- TINO FERNÁNDEZ @tinofernandez
Una nueva figura económica gana terreno: el profesional que convierte su experiencia en empresa con ayuda de la IA. La meta es democratizar su uso y transformar los procesos complejos en soluciones de mercado eficientes.
"El emprendedor AI first es una de las figuras económicas más importantes de la última década". Esta es una de las ideas que OpenAI formula en un reciente informe con el que la empresa que dirige Sam Altman, quiere presentarse no sólo como creadora de tecnología, sino como una compañía con influencia sobre cómo se organizará la era de la inteligencia artificial.
Para OpenAI, la IA no sólo va a cambiar la tecnología, sino también la economía, el trabajo y el reparto del poder, y en esta reciente investigación sostiene que la inteligencia artificial debe organizarse de forma que sus beneficios no queden en manos de unos pocos. Por eso propone repartir mejor la riqueza que genere, reducir sus riesgos y facilitar que más personas puedan usarla y decidir sobre ella. OpenAI plantea una economía más abierta, con protección para los trabajadores, acceso amplio a la IA, más infraestructuras, más seguridad y nuevas reglas e instituciones.
Y en ese marco, el emprendedor AI first -esa figura económica fundamental- permite que profesionales de distintos sectores conviertan su experiencia en nuevas empresas usando la inteligencia artificial para gestionar la carga operativa que normalmente bloquea el emprendimiento (contabilidad, márketing o compras).
Ventaja humana
En su Digital Progress and Trends Report 2025, el Banco Mundial ya recordaba que "un emprendedor AI first suele empezar con una ventaja humana muy concreta -conocer muy bien una industria, un flujo de trabajo o una necesidad desatendida- y usa la IA para convertir esa experiencia en una oferta comercial sin tener que construir desde cero toda la maquinaria administrativa de una empresa tradicional". Eso tiene que ver con lo que se conoce como soluciones de Small AI: aplicaciones más asequibles y fáciles de usar sobre dispositivos cotidianos, que amplían el acceso a la inteligencia artificial sin requerir enormes capacidades propias de cómputo.
Esto es importante porque desmonta la idea de que sólo pueden crear empresas con IA las grandes tecnológicas o quienes tienen una enorme potencia informática.
Muchas veces no hace falta eso, y basta con aprovechar bien herramientas ya disponibles para resolver un problema concreto de un sector.
El concepto de emprendedor AI first se diferencia del de un fundador experto en un sector, que es una persona cuya ventaja principal es conocer muy bien una industria concreta; de la empresa creada por una sola persona o por un equipo mínimo -que es una idea defendida por Sam Altman, quien ve en esta categoría una posibilidad de que emprendedores unipersonales puedan crear start up unicornio usando la IA- son categorías de tamaño y estructura; o de las plataformas de back office, que no son fundadores ni empresas AI first en sentido fuerte, sino la infraestructura que permite que otros emprendan más rápido y con menos fricción.
Superinteligencia
OpenAI habla de una promesa extraordinaria de la superinteligencia: "Así como la electricidad transformó los hogares, el motor de combustión rehízo la movilidad y la producción en masa redujo el coste de los bienes esenciales, la superinteligencia acelerará los avances científicos y médicos, aumentará significativamente la productividad, reducirá los costes para las familias al abaratar los bienes esenciales y abrirá el camino a formas completamente nuevas de trabajo, creatividad y emprendimiento".
Hoy el impacto de la inteligencia artificial en el trabajo suele medirse por el tiempo necesario para realizar tareas que los sistemas pueden completar de manera fiable.
La velocidad del cambio es la clave. Hace muy poco, la inteligencia artificial servía sobre todo para resolver tareas breves, de pocos minutos. Ahora empieza a encargarse de trabajos que antes exigían horas de esfuerzo humano. Y, si este avance sigue al mismo ritmo, pronto podría asumir proyectos que hoy requieren meses. Eso no sólo cambiará cómo trabajan las empresas, sino también cómo se produce conocimiento y cómo muchas personas encuentran empleo, utilidad y oportunidades.
El debate ya no es sólo tecnológico: también obliga a repensar leyes, instituciones y políticas para que las personas no queden relegadas.
Ventajas
El pasado mes de junio, un estudio de la OCDE sobre los efectos de la IA generativa en la productividad, la innovación y el emprendimiento, recordaba que la gran ventaja del modelo AI first es que permite hacer más en menos tiempo y con menos coste.
La IA acelera tareas, mejora la productividad y da a los equipos pequeños una fuerza que antes sólo tenían empresas mucho mayores. No asegura el éxito, pero sí cambia la escala: una start up o una pyme puede moverse más rápido, competir mejor y crecer con mucha menos estructura.
Un emprendedor AI first no suele empezar pensando "voy a montar algo con inteligencia artificial", sino detectando un problema muy concreto de su sector que hace perder tiempo, dinero o calidad.
El primer paso es elegir una tarea repetitiva y acotada, donde la IA pueda ayudar de verdad sin generar riesgos excesivos.
El segundo es usarla para quitarse de encima el trabajo que más frena al negocio: documentación, marketing, atención inicial, análisis, contabilidad o soporte.
El tercero es marcar con claridad qué decisiones deben seguir bajo control humano. La inteligencia artificial acelera el arranque y reduce barreras, pero solo funciona bien si hay orden, criterio y procesos claros.
Modelos reales
Un ejemplo real de emprendimiento AI first es el de Abridge: Su cofundador, Shiv Rao, era cardiólogo antes de lanzar la empresa. No partió de una obsesión abstracta por la IA, sino de un problema concreto en su sector: la sobrecarga documental de los clínicos. Abridge usa IA para transformar conversaciones médico-paciente en notas clínicas útiles y facturables.
Según Abridge, su herramienta "reduce mucho el desgaste mental del personal sanitario, permite que los médicos presten más atención real al paciente y mejora su satisfacción profesional". Lo relevante es la lógica del caso: un profesional que conoce muy bien su sector detecta un problema diario muy claro y usa la IA para resolverlo de forma práctica, automatizando parte del trabajo y convirtiendo esa solución en un producto útil.
En salud, la IA solo aporta valor si respeta el criterio médico, gana confianza e integra calidad, seguridad y cumplimiento.
Otro ejemplo es Harvey, centrada en el sector legal. La start up se posiciona como plataforma de inteligencia artificial para equipos jurídicos y señala que los despachos de abogados y las redes de servicios profesionales la usan para construir nuevos modelos de servicio y añadir valor de forma colaborativa.
El patrón AI first en este caso no está tanto en "un trabajador individual que sale solo", sino en una empresa nacida ya con lógica de IA para reconfigurar una profesión intensiva en conocimiento. Es un buen ejemplo de cómo la IA permite empaquetar trabajo experto en forma de producto o plataforma escalable.
Un tercer botón de esta muestra AI first es Every, que se presenta como una plataforma nativa de inteligencia artificial de finanzas y recursos humanos para start up.
Su propuesta integra incorporación de sociedades, banca, nóminas, beneficios, impuestos, compliance y contabilidad en una sola capa operativa.
No es el emprendedor AI first propiamente dicho, sino la base operativa que le facilita arrancar. Es el tipo de servicio que asume tareas internas como administración, pagos, nóminas o gestión documental, para que el fundador pueda centrarse en el producto y el cliente, con menos costes, menos trabas y más rapidez.
Por su parte Mercor, fundada por Brendan Foody, Adarsh Hiremath y Surya Midha, se presenta como una plataforma que conecta a profesionales expertos con laboratorios de IA y empresas para tareas ligadas a la investigación de frontera, RLHF (una técnica para mejorar modelos de IA usando evaluaciones hechas por personas) y entrenamiento de agentes.
Según The Verge, se trata de una de las compañías que más dinero ha movido en la economía del entrenamiento humano para inteligencia artificial, que es la parte de la economía en la que personas expertas ayudan a entrenar, evaluar y corregir sistemas de inteligencia artificial -datos, respuestas, etiquetas y pruebas-, convirtiendo el conocimiento humano en trabajo pagado para mejorar modelos.
Mercor se entiende como un caso AI first porque parte de una idea muy simple: si la inteligencia artificial necesita cada vez más expertos humanos para entrenarse, corregirse y mejorar, ahí hay un negocio nuevo.
Su valor no está solo en el software, sino en conectar de forma nativa a ese talento especializado con los laboratorios que desarrollan inteligencia artificial. Encaja bien en este fenómeno porque toda la empresa gira alrededor de cómo la IA reorganiza la selección, la evaluación y la rentabilización del trabajo intelectual.
OpenClaw y el peligro de confundir automatización con empresa
Junto a los casos reales de emprendimiento 'AI first' ha empezado a crecer un relato más exagerado y problemático: el de las herramientas que prometen trabajar casi solas, como si una persona pudiera disponer de un pequeño equipo digital permanente.
Ahí entra OpenClaw, una herramienta de IA de código abierto que se instala en el propio ordenador y trabaja desde canales cotidianos como WhatsApp o Telegram. La diferencia es que no está pensada sólo para contestar preguntas. Su propuesta es actuar. Puede revisar el correo, enviar mensajes, ordenar tareas, consultar páginas web, usar aplicaciones conectadas y ejecutar acciones concretas. Deja de parecer un simple chatbot y empieza a parecer un ayudante digital que hace trabajo práctico.
Y ahí es donde funciona como contrapunto de la idea del emprendedor 'AI first'. En su informe, OpenAI da importancia a un tipo de emprendedor que usa la IA no como adorno, sino como base para montar un negocio. La idea es que la IA absorba parte de la carga que frena a quien quiere emprender: tareas administrativas, márketing, compras, organización interna o trabajo repetitivo, que son funciones que consumen tiempo, dinero y energía antes incluso de que la empresa empiece a crecer.
La OCDE señala algo parecido: la IA generativa puede reducir barreras de entrada, acelerar prototipos y facilitar operaciones. OpenClaw no crea una empresa por arte de magia, pero ofrece una promesa poderosa: que una sola persona pueda trabajar como si tuviera detrás un pequeño equipo de apoyo.
De ahí nace también uno de los grandes malentendidos: La idea de que "trabaja mientras duermes" es cierta solo en parte. Un agente puede avanzar tareas por la noche, clasificar información, dejar borradores preparados o automatizar rutinas sin descanso. Pero eso no significa que el negocio sea rentable. Trabajar sin parar no equivale a crear valor sin parar. Un sistema puede generar mucha actividad y, aun así, disparar costes, equivocarse o producir resultados poco útiles.
Por eso el atractivo de OpenClaw no es sólo la productividad. Es FOMO: el miedo a quedarse atrás. Lo que vende no es únicamente eficiencia, sino la sensación de que quizá otro ya ha encontrado una forma de tener "mano de obra digital" barata y constante. Y si otros pueden hacerlo, nadie quiere ser el último en enterarse. Ese es el FOMO disfrazado de productividad: no sólo quiero trabajar mejor, quiero evitar que otro consiga una ventaja que yo no tengo.
Automatizar tareas no es lo mismo que construir una empresa. Un negocio no consiste sólo en enviar correos, buscar datos o ejecutar instrucciones. También exige tomar decisiones, entender al cliente, asumir riesgos, cumplir reglas, detectar errores y generar confianza. Además, herramientas como OpenClaw pueden fallar o ser vulnerables a ataques. La automatización puede ahorrar tiempo y multiplicar capacidad, pero sigue sin sustituir el juicio humano que hace posible una empresa real, sólida y sostenible.
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