Observatorio de Innovación: llorar por la leche derramada

Hará más de 300 años que La Fontaine nos enseñó un par de cosas sobre el mundo del emprendimiento con su Cuento de la lechera. La primera que, aunque necesarias, ningún modelo de negocio se sostiene sólo de hipótesis, hacen falta acciones y resultados. La segunda, que no hay que llorar por la leche derramada.

Esto fue cierto hasta 1952, cuando un repartidor de Watertown, Nueva York, se lamentaba de lo insoportable del olor a leche agria que inundaba su furgoneta.

La persona que tenía al otro lado era Julius Sämann, un químico judío que, tras huir de Alemania, había pasado años en Canadá estudiando las fragancias de sus bosques. Julius impregnó de esencia de pino un papel secante, lo colgó del retrovisor con una goma e inventó el ambientador de coche olor Royal Pine.

Un negocio que hoy sigue facturando 86 millones al año; a base de paquetitos de a 3€, te puedes hacer una idea de cuántos millones de coches van por ahí oliendo a bosque canadiense.

Las metáforas sobre coches son habituales en el mundo del desarrollo de software, siendo sus dos pináculos el mítico ‘coche de Homer’ del episodio 15 de la 2ª temporada de Los Simpson, y el dibujo de las fases de las iteraciones de un MVP de Henrik Kniberg. Ya te habrás imaginado que aquí las vamos a usar para “hablar de la inteligencia artificial”.

¿Quién pone el taxímetro de tu negocio?

En los últimos años, hemos asistido a la evolución de la industria del software, en una relación con el dinero que ha ido cambiando.

Primero, fue la época de las licencias, pagas por algo y es tuyo. Eso dio lugar a tres variantes, la primera, los costes de renovación de licencias y la perversidad de que cuanto más renuevas algo más te cuesta renovarlo porque más te cuesta salirte.

La segunda, el software libre. La tercera, los gastos recurrentes en soporte y mantenimiento. Luego vino la época de los servicios, con el SaaS y la tarifa plana. Pagas una cuota mensual y usas todo lo que quieras.

Este modelo funciona con el volumen, cuando el coste de servir a un usuario es marginal, matizado por los costes de captación de nuevos usuarios, su lifetime value, y la necesidad de incorporar nuevas funcionalidades. Por eso, el negocio de SaaS también tiene sus costes de renovación crecientes.

Todo lo que estamos leyendo últimamente sobre los tokens que alimentan las acciones de los agentes es muy fácil de entender: la IA ha incorporado el taxímetro al mundo del software.

Con una diferencia, y es que no pagas un fee mensual por que haya taxis disponibles en tu zona, sólo pagas la bajada de bandera si te montas en uno. Y luego ya, lo que diga el taxímetro, según a donde vayas y lo que tardes en llegar.

Esta es la primera reflexión interesante para alguien que esté pensando en un negocio. Si vas a incorporar un modelo de IA, ¿cuánto control tienes sobre la línea de costes de tu P&L [estado de pérdidas y ganancias o cuenta de resultados]? ¿Qué modelo de ingresos tienes que hacer para que se sostenga? Y, ¿en qué momento deja de ser sostenible?

Productos, servicios y plataformas

La furgoneta del reparto de leche ejemplifica todos los modelos de negocio que coexisten en un mismo producto. Está el del fabricante que construye la furgoneta, que se compra porque sirve a un propósito, transportar la leche.

Sobre ella aparecen servicios, por ejemplo, el mecánico que la mantiene, la empresa que la asegura, el banco que la financia, o en países como España, el técnico que la inspecciona. Y se convierte en plataforma para los productos de otros, como las ruedas, el líquido de los limpia o el propio ambientador.

Incluso, es posible que alguien construya coches con los motores de otro, una práctica habitual y que responde a cuestiones como costes de investigación y desarrollo, capacidad de producción, time to market, etc.

Pero hay una configuración de producto y servicio que se posiciona por encima de la furgoneta, y la hace viable o inviable, y es la energía que la mueve y cómo se suministra. Bien como combinación de combustible y estación de servicio, o paneles solares y punto de carga.

Sin eso, la furgoneta del reparto es sólo un trasto, un objeto que ha perdido su función y, por tanto, su sentido. Toyota y BYD son los primeros fabricantes mundiales de coches en 2025, y comparten con el último su incapacidad para controlar el precio de aquello que habilita la utilidad de sus productos.

El ecosistema que surge alrededor de la furgoneta ilustra que el valor se distribuye en capas muy diferentes, y que en todas ellas es posible encontrar modelos de negocio, vías de ingreso sostenibles y posiciones de liderazgo competitivo.

Pero, en el caso de los vehículos, el valor a gran escala lo han capturado las empresas que suministran la energía que les da utilidad.

De ahí que te pregunte, ¿hay algo que habilite o deshabilite tu negocio? ¿Es externo o interno? ¿En qué manos están tus dependencias críticas? ¿Tienes alternativas?

Dormir en el garaje

Uno de los puntos más reveladores del informe AI Eats World, de mayo de 2026, de Ben Evans, es lo que llama capacity gap.

Según el autor, el top 20 de los usuarios de ChatGPT hicieron de media 1.000 mensajes anuales en 2025, menos de 3 al día. ¿Cuántos millones de coches tiene OpenAI durmiendo en el garaje?

Es un ejemplo paradigmático de una invención que no ha encontrado su lugar en el mundo, o que sí lo ha encontrado, y no era el que esperaba.

¿Por qué? Mi sensación es por la interfaz, o sea, por la experiencia. El modelo de interacción ha querido imitar el de Google, el buscador más usado del mundo, que parte de la premisa de que la persona ya sabe lo que está buscando.

Pero el agente aparece con un formulario en blanco, y te interpela: Soy el motor más potente del mundo, ¿dónde quieres ir? Y resulta que el 80% de la gente que se sube no lo sabe. O no tiene tiempo de pensarlo. O, directamente, pasa. Entonces, ¿esto de la IA sirve para algo o es que todavía no lo sabemos?

También el coche de Homer tenía de todo, menos alguien que lo quisiera conducir.

Tal vez, ese capacity gap sea la oportunidad. Al fin y al cabo, la teoría de la innovación por oleadas nos dice que los problemas a los que se enfrenta el ser humano son esencial y universalmente los mismos, que lo único que cambia es la forma en que se resuelven, y eso incluye la experiencia.

Desde la Silla de Hatnefer, fabricada en Egipto hace 3.500 años, no se ha superado la experiencia de sentarse, pero sí los materiales, o la forma del montaje. Pues desde que se inventó el car-sharing o el ride-hailing, nadie compra un coche para tenerlo durmiendo en el garaje.

Por lo mismo que no se pide un Uber porque te interese el coche, salvo esa época en que fueron la única opción que tenías en Madrid de subirte a un Tesla y ver cómo se sentía eso. Se pide el Uber para ir a algún sitio. Y se va a algún sitio a ‘hacer’ algo.

Esa es la pregunta que siempre hay que responder. ¿Qué problema le resuelves a tu cliente? ¿Qué experiencia le ofreces? ¿Puedes mejorarla? ¿Es la IA la forma de hacerlo?

Espero que esta reflexión te oriente sobre si debes o no construir un modelo de negocio sobre el de un proveedor de modelos de lenguaje. Si Antropic y OpenAI son empresas con fuerte respaldo de inversión que no han logrado demostrar la sostenibilidad de su propio modelo, ¿cómo las usarás para construir la sostenibilidad del tuyo?

Algunos negocios valen 86M$ y te caben en la palma de la mano y otros miles de millones y no han resuelto aún para qué sirven. La diferencia no está en el tamaño, sino en el problema que resuelves y en para quién lo resuelves.

Al final, esto siempre va de buscar alguien que llore por la leche derramada y decirle que puede elegir a qué huele su furgoneta.

Las preguntas del consultor

Esta es la lista de preguntas que te sugiero para este mes. Lo ideal es que las respondas por ti mismo, no sirve de nada si se las pasas a la IA.

• ¿Cuánto control tienes sobre la línea de costes de tu P&L?
• ¿Qué modelo de ingresos tienes que hacer para que se sostenga?
• ¿En qué momento deja de ser sostenible?
• ¿Hay algo que habilite o deshabilite tu negocio?
• ¿Es externo o interno?
• ¿En qué manos están tus dependencias críticas?
• ¿Tienes alternativas?
• ¿Qué problema le resuelves a tu cliente?
• ¿Qué experiencia le ofreces?
• ¿Puedes mejorarla?
• ¿Es la IA la forma de mejorarla?