En Davos, durante una conversación pública con Larry Fink en el marco del World Economic Forum, Satya Nadella no presentó un chip nuevo ni una alianza espectacular. Hizo algo más incómodo para el ecosistema de “productos rápidos”: colocó el listón de lo que va a contar como ventaja competitiva en la era de la Inteligencia Artificial (IA).

Y cuando el listón se mueve, muchos modelos de negocio quedan, de facto, sin suelo.

Durante años, una parte del mercado se ha apoyado en un patrón sencillo: envolver (wrap) APIs de modelos fundacionales, añadir una interfaz bonita, una capa de prompts y venderlo como “solución”. Esa ola funcionó porque la novedad era enorme, la fricción de adopción baja y la urgencia empresarial altísima. Pero en Davos el mensaje implícito fue otro: el valor ya no está en “usar IA”, sino en convertirla en infraestructura propia, gobernable y amortizable.

De la “soberanía del dato” a la “soberanía de la empresa”

No es que Nadella usara literalmente la expresión “soberanía de la firma” como eslogan oficial. Lo relevante es el cambio de foco que se desprende de sus argumentos: la discusión ya no se reduce a dónde viven los datos, sino a quién controla el rendimiento, el coste, la disponibilidad y el aprendizaje organizativo de los sistemas de IA.

Dicho de forma menos abstracta: si una empresa depende de una API externa para cada decisión, cada consulta y cada automatización, está alquilando su nueva capa de inteligencia. Eso puede ser aceptable para experimentar, pero se vuelve frágil cuando la IA pasa de “piloto” a “proceso crítico”.

Y ahí aparece el golpe silencioso a las wrappers: si tu producto no acumula activos propios, tu diferenciación se evapora.

“Token factories”, energía y el recordatorio de que la IA es física

Otro punto del que se habló en Davos —y que explica por qué las plataformas se comerán a buena parte de las wrappers— es que la IA ya no se trata como software etéreo, sino como una utilidad física: centros de datos, energía, red eléctrica, eficiencia por vatio y capacidad de escalar sin que la economía del uso se convierta en un impuesto permanente.

Cuando el CEO de Microsoft habla de “fábricas” de tokens y conecta el crecimiento a energía e infraestructura, está describiendo un mundo donde ganan quienes:

• controlan el coste unitario (por consulta, por agente, por flujo),
• dominan la operación (cambios, resiliencia, continuidad),
• y poseen la plataforma (integración, identidad, datos, observabilidad).

Ese terreno es hostil para productos que solo “revenden” la magia de un modelo ajeno.

Por qué las wrappers no mueren… pero dejan de ser negocio “fácil”

Hay un matiz importante: no desaparece toda startup que use modelos externos. Lo que se reduce drásticamente es el espacio para compañías cuyo valor sea, esencialmente:

• “Tengo el mismo modelo que todos, con prompts parecidos, y una UI mejor”.
• “Pongo una capa de chatbot sobre tu documentación”.
• “Te conecto a tu CRM y lo llamo copiloto”.

Eso, en 2026, tiende a convertirse en feature, no en empresa.

La presión viene por tres frentes:

1. Los gigantes integran de arriba abajo
   Si la IA vive dentro de la suite de productividad, del sistema operativo, del directorio corporativo y de la capa de seguridad, competir desde fuera es más caro y más lento.
2. Las empresas empiezan a exigir control
   No por ideología, sino por supervivencia operativa: costes, cumplimiento, latencia, dependencia de proveedor, continuidad del negocio.
3. La “mejora mensual” de los modelos recorta el margen
   Lo que hoy parece un producto completo, mañana puede ser una capacidad nativa del modelo o del proveedor cloud. Las “carencias” actuales —como recordaba Andrej Karpathy en su reflexión sobre programación asistida— suelen ser la lista de lo que mejorará en pocos meses. Y eso es devastador para propuestas sin foso.

La receta técnica que sí sobrevive

Si se acepta el marco de “soberanía empresarial” (control del aprendizaje, del coste y del proceso), la estrategia defensible se parece menos a “envolver” y más a construir activos. En la práctica, muchas empresas están virando hacia combinaciones como estas:

• Ingeniería de contexto: ordenar y versionar el conocimiento interno (no estructurado), con trazabilidad y calidad.
• Arquitecturas multimodelo: usar modelos distintos por tarea (razonamiento, extracción, clasificación, código), sin casarse con uno.
• Distilación y especialización: usar modelos grandes para entrenar/afinar modelos más pequeños que puedas ejecutar con más control y coste predecible.
• Captura de conocimiento tácito: transformar prácticas de equipos senior (criterios, heurísticas, decisiones) en evaluaciones, datasets, herramientas y políticas reproducibles.
• Observabilidad + evaluación continua: medir calidad, sesgos, deriva, alucinaciones y coste por flujo, como si fuese un servicio crítico.

Esto no es marketing: es lo que separa un “chatbot simpático” de un sistema que la empresa puede desplegar en serio.

Entonces, ¿Nadella “mató” a las wrappers?

Más que matarlas, les puso fecha de caducidad al modelo perezoso: el que no produce propiedad intelectual propia, ni control operativo, ni una ventaja de distribución, ni un dataset único, ni una integración tan profunda que sea difícil de reemplazar.

La IA está entrando en su fase menos romántica y más industrial: gobernanza, coste unitario, resiliencia e infraestructura. En ese mundo, la pregunta que queda flotando —y que debería inquietar a cualquier builder— es muy simple:

Si mañana cambian el precio, recortan capacidades o apagan la API de OpenAI o Anthropic, ¿tu producto conserva su “inteligencia”… o se queda sin corazón?

Ahí está la frontera entre construir valor y construir dependencia.