Planificación y estrategiaGrowth Transformation
Nunca fue tan fácil saber cómo hacer crecer una empresa. ¿Por qué sigue siendo tan difícil lograrlo?
El conocimiento sobre estrategia, ventas, operaciones o inteligencia artificial está más al alcance que nunca. Las diferencias entre empresas, sin embargo, no se achicaron. La explicación está en lo que ocurre entre saber qué hacer y ser capaz de hacerlo.
Nunca fue tan fácil encontrar una respuesta sobre cómo hacer crecer una empresa. En segundos se puede acceder a estrategias de precios, modelos de expansión, manuales comerciales, marcos de marketing, sistemas de gestión, comparativas de la industria e investigaciones académicas, y desde hace poco también a modelos de inteligencia artificial capaces de resumirlos, compararlos y adaptarlos a una pregunta concreta. Cualquier directivo puede preguntarle a una IA cómo internacionalizar su empresa, cómo ordenar su proceso comercial o cómo organizar su equipo, y recibir en pocos segundos una respuesta razonable.
Si acceder al conocimiento fuera suficiente, las diferencias entre empresas deberían haberse reducido de forma notable. No ocurrió. Dentro de una misma industria, con acceso a la misma información y a las mismas herramientas, unas empresas crecen y otras se estancan. La pregunta interesante ya no es solamente quién sabe qué hacer, sino quién puede convertir lo que sabe en resultados. La información se está democratizando. Las capacidades, no necesariamente.
Saber qué hacer se volvió barato. Lo que sigue siendo escaso es lo que una empresa es capaz de hacer con lo que sabe.
Ideas clave
- Las diferencias de productividad entre empresas de una misma industria son grandes y persistentes, y en algunos sectores crecieron en plena era de internet.
- Entre la información y los resultados hay una cadena: absorber, elegir, adaptar, ejecutar y coordinar, aprender y acumular. Cada eslabón puede romperse.
- Dos empresas no obtienen el mismo valor de la misma información, porque su capacidad de absorberla depende de lo que ya saben.
- Las mejores prácticas difundidas producen paridad competitiva, no ventaja: la ventaja sigue exigiendo elecciones y combinaciones difíciles de reproducir.
- Las capacidades se acumulan con el tiempo y no se pueden comprimir, pero lo acumulado también puede convertirse en rigidez.
- La IA abarata el acceso a ciertas capacidades, pero puede aumentar el valor de los activos que la rodean. Su efecto neto sobre la brecha entre empresas todavía no se conoce.
La brecha que la información no cerró
Antes de explicar la paradoja conviene confirmar que existe. La economía tiene una respuesta bastante contundente. Chad Syverson, de la Universidad de Chicago, revisó la evidencia sobre diferencias de productividad entre empresas y destacó un dato que sorprende a quien lo ve por primera vez: dentro de industrias manufactureras definidas con mucho detalle en Estados Unidos, la planta ubicada en el percentil 90 de productividad produce casi el doble que la del percentil 10 con los mismos insumos medidos.1 En China e India, según el trabajo de Chang-Tai Hsieh y Peter Klenow que el propio Syverson cita, esa relación supera las cinco veces.2 Y no se trata de diferencias pasajeras: la productividad de una empresa tiende a persistir de un año a otro.
Lo más llamativo es la evolución reciente. Un equipo de la OCDE (Dan Andrews, Chiara Criscuolo y Peter Gal) comparó a las empresas más productivas de cada sector con el resto, en decenas de países. Entre 2001 y 2013, las empresas de la frontera en manufactura aumentaron su productividad un 2,8% anual, frente a un 0,6% del resto; en servicios, la diferencia fue de 3,6% frente a 0,4%.3 Los autores atribuyen parte de esa divergencia a dinámicas en las que el ganador se queda con casi todo, a la importancia creciente del conocimiento tácito y a una difusión más lenta de las prácticas de las empresas líderes hacia las demás. En otras palabras, en el mismo período en que internet abarató como nunca el acceso a la información, la distancia entre las mejores empresas y el resto se amplió.
Estos datos describen la brecha; no demuestran por sí solos cuál es su causa. Influyen la competencia, la regulación, el acceso al capital y muchos otros factores. Pero obligan a descartar la explicación más simple: si las diferencias entre empresas dependieran sobre todo de quién tiene acceso al conocimiento, deberían estar achicándose. La pregunta, entonces, es dónde se pierde el valor del conocimiento en el camino hacia los resultados.
De la información a los resultados: una cadena de seis eslabones
Decir que algunas empresas "ejecutan mejor" no explica nada si no se aclara qué significa ejecutar mejor. Para ordenar el problema proponemos The Information-to-Results Gap by Advisent®, un framework conceptual (no un modelo causal validado) que separa lo que suele tratarse como una sola cosa. Entre la información disponible y los resultados de una empresa hay seis eslabones, y en cada uno las organizaciones difieren.
Framework conceptual de Advisent®, no un modelo causal ni una escala validada. Los eslabones no siempre ocurren en ese orden y se influyen entre sí. Fuente: Advisent®.
El primer eslabón, absorber, es el que más se subestima y el que desarrollamos en la sección siguiente. El segundo, elegir, recuerda que la abundancia de información no elimina la necesidad de decidir; puede incluso aumentarla, porque cuantas más alternativas razonables existen, más importante es el criterio para descartar la mayoría. El tercero, adaptar, explica por qué una mejor práctica no es necesariamente la mejor decisión para cada empresa: tiene que traducirse a un mercado, unos clientes, unos recursos, una regulación y un momento concretos. El cuarto reúne ejecución y coordinación porque, a partir de cierto tamaño, ejecutar es sobre todo coordinar: la capacidad individual no garantiza la capacidad colectiva.
Los dos últimos eslabones son los que convierten un buen año en una ventaja. Aprender significa transformar la experiencia en cambios concretos, y no toda experiencia produce aprendizaje: una empresa puede operar diez años repitiendo los mismos errores. Acumular significa que lo aprendido quede en la organización, como capacidad o como activo, y no solo en la cabeza de algunas personas. Cualquier eslabón puede ser el cuello de botella: buena información con mal juicio produce malas decisiones; una buena decisión con baja capacidad no se ejecuta; buena ejecución sin coordinación produce resultados inconsistentes; ejecución sin aprendizaje produce un desempeño temporal; y aprendizaje sin acumulación produce conocimiento que se pierde.
Por qué la misma información vale distinto en cada empresa
En 1990, Wesley Cohen y Daniel Levinthal propusieron un concepto que hoy resulta más relevante que cuando lo formularon: la capacidad de absorción. La definieron como la capacidad de una empresa para reconocer el valor de información externa nueva, asimilarla y aplicarla con fines comerciales, y sostuvieron que depende en gran medida del conocimiento previo relacionado que la empresa ya tiene.7 Dicho de otro modo, para aprovechar una idea hace falta saber bastante sobre el tema. Dos empresas pueden leer el mismo estudio, asistir a la misma conferencia o recibir la misma respuesta de una IA, y solo una de ellas reconocerá qué parte aplica a su caso, cómo combinarla con lo que ya hace y qué cambiar para usarla.
El trabajo de Cohen y Levinthal es anterior a internet tal como lo conocemos y, desde luego, a la IA generativa. No estudia ninguna de las dos. Pero su lógica permite una inferencia razonable: si la información se vuelve abundante, la capacidad de filtrarla, interpretarla y aplicarla pasa a ser la restricción. La democratización del acceso no implica una democratización de la capacidad de absorción.
Hay evidencia empírica compatible con esa idea. Nicholas Bloom, Raffaella Sadun y John Van Reenen estudiaron por qué la productividad de Estados Unidos se aceleró más que la europea con la difusión de la tecnología informática. Encontraron que, dentro de Europa, las filiales de multinacionales estadounidenses obtenían más productividad de la misma inversión en tecnología que las de multinacionales de otros orígenes, y que los establecimientos que pasaban a manos estadounidenses aumentaban la productividad de su tecnología. La explicación principal estaba en sus prácticas de gestión de personas.4 La tecnología era accesible para todos; lo que la volvía productiva no lo era.
La honestidad intelectual exige agregar un matiz importante. En un experimento con grandes empresas textiles de la India, Bloom y sus coautores ofrecieron asesoría gratuita en prácticas de gestión a plantas elegidas al azar. La productividad aumentó un 17% en el primer año y, en tres años, las empresas tratadas abrieron más plantas. Al analizar por qué esas empresas no habían adoptado antes prácticas tan rentables, los autores concluyeron que la razón principal eran las barreras de información.5 A veces, entonces, el problema sí es no saber. La tesis de este artículo no es que la información haya dejado de importar, sino que, a medida que se vuelve accesible, explica una parte cada vez menor de las diferencias, y que incluso cuando falta, su valor depende de que la organización pueda absorberla.
Las mejores prácticas producen paridad, no ventaja
Hay una segunda razón por la que el conocimiento accesible no garantiza crecimiento, y tiene que ver con la competencia. En 1996, Michael Porter distinguió entre eficacia operativa y estrategia.8 La eficacia operativa consiste en realizar actividades similares a las de los rivales, pero mejor. Es indispensable, y las mejores prácticas ayudan a lograrla. El problema es que se difunden: cuantas más empresas las adoptan, más se parecen entre sí y menos diferencia producen. La estrategia, en cambio, consiste en elegir un conjunto distinto de actividades, aceptar renuncias y configurar esas actividades para que se refuercen entre sí.
Porter ilustró el punto con un caso conocido de la aviación estadounidense. Continental Airlines intentó imitar en algunas rutas el modelo de bajo costo de Southwest, con una operación a la que llamó Continental Lite, sin abandonar su modelo de servicio completo en el resto. Copió elementos visibles, pero no el sistema de elecciones que los hacía funcionar, y según el relato de Porter la iniciativa terminó con pérdidas de cientos de millones de dólares. El caso no demuestra que imitar siempre fracase, pero muestra con claridad que las prácticas visibles separadas del sistema que las sostiene rara vez reproducen los resultados.
Jay Barney formalizó una idea complementaria: los recursos que pueden sostener una ventaja competitiva son valiosos, escasos, difíciles de imitar y difíciles de sustituir.9 No es una receta, porque el valor de un recurso depende del mercado y del momento. Pero de ahí se desprende una consecuencia directa para nuestra pregunta: si una información está disponible para todos los competidores, poseerla no puede ser, por sí sola, una fuente de ventaja sostenible. La diferencia, si existe, está en lo que se construye alrededor de ella.
| Concepto | Qué es | Ejemplo |
|---|---|---|
| Mejor práctica | Una forma de hacer algo que tiende a funcionar en muchos contextos | Usar un CRM para gestionar oportunidades |
| Eficacia operativa | Hacer actividades similares a las de los rivales, pero mejor | Un ciclo de ventas más corto que el promedio |
| Necesidad competitiva | No tenerla es una desventaja; tenerla no diferencia | Presencia digital, uso básico de IA |
| Ventaja temporal | Una diferencia real que los competidores pueden cerrar | Adoptar antes una tecnología nueva |
| Ventaja sostenida | Una diferencia que persiste porque es difícil de imitar o sustituir | Una combinación de capacidades y activos acumulados |
La distinción tiene una consecuencia práctica inmediata. Muchas inversiones que las empresas presentan como estratégicas son, en realidad, inversiones para no quedar atrás. Ambas pueden ser racionales, pero son distintas, y confundirlas lleva a esperar diferenciación de algo que solo produce paridad.
Las mismas herramientas, sistemas distintos
Un ejemplo hipotético permite ver la diferencia en un terreno concreto, el de la captación de clientes. Dos consultoras usan LinkedIn, una herramienta de prospección, el mismo CRM, IA generativa, campañas de email, contenido y publicidad paga. Leyeron los mismos libros y tienen acceso a los mismos marcos. La primera, sin embargo, entiende mejor qué segmento obtiene más valor de su servicio, formula una oferta más clara, prueba mensajes, aprende de cada llamada, registra las objeciones, ajusta sus precios, construye casos, mejora su entrega y genera recomendaciones. La segunda implementa las mismas herramientas sin desarrollar ese sistema de aprendizaje. Las dos tienen el mismo stack tecnológico. No tienen el mismo sistema, ni la misma capacidad, ni van a obtener los mismos resultados.
El error que ilustra el ejemplo es frecuente: copiar la herramienta que se ve. "Ellos usan HubSpot", "ellos hacen outbound", "ellos publican en LinkedIn", "ellos usan ChatGPT". La herramienta es solo la parte visible de un sistema más profundo, y el benchmarking superficial copia resultados visibles sin entender qué los produce. Desarrollamos cómo funciona ese sistema comercial completo en nuestro artículo sobre la rentabilidad de la relación comercial.
Representación conceptual de Advisent®. Copiar la capa visible rara vez reproduce los resultados que produce el sistema completo. Fuente: Advisent®.
Lo que el tiempo acumula y lo que el tiempo endurece
Si las capacidades se pueden aprender, ¿por qué no se copian rápidamente? Ingemar Dierickx y Karel Cool dieron una de las respuestas más elegantes en 1989. Los activos estratégicos de una empresa (reputación, conocimiento de los clientes, relaciones, experiencia) son stocks que se acumulan a lo largo del tiempo mediante flujos de inversión, como el agua en una bañera, y no se compran listos en el mercado.10 Los flujos pueden cambiarse de un día para otro; los stocks, no. Los autores identificaron además dos propiedades decisivas. Las deseconomías por compresión del tiempo: duplicar el esfuerzo durante la mitad del tiempo no produce el mismo resultado, y lo ilustraron con la anécdota del jardinero inglés que, consultado sobre cómo lograr un césped perfecto, responde que basta con cuidarlo durante cinco siglos. Y la eficiencia de la masa de activos: quien ya tiene un stock grande lo hace crecer más rápido, porque el éxito facilita más éxito.
Sobre esa base proponemos el concepto de acumulación de capacidades (capability compounding), una etiqueta editorial de Advisent® y no un término académico establecido: el proceso por el cual la experiencia, el aprendizaje, los activos, las relaciones, los datos y las rutinas acumuladas aumentan progresivamente la capacidad de una organización para producir ciertos resultados. Una empresa que empezó a construir una capacidad tres años antes que su competidor acumuló en ese período experimentos, errores, clientes, datos, casos, recomendaciones, procesos y reputación. Cuando el competidor copia la práctica visible, no puede copiar la trayectoria que la produjo. Por eso dos empresas que hoy toman la misma decisión pueden obtener resultados muy distintos: no parten del mismo lugar. Tampoco hay que leerlo como una condena para quien llega después: los seguidores pueden aprender de los errores ajenos y la ventaja del pionero no es universal.
Pero el tiempo no solo acumula; también endurece. Dorothy Leonard-Barton mostró que las capacidades centrales que dan ventaja a una empresa pueden convertirse en rigideces centrales cuando cambia el entorno: los mismos conocimientos, sistemas, valores y rutinas que permitieron ganar dificultan adaptarse.11 El caso de Polaroid, estudiado por Mary Tripsas y Giovanni Gavetti, lo muestra con precisión.6 La empresa invirtió temprano y en serio en imagen digital (hacia 1989, más del 40% de su gasto en investigación y desarrollo iba a esa área) y logró avances técnicos relevantes. Pero la dirección siguió razonando con la lógica que había hecho exitoso su negocio, en la que el dinero estaba en la película y no en la cámara, y esa forma de pensar orientó qué productos desarrollar y cuáles no. Tenía la capacidad técnica; le faltó renovar las creencias que guiaban cómo usarla. La experiencia, por lo tanto, no es una ventaja permanente. La ventaja exige acumular y, al mismo tiempo, renovar, que es lo que la literatura llama capacidades dinámicas y que analizamos en nuestro artículo sobre internacionalización y competitividad.
Un competidor puede copiar lo que hace tu empresa. Copiar la trayectoria que la llevó a hacerlo es mucho más difícil.
La IA abarata el conocimiento, no necesariamente la capacidad
La inteligencia artificial generativa lleva la paradoja a un nuevo nivel. Conviene ser preciso sobre lo que está abaratando: el costo de buscar, resumir, traducir, redactar, analizar de forma estándar y programar. Eso convierte en commodity buena parte del contenido genérico y de la ejecución básica de tareas codificables. Pero no todo el conocimiento es público, no todos los datos son accesibles, no todo lo que produce un modelo es correcto, no todo se puede codificar y no todas las organizaciones tienen la misma capacidad para evaluar lo que reciben. La IA puede democratizar el acceso a ciertas capacidades. Eso no equivale a igualar a las empresas.
David Teece ofreció hace décadas el concepto que mejor explica por qué. Al estudiar quién captura el valor de una innovación, mostró que muchas veces no lo hace quien la inventa, sino quien controla los activos complementarios necesarios para llevarla al mercado: distribución, marca, relación con los clientes, capacidad productiva, servicios asociados.12 Aplicado a la IA, el razonamiento cambia la pregunta. Deja de ser solo qué modelo usa una empresa y pasa a ser qué tiene alrededor de ese modelo que le permite convertirlo en valor: datos propios con derechos de uso, flujos de trabajo integrados, conocimiento experto para evaluar resultados, relación con los clientes, distribución y ciclos de retroalimentación. Dos empresas pueden usar el mismo modelo de base; la capacidad organizacional que construyen a su alrededor puede ser completamente distinta. Lo desarrollamos con evidencia en nuestro artículo sobre inteligencia artificial y ventaja competitiva.
Lo que todavía no sabemos es si el efecto neto de la IA será reducir o ampliar la brecha entre empresas. Hay estudios que muestran que, dentro de una organización, la IA puede achicar las diferencias entre trabajadores más y menos experimentados. Entre empresas, en cambio, el valor creciente de los activos complementarios podría ampliar la distancia entre quienes los tienen y quienes no. Es una pregunta abierta, y cualquier respuesta tajante es, por ahora, una apuesta. Lo que sí cambia es el valor de cierto tipo de experiencia. Cuando generar respuestas es casi gratis, aumenta el valor de formular bien el problema, de priorizar, de evaluar críticamente lo que se recibe, de integrar y de implementar. Cuanto más fácil es producir respuestas, más importante puede ser saber cuáles sirven.
Representación conceptual de Advisent®. Una combinación compleja no garantiza ventaja: solo la genera si crea valor para el cliente y es difícil de imitar o sustituir. Fuente: Advisent®.
Qué significa esto para una empresa que quiere crecer
En las empresas de servicios, el conocimiento y la experiencia suelen ser buena parte de lo que se vende, y por eso la paradoja es más visible. El crecimiento choca con la dependencia de los fundadores y de unos pocos especialistas, con el conocimiento concentrado, con la capacidad de entrega, con la consistencia de la calidad y con el tiempo disponible de la dirección. La pregunta central es cómo convertir la experiencia individual en capacidad organizacional, un tema que tratamos en nuestro artículo sobre talento y capacidades. En las empresas de productos, la ventaja suele depender de combinaciones de producto, manufactura, cadena de abastecimiento, distribución, marca, datos y capital. Las mejores prácticas de cada una de esas áreas pueden ser públicas; la configuración organizacional necesaria para combinarlas, no.
En América Latina el argumento tiene matices propios, sin que la región sea un bloque homogéneo. Restricciones de capital, volatilidad cambiaria, informalidad, mercados fragmentados, diferencias regulatorias y competencia directa con empresas globales condicionan qué capacidades conviene construir y a qué velocidad. Al mismo tiempo, el acceso a tecnología global se volvió prácticamente igual al de cualquier otra región, lo que hace todavía más evidente que la diferencia no está en el acceso. La evidencia de Bloom en la India, y otra similar en México que comentamos en el artículo sobre talento, sugiere además que las prácticas de gestión pueden mejorar de forma medible cuando se trabajan de manera deliberada.
Nada de esto significa que todo dependa de las capacidades. Los recursos importan: una empresa con más capital puede contratar más rápido, experimentar más, comprar distribución y soportar períodos sin rentabilidad. Hay mercados determinados por la escala, la regulación o los efectos de red, donde las capacidades explican poco. Las capacidades también pueden copiarse o comprarse, aunque integrarlas y coordinarlas sigue siendo difícil. Y una ejecución excelente de una estrategia equivocada solo acelera el fracaso. Pero el capital no es capacidad, y el capital mal asignado destruye valor. Las empresas con menos recursos pueden competir mediante especialización, foco, decisiones más rápidas y cercanía con el cliente, sin que eso sea motivo para romantizar la escasez. Para no caer en el sesgo de mirar solo a las empresas que ganaron, la pregunta útil no es únicamente qué hacen las empresas exitosas, sino qué recursos y condiciones les permitieron hacerlo.
La paradoja también cambia el papel de quienes asesoran a las empresas. Si un directivo puede preguntarle a una IA cómo hacer algo, el valor de un asesor no puede basarse en saber algo que el cliente no sabe. Tiene que estar en diagnosticar qué problema existe realmente, priorizar, contextualizar, diseñar, implementar, coordinar, medir y adaptar. La información describe posibilidades; el trabajo difícil es decidir qué significan para una organización específica y cómo convertirlas en realidad. Esa misma lógica atraviesa los temas que analizamos en Advisent® What’s Next: la expansión y la internacionalización, el sistema de ingresos, la marca, las ventas, las operaciones, la inteligencia artificial y el talento. No son ocho problemas independientes ni una secuencia rígida, sino ocho lugares donde la cadena entre saber y lograr puede romperse.
De saber más a ser capaces de más
Durante mucho tiempo, saber algo que los demás no sabían fue una fuente de ventaja. Internet primero y la inteligencia artificial después redujeron drásticamente el costo de acceder a gran parte de ese conocimiento. No lo volvieron irrelevante, pero sí desplazaron hacia otro lugar la pregunta sobre qué diferencia a una empresa. Las diferencias de productividad siguen siendo grandes porque la distancia entre saber qué hacer y ser capaz de hacerlo no se recorre con información, sino con capacidad de absorción, con elecciones que implican renuncias, con ejecución coordinada, con aprendizaje y con activos que se acumulan con el tiempo y que hay que saber renovar.
Por eso este artículo no termina con una conclusión, sino con tres preguntas. Si mañana todos tus competidores tuvieran acceso a la misma información, a las mismas herramientas y a los mismos modelos de IA que tu empresa, ¿qué seguiría siendo diferente? ¿Esa diferencia es realmente difícil de reproducir? Y la más incómoda:
¿La estás fortaleciendo, o simplemente estás adoptando las mismas mejores prácticas que todos los demás?
La información puede mostrar qué hicieron otras empresas. La estrategia empieza cuando hay que decidir qué debería hacer la tuya, y qué capacidades necesita construir para lograrlo.
Preguntas frecuentes sobre ventaja competitiva y crecimiento
¿Por qué algunas empresas crecen y otras no, si tienen acceso a la misma información?
Porque entre la información y los resultados hay varios eslabones en los que las empresas difieren: la capacidad de absorber lo que es relevante, de elegir con renuncias, de adaptar lo general al propio contexto, de ejecutar de forma coordinada, de aprender y de acumular capacidades y activos. La evidencia muestra diferencias de productividad grandes y persistentes entre empresas de una misma industria, que el acceso a la información no cerró.
¿La información sigue siendo una ventaja competitiva?
Cada vez menos por sí sola. La información disponible para todos los competidores difícilmente puede sostener una ventaja, porque no es escasa ni difícil de imitar. Sigue importando: hay evidencia de que la falta de información frena la adopción de buenas prácticas. Pero a medida que se vuelve accesible, la diferencia se desplaza hacia lo que cada empresa es capaz de hacer con ella.
¿Qué es la capacidad de absorción de una empresa?
Es la capacidad de reconocer el valor de información externa nueva, asimilarla y aplicarla con fines comerciales. El concepto fue propuesto por Wesley Cohen y Daniel Levinthal en 1990, que sostuvieron que depende en gran medida del conocimiento previo relacionado que la empresa ya tiene. Por eso dos empresas pueden obtener valor muy distinto de la misma información.
¿Por qué las mejores prácticas no funcionan igual en todas las empresas?
Porque una mejor práctica tiende a funcionar en muchos contextos, pero tiene que adaptarse al mercado, los clientes, los recursos, la regulación y las capacidades de cada empresa. Además, cuando una práctica se difunde, produce paridad competitiva: ayuda a no quedar atrás, pero deja de diferenciar. Michael Porter llamó a esto la diferencia entre eficacia operativa y estrategia.
¿Qué diferencia hay entre ventaja competitiva y paridad competitiva?
La paridad competitiva aparece cuando una empresa adopta prácticas o tecnologías que sus competidores también tienen: no tenerlas sería una desventaja, pero tenerlas no la diferencia. La ventaja competitiva sostenida surge de combinaciones de recursos y capacidades que crean valor para el cliente y son difíciles de imitar o sustituir. Muchas inversiones que se presentan como estratégicas son, en realidad, inversiones para no quedar atrás.
¿Por qué copiar las herramientas de un competidor no da los mismos resultados?
Porque la herramienta es solo la parte visible de un sistema. Debajo hay datos, procesos, decisiones y conocimiento del cliente, y más abajo aprendizaje, relaciones, experiencia acumulada y diseño organizacional. Esos activos se acumulan con el tiempo y no pueden comprarse listos: un competidor puede copiar la práctica visible, pero no la trayectoria que la produjo.
Si todas las empresas usan IA, ¿cómo puede diferenciarse una?
Por lo que construye alrededor de los modelos: datos propios con derechos de uso, flujos de trabajo integrados, conocimiento experto para evaluar resultados, relación con los clientes, distribución y ciclos de retroalimentación. El acceso a modelos similares tiende a producir paridad; la diferencia está en los activos complementarios y en la capacidad organizacional para convertir la tecnología en valor.
¿Qué son los activos complementarios?
Son los recursos necesarios para capturar el valor de una tecnología o innovación, como la distribución, la marca, la relación con los clientes, la capacidad productiva o los servicios asociados. David Teece mostró en 1986 que muchas veces el valor de una innovación no lo captura quien la crea, sino quien controla esos activos. El concepto ayuda a entender por qué la misma tecnología produce resultados distintos en empresas distintas.
Fuentes y lecturas
Evidencia empírica
- Syverson, C. (2011). What determines productivity? Journal of Economic Literature, 49(2), 326–365. Versión de trabajo: NBER
- Hsieh, C.-T. y Klenow, P. J. (2009). Misallocation and manufacturing TFP in China and India. The Quarterly Journal of Economics, 124(4), 1403–1448.
- Andrews, D., Criscuolo, C. y Gal, P. N. (2016). The best versus the rest: The global productivity slowdown, divergence across firms and the role of public policy (OECD Productivity Working Papers, n.º 5). OCDE. Resumen: Brookings
- Bloom, N., Sadun, R. y Van Reenen, J. (2012). Americans do IT better: US multinationals and the productivity miracle. American Economic Review, 102(1), 167–201. Resumen: CEP, LSE
- Bloom, N., Eifert, B., Mahajan, A., McKenzie, D. y Roberts, J. (2013). Does management matter? Evidence from India. The Quarterly Journal of Economics, 128(1), 1–51. Resumen: CEP, LSE
- Tripsas, M. y Gavetti, G. (2000). Capabilities, cognition, and inertia: Evidence from digital imaging. Strategic Management Journal, 21(10–11), 1147–1161.
Teoría de la estrategia
- Cohen, W. M. y Levinthal, D. A. (1990). Absorptive capacity: A new perspective on learning and innovation. Administrative Science Quarterly, 35(1), 128–152.
- Porter, M. E. (1996). What is strategy? Harvard Business Review, 74(6), 61–78.
- Barney, J. (1991). Firm resources and sustained competitive advantage. Journal of Management, 17(1), 99–120.
- Dierickx, I. y Cool, K. (1989). Asset stock accumulation and sustainability of competitive advantage. Management Science, 35(12), 1504–1511.
- Leonard-Barton, D. (1992). Core capabilities and core rigidities: A paradox in managing new product development. Strategic Management Journal, 13(S1), 111–125.
- Teece, D. J. (1986). Profiting from technological innovation: Implications for integration, collaboration, licensing and public policy. Research Policy, 15(6), 285–305.
The Information-to-Results Gap by Advisent®, la representación de paridad frente a ventaja y el iceberg de capacidades son desarrollos conceptuales propios, no modelos validados. "Acumulación de capacidades" (capability compounding) es una etiqueta editorial de Advisent® basada en el trabajo de Dierickx y Cool (1989). Los conceptos de capacidad de absorción (Cohen y Levinthal), eficacia operativa y estrategia (Porter), recursos estratégicos (Barney), acumulación de stocks de activos y deseconomías por compresión del tiempo (Dierickx y Cool), rigideces centrales (Leonard-Barton) y activos complementarios (Teece) pertenecen a sus autores. Los datos de productividad describen diferencias entre empresas; no establecen por sí solos su causa. Las cifras sobre Polaroid provienen del estudio de Tripsas y Gavetti; el caso de Continental Lite, del artículo de Porter. El ejemplo de las dos consultoras es hipotético.
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