05 ago 2025·8 min
Marc Andreessen sobre el software, la IA y lo que sigue
Guía práctica de las ideas clave de Marc Andreessen sobre software e IA: qué significan para productos, startups, trabajo, regulación y hacia dónde podría ir la tecnología.
Guía práctica de las ideas clave de Marc Andreessen sobre software e IA: qué significan para productos, startups, trabajo, regulación y hacia dónde podría ir la tecnología.
Marc Andreessen es un emprendedor e inversor de Silicon Valley, conocido por co-crear Netscape (uno de los primeros navegadores web de uso masivo) y, más tarde, por cofundar la firma de capital riesgo Andreessen Horowitz. La gente sigue sus puntos de vista porque ha visto de cerca múltiples olas tecnológicas: ha construido productos, financiado compañías y debatido públicamente sobre hacia dónde van los mercados.
Esta sección no es una biografía ni un respaldo. El punto es más simple: las ideas de Andreessen son señales influyentes. Fundadores, ejecutivos y reguladores a menudo reaccionan a ellas —ya sea adoptando su marco o intentando demostrar que están equivocados. En cualquier caso, sus tesis tienden a moldear lo que se construye, financia y regula.
Lee este artículo como un conjunto de lentes prácticas para la toma de decisiones:
Si tomas decisiones de producto, fijas estrategia o asignas presupuesto, estas lentes te ayudan a formular mejores preguntas: ¿Qué se abarata? ¿Qué se vuelve escaso? ¿Qué nuevas restricciones aparecen?
Empezaremos con la tesis original de “el software se come al mundo” y por qué aún explica buena parte del cambio en los negocios. Luego pasaremos a la IA como nuevo cambio de plataforma: qué permite, qué rompe y cómo altera la dinámica de las startups.
Finalmente, examinaremos las consecuencias humanas e institucionales: trabajo y empleos, sistemas de IA abiertos vs cerrados, y la tensión entre regulación, seguridad e innovación. El objetivo es dejarte con un pensamiento más claro —no eslóganes— sobre lo que viene.
La frase de Marc Andreessen es una afirmación simple: cada vez más de la economía está gobernada, mejorada y perturbada por el software. No solo “apps”, sino código como la capa de decisión y coordinación que dice a las empresas qué hacer: a quién servir, qué cobrar, cómo entregar y cómo gestionar el riesgo.
Que el software “se coma” a una industria no requiere que la industria se vuelva puramente digital. Significa que la ventaja más valiosa se desplaza de activos físicos (tiendas, fábricas, flotas) a los sistemas que los controlan (datos, algoritmos, flujos de trabajo y distribución por canales digitales).
En la práctica, el software convierte productos en servicios, automatiza la coordinación y hace medible el rendimiento —y por tanto optimizable.
Algunos casos familiares muestran el patrón:
La empresa moderna funciona con software no solo para “TI”, sino para operaciones centrales: CRM para gestionar ingresos, analítica para fijar prioridades, automatización para reducir tiempos de ciclo y plataformas para alcanzar clientes. Incluso las compañías con productos tangibles compiten por lo bien que instrumentan sus operaciones y aprenden de los datos.
Por eso las empresas de software pueden expandirse a nuevas categorías: una vez que posees la capa de control (el flujo de trabajo y los datos), añadir productos adyacentes es más fácil.
La tesis no es que “todo se convierta en empresa de software” de la noche a la mañana. Muchos mercados siguen anclados en limitaciones físicas: capacidad de fabricación, cadenas de suministro, bienes raíces, energía y trabajo humano.
Y la ventaja del software puede ser temporal: las funciones se copian rápido, las plataformas cambian reglas y la confianza del cliente se puede perder más deprisa de lo que se construye. Los cambios por software desplazan el poder —pero no eliminan fundamentos como la estructura de costes, la distribución y la regulación.
La IA es más fácil de entender en términos prácticos: son modelos entrenados (a menudo “modelos base”) integrados en herramientas que pueden generar contenido, automatizar pasos en flujos de trabajo y apoyar decisiones. En vez de codificar cada regla a mano, describes el objetivo en lenguaje natural y el modelo completa el trabajo que falta: redactar, clasificar, resumir, planificar o responder.
Un cambio de plataforma ocurre cuando una nueva capa informática se convierte en la forma por defecto de construir y usar software —como PCs, la web, móvil y la nube. Mucha gente sitúa la IA en esa categoría porque cambia la interfaz (puedes “hablar” con el software), los bloques de construcción (los modelos son capacidades que enchufas) y la economía (nuevas funciones se lanzan sin años de ciencia de datos).
El software tradicional es determinista: misma entrada, misma salida. La IA añade:
Esto amplía el “software” desde pantallas y botones hacia un asistente capaz embebido en cada producto.
Útil ahora: redacción y edición, triaje de soporte al cliente, búsqueda de conocimiento en documentos internos, asistencia de código, resúmenes de reuniones y automatización de flujos donde los humanos revisan salidas.
Aún propenso al hype: agentes totalmente autónomos que reemplazan equipos, precisión factual perfecta y un modelo único que haga todo con seguridad. Los ganadores a corto plazo tratan la IA como una nueva capa en los productos —potente, pero gestionada, medida y acotada.
La IA desplaza la estrategia de producto de lanzar funciones fijas a lanzar capacidades que se adaptan a entradas del mundo real y desordenadas. Los mejores equipos dejan de preguntarse “¿qué nueva pantalla añadimos?” y empiezan a preguntar “¿qué resultado podemos entregar de forma fiable y qué salvaguardas lo hacen seguro?”.
La mayoría de funciones de IA se construyen a partir de un pequeño conjunto de componentes:
Una estrategia de producto que ignore cualquiera de estos (especialmente UX y derechos sobre datos) suele estancarse.
Un modelo ligeramente peor dentro de un producto que los usuarios ya usan puede ganar, porque la distribución (flujos existentes, integraciones, valores por defecto) reduce la fricción de adopción. Y la confianza se compone: los usuarios aceptan imperfecciones ocasionales si el sistema es transparente, coherente y respetuoso con sus datos.
La confianza se construye mediante comportamiento predecible, citas o fuentes cuando es posible, patrones de “revisar antes de enviar” y una clara frontera entre “asistir” y “actuar”.
Las razones más comunes por las que las funciones de IA no se consolidan:
Úsalo antes de construir:
La IA inclina el juego de startups en dos direcciones: hace que construir sea dramáticamente más rápido y debilita la ventaja de “poder construirlo”. Si “el software se come al mundo” describía cómo el código escalaba un negocio, la IA sugiere que los equipos también pueden escalar —porque gran parte del trabajo que requería headcount se puede comprimir en herramientas y flujos.
Con codificación asistida por IA, diseño, investigación y soporte, un equipo lean puede lanzar prototipos en días, probar mensajes rápidamente e iterar con feedback real en lugar de largos ciclos de planificación. El efecto compuesto importa: bucles más rápidos significan descubrir la forma correcta del producto antes —y malgastar menos tiempo puliendo lo equivocado.
En la práctica, aquí es donde plataformas de “vibe-coding” empiezan a importar: para muchas herramientas internas y productos en etapa temprana, el cuello de botella ya no es escribir cada línea, sino convertir un flujo de trabajo en una app usable con rapidez y seguridad.
La IA también cambia cómo se entiende “construir”. Surgen nuevos roles:
Estos roles no son solo técnicos; tratan de traducir necesidades reales y desordenadas en sistemas que se comporten de forma consistente.
Cuando todos pueden lanzar funciones rápido, la diferenciación se desplaza a enfoque, rapidez y especificidad.
Construye para un cliente estrecho con un problema urgente. Posee un flujo de trabajo de extremo a extremo. Aprende más rápido que los competidores. Tu ventaja será el conocimiento del dominio, la distribución y la confianza —no una demo que se pueda copiar.
Las startups con IA enfrentan verdadera fragilidad. La dependencia fuerte de un único proveedor de modelos puede crear choques de precios, riesgo de políticas o cambios repentinos de calidad. Muchas funciones de IA son fáciles de replicar, empujando productos hacia la commoditización y fosos más delgados.
La respuesta no es “evitar la IA”. Empareja la capacidad de IA con algo más difícil de copiar: acceso a datos propietarios, integración profunda en flujos o una marca en la que los clientes confíen cuando las salidas deben ser correctas.
El enfoque optimista de Andreessen suele partir de una observación simple: el nuevo software tiende a cambiar qué hacen las personas antes de cambiar si se las necesita. Con la IA, el impacto a corto plazo en muchos roles es una reordenación de tareas: más tiempo en juicio, contexto del cliente y toma de decisiones, y menos tiempo en redacción repetitiva, búsqueda y resumen.
La mayoría de empleos son un conjunto de tareas. La IA encaja en las partes que son intensivas en lenguaje, basadas en patrones o regidas por reglas.
Ejemplos comunes de tareas “asistibles” incluyen:
El resultado suele ser mayor throughput y ciclos más breves —sin eliminar de inmediato el rol.
La adopción funciona mejor cuando se trata como diseño de procesos, no como una entrega masiva de herramientas.
Algunos roles y tareas se reducirán, especialmente donde el trabajo ya está estandarizado. Eso hace que la recualificación sea una prioridad real: mueve a las personas hacia trabajo de mayor contexto (relaciones con clientes, propiedad de sistemas, control de calidad) e invierte en formación temprano, antes de que la presión sea urgente.
Si la IA debe ser “abierta” o “cerrada” se ha convertido en una batalla simbólica sobre quién construye el futuro —y en qué términos. En la práctica, es un debate sobre acceso (quién puede usar modelos potentes), control (quién puede modificarlos) y riesgo (quién es responsable cuando algo sale mal).
IA cerrada suele implicar modelos y herramientas propietarias: accedes por una API, con visibilidad limitada sobre datos de entrenamiento, pesos del modelo o métodos de seguridad internos.
IA abierta puede significar varias cosas: pesos abiertos, código open source para ejecutar o afinar modelos, o herramientas abiertas (frameworks, evals, stacks de serving). Muchas ofertas son “parcialmente abiertas”, así que conviene preguntar exactamente qué se comparte y qué no.
Las opciones cerradas suelen ganar en conveniencia y rendimiento predecible. Obtienes infraestructura gestionada, documentación, SLAs y mejoras frecuentes. La contrapartida es la dependencia: los precios pueden cambiar, los términos endurecerse y puedes encontrar límites en personalización, residencia de datos o latencia.
Las opciones abiertas destacan cuando necesitas flexibilidad. Ejecutar tu propio modelo (o uno abierto especializado) puede reducir costes por petición a escala, permitir personalización profunda y dar más control sobre privacidad y despliegue. La contrapartida es la carga operacional: alojar, monitorizar, probar seguridad y actualizar modelos pasa a ser tu responsabilidad.
La seguridad es matizada en ambos lados. Los proveedores cerrados suelen tener salvaguardas por defecto, pero no siempre puedes inspeccionar cómo funcionan. Los modelos abiertos ofrecen transparencia y auditabilidad, pero facilitan que actores maliciosos reutilicen capacidades.
Los pesos y herramientas abiertas bajan el coste de experimentar. Los equipos pueden prototipar rápido, afinar para nichos y compartir métodos de evaluación —la innovación se difunde y la diferenciación pasa de “quién tiene acceso” a “quién construye el mejor producto”. Esa dinámica puede presionar a los proveedores cerrados a mejorar precios, claridad de políticas y características.
Empieza por tus restricciones:
Un enfoque práctico es híbrido: prototipa con un modelo cerrado y luego migra cargas selectivas a modelos abiertos/autohospedados cuando el producto y el perfil de coste estén claros.
La IA reabre un debate conocido en tecnología: cómo poner reglas sin frenar el progreso. La visión pro-innovación (asociada al optimismo tipo Andreessen) sostiene que una regulación preventiva y pesada tiende a consolidar a los incumbentes, elevar costes de cumplimiento para startups y empujar la experimentación a jurisdicciones con menos restricciones.
La preocupación no es “sin reglas”, sino reglas escritas demasiado pronto —antes de saber qué usos son realmente dañinos y cuáles simplemente son desconocidos.
La mayoría de discusiones políticas se agrupa alrededor de zonas de riesgo recurrentes:
Un camino intermedio viable es la regulación basada en riesgo: requisitos más leves para usos de bajo impacto (borradores de marketing), supervisión más fuerte para dominios de alto riesgo (salud, finanzas, infraestructuras críticas). Acompáñalo con responsabilidad clara: definir quién responde cuando la IA se usa —proveedor, desplegador o ambos— y exigir controles auditables (pruebas, reporte de incidentes, umbrales de revisión humana).
Construye hábitos de producto “listos para cumplimiento” desde temprano: documenta orígenes de datos, ejecuta ejercicios de red-team, registra versiones de modelos y prompts para flujos sensibles y mantén un interruptor de apagado para comportamientos dañinos.
Lo más importante: separa exploración de despliegue. Fomenta prototipos rápidos en entornos sandbox y luego blinda los lanzamientos a producción con listas de comprobación, monitorización y responsabilidades. Eso mantiene el impulso y convierte la seguridad y la regulación en una restricción de diseño —no en una alarma de última hora.
Un “foso” es la razón por la que los clientes te eligen incluso cuando existen alternativas. Es la mezcla de costes de cambio, confianza y ventaja que convierte tu producto en la opción por defecto —no solo en una demo bonita.
La IA abarata y acelera la construcción, por lo que muchos productos se parecerán en meses. Los fosos que importan son menos sobre funcionalidad brillante y más sobre dónde te sitúas en el trabajo diario del cliente.
Si tu ventaja es “añadimos un chatbot” o un conjunto de prompts que cualquiera puede copiar, asume que te alcanzarán pronto. La paridad de funciones es la opción por defecto.
Haz cuatro preguntas:
El punto central de Andreessen sigue vigente: las ventajas de software se componen. En IA, lo que compone con frecuencia viene de la adopción, la confianza y la integración —no de la novedad.
El efecto económico inmediato de la IA es directo: más output por hora. El efecto menos obvio es que también puede cambiar cuánto cuesta producir ciertas cosas, lo que remodela precios, competencia y, en última instancia, la demanda.
Si un equipo puede redactar copy, generar variaciones de UI, resumir llamadas de clientes y triar tickets con ayuda de IA, la misma plantilla de personal puede entregar más. Pero el cambio mayor puede ser la estructura de costes: parte del trabajo pasa de “pago por hora” a “pago por petición”, y algunos costes se trasladan de mano de obra a cómputo.
En escenarios plausibles, eso puede:
Cuando los costes caen, los precios suelen seguir —al menos en mercados competitivos. Los precios más bajos pueden expandir el mercado, pero también elevan expectativas. Si los clientes se acostumbran a respuestas instantáneas, experiencias personalizadas y servicio siempre disponible, una función previamente premium pasa a ser requisito básico.
Ahí el giro de “el software se come al mundo” adquiere matiz: la IA puede volver ciertos servicios abundantes, y el valor se desplaza a lo que sigue siendo escaso —confianza, diferenciación y relaciones con clientes.
La IA no solo reduce costes; puede hacer viables productos para más personas y situaciones.
Algunos ejemplos creíbles de expansión de demanda:
Nada de esto está garantizado. Los ganadores serán los equipos que traten la IA como una forma de rediseñar el modelo de negocio —no solo de acelerar el flujo existente.
La estrategia de IA se aclara cuando la conviertes en preguntas que puedes responder con evidencia —no con impresiones. Usa los prompts siguientes en una reunión de liderazgo o revisión de producto para decidir dónde apostar, qué pilotar y qué evitar.
Pregunta:
Pregunta:
Pregunta:
Pregunta:
Elige un flujo de trabajo con alto volumen y medición clara (triaje de soporte, borradores de emails de venta, resumen de documentos). Ejecuta un piloto de 4 semanas:
Métricas de éxito: tiempo de ciclo, puntuación de calidad (evaluada por humanos), coste por resultado y adopción de usuarios.
Si experimentas construyendo herramientas internas o apps ligeras para clientes durante estos pilotos, plataformas como Koder.ai pueden ayudarte a pasar de un flujo descrito en chat a un prototipo web o backend funcional más rápido —permitiéndote exportar código cuando sea momento de pasar a producción.
Si necesitas ayuda para elegir nivel o modelo de uso, consulta /pricing. Para más playbooks, navega por /blog.
La línea de fondo de Marc Andreessen es simple: trata la tecnología como apalancamiento. Primero fue el software como herramienta universal para escalar ideas; ahora la IA agrega una nueva capa —sistemas que no solo ejecutan instrucciones, sino que ayudan a generar, resumir, decidir y crear.
“LA IA lo cambia todo” no es una estrategia. El pensamiento claro empieza con un problema concreto, un usuario y un resultado medible: tiempo ahorrado, tasa de error reducida, ingreso por cliente, tickets de soporte desviados, churn mejorado. Cuando el trabajo con IA se ancla en métricas, es más fácil evitar demos brillantes que no se lanzan.
El avance de la IA obliga a elegir y las opciones no se resuelven solas:
No se trata de elegir la “cara correcta” para siempre: haz explícito el trade-off y revísalo conforme cambien capacidades y riesgos.
Escribe un flujo donde un equipo pierde horas cada semana. Prototipa una versión asistida por IA en días, no meses. Define qué es “bueno”, ejecútalo con un grupo pequeño y conserva lo que mueve la cifra.
Si quieres más marcos y ejemplos, visita /blog. Si evalúas soluciones y costes, empieza en /pricing.
Marc Andreessen ha estado cerca de múltiples transiciones de plataforma (la web, la era del cloud y ahora la IA como nueva capa). Incluso si no coincides con sus conclusiones, su marco suele influir en lo que fundadores construyen, en qué invierten los fondos y qué consideran los responsables políticos, por lo que es útil verlo como una “señal” a la que reaccionar con preguntas más claras y mejor estrategia.
Significa que la ventaja competitiva en muchas industrias se desplaza de poseer activos físicos a poseer la capa de control: datos, flujos de trabajo impulsados por software, canales digitales de distribución y la capacidad de medir y optimizar el rendimiento.
Un minorista puede seguir siendo “físico”, pero la fijación de precios, inventario, logística y adquisición de clientes pasan a ser problemas de software.
No. El punto del artículo es que el software remodela cómo operan y compiten las empresas, pero los fundamentos siguen ahí.
Las limitaciones físicas siguen importando (manufactura, energía, cadenas de suministro, mano de obra), y las ventajas del software pueden ser temporales cuando:
Un cambio de plataforma ocurre cuando una nueva capa informática se convierte en la forma por defecto de construir y usar software (como la web, móvil o cloud). La IA cambia:
Resultado neto: los equipos pueden entregar “capacidades” más que pantallas y reglas fijas.
Lo útil hoy suele ser trabajo con humanos en el bucle donde la velocidad y la cobertura importan, pero los errores son manejables. Ejemplos:
El patrón: la IA , los humanos (especialmente al principio).
Como la construcción de funciones con IA se está commoditizando, muchos equipos pueden lanzar demos similares con rapidez. Una ventaja duradera suele venir de:
Si tu ventaja es “añadimos un chatbot”, asume que la paridad de funciones llegará pronto.
Comienza con una simple lista de comprobación previa a la construcción:
Los bloqueadores comunes aparecen en cuatro áreas:
La mitigación que funciona: acotar el alcance, exigir revisión humana, registrar fallos e iterar contra un “conjunto oro” de ejemplos reales.
IA cerrada suele significar modelos y herramientas propietarias: accedes por API con visibilidad limitada sobre pesos o datos de entrenamiento; es conveniente y predecible. IA abierta puede significar pesos abiertos, código open source para ejecutar o afinar modelos, o herramientas abiertas; ofrece flexibilidad pero añade carga operativa.
Un enfoque práctico suele ser híbrido:
Trátalo como diseño de procesos, no como una avalancha de herramientas:
Si quieres empezar ligero, ejecuta un piloto de 4 semanas en un flujo de trabajo de alto volumen y revisa antes de escalar. Para más playbooks, visita /blog; para costes/uso, consulta /pricing.