Informe Individual FUNDAE en Foxize LMS: PDF con trazabilidad completa por alumno
Hace unos días leía en TechCrunch unas declaraciones de un vicepresidente de Google que me parecieron especialmente honestas. No dramáticas. No exageradas. Simplemente realistas.
Venía a decir que hay dos tipos de startups de inteligencia artificial que pueden tenerlo complicado en los próximos años: las que son poco más que una capa encima de un modelo fundacional —los famosos wrappers— y las que simplemente agregan varios modelos sin construir nada realmente propio, diferencial o difícil de replicar.
Comparto aquí el artículo original por si alguien quiere leerlo con detalle:
https://techcrunch.com/2026/02/21/google-vp-warns-that-two-types-of-ai-startups-may-not-survive/
La advertencia es sencilla: si tu propuesta de valor depende casi por completo de un modelo que no controlas, tu posición es frágil. Ese modelo puede mejorar, cambiar de precio, modificar condiciones o integrar directamente la funcionalidad que tú ofreces. Y en ese momento, tu ventaja desaparece.
Mientras lo leía, no pensaba en startups ajenas. Pensaba en nosotros. Pensaba en el sector de la formación corporativa. Pensaba en cómo estamos integrando la IA y en cómo lo están haciendo otros.
Porque, aunque nuestro contexto no sea el mismo que el de una startup puramente tecnológica, la reflexión es aplicable.
Nuestro problema no es producir más rápido
En el mercado de formación, la narrativa dominante de la IA ha sido bastante clara: generar cursos en minutos, automatizar contenidos, crear asistentes que respondan dudas al instante.
Y todo eso tiene sentido. Nosotros mismos estamos incorporando IA en el LMS, en MyTutor, en IAutor. La evolución tecnológica no se puede ignorar.
Pero cuando hablo con directores de formación o con responsables de RRHH, rara vez me dicen que su principal problema sea la velocidad de producción.
No me dicen: “Necesito generar más texto”.
Lo que escucho es algo más estructural. Me hablan de contenidos que se quedan obsoletos demasiado rápido. De la dificultad de mantener coherencia entre materiales creados en distintos momentos y por distintos equipos. De la presión constante por demostrar impacto ante dirección. Y, cada vez más, del miedo a introducir IA sin perder control.
En el fondo, no buscan producir más. Buscan producir con más criterio. Con más coherencia. Con menos riesgo.
Y esa diferencia es importante.
De la demo al día a día
La primera fase de la inteligencia artificial fue la del asombro. Las demos eran impresionantes. En cuestión de segundos generabas algo que antes requería horas.
Pero cuando esa misma tecnología entra en una organización grande, la conversación cambia.
Ya no se trata de si la herramienta funciona en un entorno controlado. Se trata de si encaja en el día a día real. Encaja con los procesos internos. Encaja con las responsabilidades legales. Encaja con la forma en que se audita la formación. Encaja con la cultura de la organización.
Ahí es donde la advertencia de Google tiene todo el sentido.
Un wrapper puede ser brillante en una demo. Puede resolver un caso concreto de forma espectacular. Pero si no forma parte del sistema real de la empresa, acaba siendo sustituible. Y en entornos corporativos, lo que no está integrado tiende a desaparecer.
En formación corporativa lo vemos a menudo. Se prueba una herramienta nueva, genera entusiasmo durante unas semanas, pero si no se integra en el flujo real de trabajo, termina quedándose al margen.
Lo que las empresas realmente buscan: tranquilidad
Hay algo que he aprendido en estos años trabajando con empresas: cuando una organización introduce una tecnología nueva, especialmente algo tan potente como la IA, no busca espectáculo. Busca tranquilidad.
Quiere saber quién ha creado un contenido. Quiere saber cuándo se actualizó. Quiere poder explicar qué ocurrió en un proceso formativo concreto. Quiere tener evidencias si alguien cuestiona una decisión.
Quiere innovar, pero sin generar un nuevo foco de riesgo.
Por eso, cuando hablamos de IA aplicada al aprendizaje, la conversación real no va tanto de creatividad o velocidad. Va de control, trazabilidad y coherencia.
Una herramienta aislada puede resolver un problema puntual. Pero no genera confianza sistémica.
La confianza aparece cuando la tecnología está integrada en la estructura.
Integrar no es sumar: es cambiar la arquitectura
Añadir IA es relativamente sencillo. Integrarla de verdad es más complejo.
Cuando la IA se presenta como un complemento externo, compite con otras herramientas. Se convierte en una opción más. Puede ser brillante, pero es intercambiable.
Cuando la IA está integrada dentro del LMS, conectada al diseño instruccional, a la revisión de contenidos, a la evaluación y al reporting, deja de ser una capa superficial.
Un tutor conversacional genérico es fácilmente sustituible por otro similar. En cambio, un acompañamiento contextualizado dentro del curso, vinculado al progreso del alumno y con trazabilidad, forma parte del sistema. Ya no es solo conversación: es parte del proceso.
Lo mismo ocurre con la generación de contenidos. Crear texto es relativamente fácil. Gestionarlo con control de versiones, responsables definidos, coherencia pedagógica y actualización estructurada es bastante más complejo.
La integración cambia la arquitectura. Y cuando cambia la arquitectura, ya no hablamos de una herramienta que se puede desconectar sin consecuencias.
La IA se va a commoditizar. El sistema no tanto.
Si hay algo evidente es que los modelos fundacionales van a mejorar y abaratarse. El acceso será cada vez más sencillo. Las funcionalidades que hoy parecen diferenciales se volverán estándar.
Eso es una buena noticia para el mercado. Pero también implica que el acceso al modelo no puede ser el foso.
El foso empieza a estar en otra parte. En cómo conectamos esa IA con procesos reales. En los datos que se generan y en cómo se utilizan para mejorar. En la capacidad de adaptar la tecnología a un contexto específico, con reglas y necesidades concretas.
En formación corporativa, el valor no está en el modelo en sí, sino en el sistema que lo rodea: el LMS integrado en la operación diaria, los procesos de creación y actualización de contenidos, la medición de resultados, la capacidad de generar evidencia.
Eso no se reemplaza con un simple cambio de proveedor de modelo.
Una etapa más madura (y más interesante)
Creo que estamos entrando en una fase más adulta de la IA. Menos espectacular, pero más estratégica.
La etapa del entusiasmo casi ingenuo ya pasó. Ahora toca integrar, ordenar, gobernar. Toca hacer que la IA funcione dentro de estructuras reales, con responsabilidades claras.
No es la fase más vistosa desde fuera. Pero probablemente sea la que define quién va a permanecer.
La advertencia del vicepresidente de Google no es una amenaza. Es una invitación a pensar en el largo plazo. Al preguntarnos si estamos construyendo algo que depende totalmente de una capa tecnológica externa o si estamos creando un sistema que aporta valor estructural a la organización.
En formación corporativa, eso significa entender que el valor no está en el efecto “wow” de la demo, sino en la capacidad de construir aprendizaje sostenible, medible y alineado con los objetivos reales de la empresa.
Porque al final, el mercado tenderá a igualar lo superficial. Lo que permanezca será lo que esté bien integrado.
Y esa diferencia, aunque no siempre se vea en la primera presentación, es la que marca el recorrido a medio y largo plazo.
