Con la rápida popularización de la IA generativa, el Vibe Coding y todo tipo de herramientas de automatización, cada vez más emprendedores empiezan a perseguir el “AI Maxing”: compran grandes cantidades de tokens, despliegan agentes de IA y desarrollan aplicaciones con rapidez, intentando lograr que, con menos personal, se haga más trabajo.
Sin embargo, el empresario y inversor estadounidense Alex Hormozi reflexiona sobre esta tendencia. En un video reciente titulado “Why AI Won’t make you rich in 2026” señaló que muchas personas, aunque usan la IA masivamente todos los días y las facturas de tokens no dejan de subir, en realidad no ven un aumento equivalente en sus ingresos.
Hormozi considera que el problema no es que la IA no sea eficiente, sino que las empresas confunden “aumentar la producción” con “crear valor”. Cuando la IA le da a las personas la capacidad de hacer más cosas, las empresas muchas veces no concentran los recursos en los cuellos de botella más importantes; al contrario, empiezan a ejecutar con más rapidez trabajos de baja prioridad que antes no merecía la pena hacer. La IA puede hacer que las empresas se vuelvan más ocupadas, pero no necesariamente más rentables.
La IA no ha eliminado el apalancamiento que traen el capital, los medios y los equipos.
Hormozi define «apalancamiento» como la brecha entre la inversión y la salida: invertir poco y obtener grandes retornos significa tener un apalancamiento más alto; invertir muchos recursos y al final solo obtener resultados limitados significa tener un apalancamiento más bajo.
La IA, sin duda, es una herramienta de alto apalancamiento. Una persona ahora puede, mediante la IA generativa, escribir copys, analizar datos, generar imágenes y crear programas, realizando trabajos que antes requerían la colaboración de muchas personas.
Pero Hormozi enfatiza que la aparición de la IA no ha cancelado otras formas de apalancamiento.
El capital aún puede amplificar el retorno de la inversión; el contenido de los medios puede influir una sola vez en miles e incluso en millones de personas; y los equipos pueden hacer que la empresa avance en más tareas al mismo tiempo. Cuando diferentes palancas como capital, medios, talento, marca e IA se combinan entre sí, el efecto incluso podría ser multiplicativo, en lugar de ser solo una suma.
También pone como ejemplo grandes laboratorios de IA: incluso si estas empresas dominan los modelos de IA más avanzados del mundo, siguen contratando a miles de empleados. Esto, al menos, indica que en la etapa actual la IA no ha hecho que pierdan valor la mano de obra, la gestión organizacional ni el criterio profesional.
El problema más grande de una empresa normalmente no es que «el trabajo no se haga lo bastante rápido».
Hormozi observa que, tras implementar IA, muchos dueños de negocios comienzan a realizar trabajos que antes no tenían tiempo de hacer, debido a que aumenta la capacidad de trabajo de las personas y los equipos.
A primera vista, la capacidad de producción de la empresa ha aumentado; pero esos trabajos que antes se habían pospuesto a menudo no se completaron primero porque su importancia era menor.
El resultado es que las empresas empiezan a usar IA para producir más contenido y desarrollar más funciones y más procesos de automatización con mayor rapidez, pero sin antes responder la pregunta más esencial: ¿estos trabajos realmente aumentan los ingresos?
Hormozi considera que, a veces, la falta de IA obliga a los empresarios a priorizar con mayor rigor, concentrando el limitado personal y capital en aquello que realmente puede cambiar los resultados del negocio.
Cuando los recursos se vuelven más abundantes gracias a la IA, la empresa podría reducir el umbral para elegir trabajos, permitiendo que más tareas de bajo valor entren en el flujo de ejecución.
La IA puede aumentar la eficiencia, pero quizá no pueda resolver el verdadero cuello de botella de la empresa.
Hormozi no niega de manera total la IA. Señala que la IA sí ya ha traído resultados reales en algunos escenarios de negocios.
Por ejemplo, el equipo de publicidad puede usar IA para producir más materiales publicitarios; el equipo de ventas puede desplegar representantes comerciales con IA para manejar el primer contacto, el filtrado de calificaciones y la respuesta de información; y la empresa también puede reducir parte de los costos administrativos y de entrega mediante la automatización.
Pero el problema es que, por lo general, estos trabajos no necesariamente son la principal limitación para el crecimiento de la empresa.
Una empresa podría tener realmente una carencia de demanda del mercado, confianza en la marca, un producto atractivo, procesos de ventas efectivos o la capacidad de proporcionar de forma continua servicios de alta calidad. Si el producto central de la empresa carece de competitividad, incluso si la operación del back-end está completamente automatizada, difícilmente se logrará un crecimiento fundamental.
Hormozi dice que, si la IA ya pudiera resolver perfectamente la mayoría de los cuellos de botella de las empresas, entonces las compañías que adoptaran masivamente la IA, en teoría, deberían mostrar un aumento notable de ingresos; pero en la realidad no es así.
La razón es que en muchas empresas el lugar donde usan la IA no es el punto que realmente está limitando el crecimiento de los ingresos.
Sin usar IA, también se puede crear un apalancamiento de diez veces.
Hormozi también señala que las empresas aún tienen muchos métodos para aumentar el apalancamiento de manera significativa, incluso sin ninguna tecnología de IA.
Por ejemplo, un servicio 1 a 1 se puede cambiar por un modelo de pequeño grupo 1 a varios. Si antes un consultor solo podía atender a un cliente por vez, pero ahora atiende a diez personas en una sola sesión, los ingresos y la influencia generados en cada sesión, en teoría, podrían aumentar hasta diez veces.
Las empresas también pueden transformar un servicio sincrónico que requiere reserva en una entrega asincrónica, reduciendo el tiempo en que el personal debe estar presente al mismo tiempo; o rediseñar el proceso de ventas, educando con anticipación a los clientes potenciales, para que quienes llegan a una llamada de negocios comprendan mejor el producto y tengan más intención de compra.
Así, la empresa quizá ya no necesite diez personas de ventas para sostener grandes conversaciones ineficientes; en cambio, solo necesitaría dos agentes comerciales para atender a los clientes de alta intención que han sido filtrados, logrando las mismas transacciones o incluso más.
Estos diseños de procesos no necesariamente requieren IA, pero podrían mejorar la eficiencia de la economía unitaria de la empresa de una manera más directa que simplemente implementar un chatbot.
La herramienta con mayor apalancamiento no es la IA, sino «tomar decisiones correctas».
Hormozi cree que la acción con mayor apalancamiento en la gestión empresarial, incluso, no es usar IA, sino tomar decisiones correctas de asignación de recursos.
Supongamos que un equipo está por invertir mucho tiempo en una tarea. Si el gerente puede determinar a tiempo que esta tarea ya no es importante y cancela directamente todo el proyecto, puede liberar de inmediato el tiempo de todo el equipo.
En cambio, si los gerentes solo usan IA para automatizar esa tarea, al final seguirá produciéndose un resultado poco importante.
Por eso, plantea una idea central: «Determinar que algo ya no es una prioridad es más eficiente que automatizar algo que no es importante».
Esta decisión no solo ahorra tiempo de un empleado, sino que también aumenta la eficiencia en el uso de recursos de todo el equipo, el capital y los sistemas operativos. Los resúmenes del programa relacionado también describen la idea así: si la IA se usa para tareas de baja prioridad, solo hará que la empresa sea más eficiente en trabajos que no tendrán un impacto real.
Aumentan los estados de cuenta de tokens; no significa que aumenten los ingresos.
Hormozi señala que muchas personas ahora ven el uso de grandes cantidades de tokens, la creación de más agentes y el desarrollo de más apps como una prueba de que están aumentando su competitividad.
Pero para las empresas, el criterio más importante no es cuánta IA se usa, sino si después de implementar IA realmente aumentan los ingresos, mejoran el margen bruto, reducen los costos de entrega o eliminan el principal cuello de botella de la empresa.
Los empresarios deberían preguntarse directamente: «Después de implementar IA en mi empresa, ¿realmente me hizo ganar más dinero?»
Si la respuesta es negativa, normalmente no es que la IA carezca de valor, sino que la empresa podría estar usando la IA en el lugar equivocado.
El uso razonable de la IA debería enfocarse en resolver los problemas clave que limitan el crecimiento de la empresa, y no en empezar a crear más tareas que antes ni siquiera existían simplemente porque las capacidades de la herramienta aumentan.
Hormozi compara la IA en esta etapa con que una empresa de pronto obtiene un gran número de asistentes virtuales.
Estos asistentes virtuales pueden investigar datos rápidamente, organizar contenido, generar borradores e incluso gestionar tareas administrativas; y también pueden ayudar a desarrollar software. Pero que antes una empresa pudiera contratar asistentes de bajo costo no significa necesariamente que pudiera construir una marca exitosa o desarrollar un producto excelente.
La IA tampoco puede eliminar automáticamente la competencia en el mercado.
Entre las empresas, seguirá habiendo comparación en la calidad del producto, la confianza en la marca, la capacidad de ventas, la experiencia del servicio y la propuesta de valor/posicionamiento del producto. Los buenos productos seguirán compitiendo con los malos; las marcas fuertes seguirán cerrando tratos más fácilmente que las marcas que carecen de confianza.
Si una empresa ofrece una propuesta poco atractiva, la IA quizá pueda ayudar a crear más anuncios, escribir más copys y construir un embudo de automatización más completo; pero estas mejoras de eficiencia no necesariamente cambian el hecho fundamental de que los clientes no quieren comprar.
La IA es una herramienta, no es la estrategia en sí de la empresa.
Hormozi concluye al final que la IA efectivamente ha aumentado el apalancamiento que las empresas pueden utilizar, pero no reemplaza el capital, el talento, los medios, la marca, el diseño de procesos ni las decisiones de gestión.
Para la mayoría de las empresas, los factores que realmente impulsan el crecimiento siguen sin cambiar: crear más demanda de mercado, mejorar la tasa de conversión de la demanda y seguir entregando productos y servicios de alta calidad.
La IA puede reforzar los procesos mencionados, pero no puede decidir qué problema debe priorizar la empresa.
El dinero, el personal y el tiempo que tiene cada empresa son extremadamente limitados en comparación con todas las cosas que podrían realizarse en el mercado. Si la empresa puede concentrar esos recursos limitados en un solo cuello de botella que impulse el crecimiento de los ingresos, sigue siendo el núcleo de la capacidad de gestión.
Después de que la IA reduzca drásticamente los costos de ejecución, la importancia de «qué hacer» puede incluso ser mayor que «cómo completarlo rápidamente».
El video de Alex Hormozi.
Este artículo fue autorizado para su reimpresión desde: (Lienews).
Autor original: Neo.
Título original: ¿Por qué la IA no puede hacerte rico? Alex Hormozi: automatizar lo que no es importante solo hace que desperdicies recursos con más eficiencia.
«Por qué la IA no te hará rico: empresarios: automatizar lo que no es importante solo hará que desperdicies recursos con más eficiencia»; este artículo se publicó por primera vez en «Ciudad Cripto».