¿Estamos revolucionando el mercado actual con la inteligencia artificial o lo estamos llenando de “basura”? No es una sorpresa la cantidad de herramientas capaces de redactar, programar o tomar decisiones por nosotros, que nos facilitan el día a día. Esto nos abre una ventana llena de oportunidades en cualquier ámbito y miles de startups han sabido aprovechar dicha oportunidad: envolver un modelo de IA ajeno con una interfaz bonita y llamarlo producto revolucionario. El resultado es un entorno saturado de herramientas casi idénticas, poco efectivas y fácilmente copiables. En pocas palabras, empresas con mucha visibilidad, pero con una durabilidad casi nula. ¿Hasta qué punto colocar “IA” al final de cualquier producto o marca dejará de estar de moda… y hasta qué punto está llenando el mercado de compañías y herramientas inservibles?
Cuando todas las herramientas parecen la misma
Un buen ejemplo lo encontramos en algo tan cotidiano como lo es un simple documento en PDF. Hoy existen decenas de herramientas “inteligentes” que prometen resumir, comprimir, editar, juntar o exportar PDFs: desde servicios clásicos como Adobe Acrobat hasta ChatPDF, AskYourPDF, PDF.ai, Humata, Paperpal y otros similares. Todas nos ofrecen más o menos lo mismo: subes tu archivo, sin saber muy bien qué hay detrás, haces preguntas y recibes resúmenes, siempre acompañados del tipico anuncio publicitario que parece resolverlo todo. Estas herramientas compiten entre sí con ligeras diferencias, pero rara vez con una propuesta realmente única o verdaderamente inteligente. Para el usuario medio, muchas de estas opciones son poco notables o poco revolucionarias; pero para el mercado, son la señal de que la IA ha facilitado tanto crear productos, pasando de la escasez a la abundancia de herramientas casi clonadas y obsoletas.
Mucho ruido, poco valor real para el usuario.
El problema es que, en la práctica, muchas de estas herramientas aportan muy poco valor. Un informe de Menlo Ventures sobre el estado de la IA de consumo en 2025 muestra que el 91% de los usuarios recurre casi siempre a su asistente favorito (ChatGPT, Gemini, etc.) para casi cualquier tarea, a pesar de la existencia de cientos de apps especializadas. Es decir, la mayoría prueba primero “la IA de siempre” y solo cambia si otra herramienta es claramente superior; ¿el por qué? Porque cada registro nuevo, cada interfaz distinta o cada clic extra hace que el usuario abandone. Por eso terminamos con un catálogo infinito de aplicaciones “con IA” que casi nadie integra en su rutina diaria, alimentando la percepción de que se está inflando una burbuja de productos más pensados para subirse a la moda que para resolver problemas reales.
Cuando el “copiloto” es solo un disfraz
El punto preocupante es la cantidad de aplicaciones y empresas “fantasma” cuya supuesta inteligencia propia no es más que una capa encima de un modelo famoso como ChatGPT o Gemini. Muchos SaaS se presentan como soluciones de “IA avanzada” cuando, en realidad, lo único que hacen es enviar tu texto a la API de un modelo externo y devolver la respuesta en su interfaz, exactamente como describen los tutoriales de “ChatGPT wrapper” donde nos enseñan a montar un chatbot sin escribir código. Varios expertos alertan ya de que numerosos productos de este tipo están “disfrazando” un simple wrapper como si fuera un SaaS completo, ofreciendo muy poco más que lo que ya tendrías usando directamente el asistente original. Un análisis sobre el “cementerio de startups de IA” lo resume así: en la era del “prompt‑as‑a‑startup” vimos cientos de páginas que presumían de estar “powered by GPT‑3” con diseños llamativos y promesas grandiosas, pero bajo el capó solo había una llamada a la API, sin tecnología propia ni valor añadido.
Privacidad, fatiga y desconfianza
Pero, realmente, el problema de estas empresas y aplicaciones fantasma tiene consecuencias muy concretas que muchas veces pasamos por alto, ya sea por la
rapidez de la acción, la “innovación” o simplemente por ser la opción más accesible. Por un lado, varios expertos alertan de que muchos “wrappers” de IA introducen riesgos legales y de privacidad que los usuarios no tienen en cuenta. En la práctica, la app recoge tus datos y luego los envía a un tercero, y a menudo no se explica con claridad dónde acaban, por dónde pasan ni durante cuánto tiempo se conservan, lo que puede generar incumplimientos de normativas como el GDPR. A esto se suma la sobrecarga de elección para el usuario: la abundancia de herramientas casi idénticas genera desconfianza y puede terminar dañando la percepción general de la IA o incluso de la aplicación original en la que se apoya.
La “IA” deja de ser innovación y se convierte en una simple etiqueta
Y es por eso que este tipo de escenarios ha cambiado la percepción que tenemos de la inteligencia artificial actualmente. Hace apenas unos años, ver “IA” en la descripción de un producto o aplicación sonaba a algo innovador y casi futurista; hoy, en cambio, parece que todo lleva IA: desde una simple tostadora hasta la app de notas más básica que puede haber, y ese sello se ha convertido más en reclamo de marketing que en garantía de valor. Cada semana aparecen nuevas empresas y “expertos” que prometen soluciones definitivas, mientras empieza a aparecer la fatiga ante tantos proyectos que sólo añaden una capa de IA por encima sin demostrar una verdadera efectividad. Diversos análisis muestran la aparición de una burbuja de hype: el problema es que estamos en una especie de montaña inflada, donde se ha metido IA en todas partes mucho más rápido de lo que la gente y las empresas han cambiado realmente su forma de trabajar, y cualquier ajuste económico, regulatorio o de confianza podría hacer que esa espuma se desinfle de golpe y cree un impacto verdaderamente significativo.
¿Qué copilot queremos y qué empresas deberían seguir?
Al final, la pregunta no es si toda nueva empresa debe tener IA, sino qué tipo de “copiloto” estamos construyendo y fomentando. Si seguimos dando importancia a productos que solo añaden una capa de IA como reclamo de marketing, seguiremos
llenando el mercado de empresas basura: poco útiles, intercambiables y desconectadas de problemas reales. En cambio, los copilotos y empresas que merezcan la pena serán aquellos que se integren de verdad en el trabajo diario, entiendan la operativa, consigan un equilibrio entre sencillez y eficacia, usen los datos de la organización con cuidado, aporten eficiencia medible y sean honestos sobre qué pueden y qué no pueden hacer. Cuando la moda pase y la burbuja se desinfle, probablemente esa será la diferencia entre las compañías que desaparezcan con su “IA” de escaparate y las que sigan ahí, usando la inteligencia artificial como lo que siempre debió ser: una herramienta al servicio del negocio, y no un disfraz brillante para ocultar la falta de valor.
Autor: David Lancheros Ipus
