Los consejos de Sam Altman para crear una startup con IA

Para Sam Altman, buena parte de los emprendedores todavía organiza sus compañías con modelos heredados de la última década. Aunque contratan menos personas e incorporan herramientas de inteligencia artificial, mantienen estructuras y procesos diseñados para otro contexto tecnológico.

“Una startup de hoy todavía se parece principalmente a una startup de hace diez años porque esa es la sabiduría recibida sobre cómo se supone que hay que hacerlo”, afirmó el CEO y cofundador de OpenAI durante una extensa entrevista en el ciclo Relentless.

Qué consejos clásicos sigue vigentes según Sam Altman

El cuestionamiento de Altman no implica que los principios tradicionales hayan perdido valor. A lo largo de la charla, recuperó varios consejos clásicos: comprender el problema antes de construir una solución, formar buenos equipos, concentrar recursos y reconocer cuándo un producto genera una adopción genuina.

Sin embargo, incorporó una diferencia central: la inteligencia artificial no es solo una herramienta para ejecutar esos pasos con mayor eficiencia, también modifica la velocidad, la escala y el tipo de compañía que puede crearse.

Hacer en semanas lo que antes demandaba un año

“Es increíble cómo puede verse ahora una startup de diez semanas”, señaló Altman. El ejecutivo ejemplificó el cambio con una startup de apenas dos semanas que había desarrollado una suite de productividad completa pensada desde el inicio para que la IA la utilizara como un consumidor de primera clase.

Según explicó, construir un producto de esas características habría requerido cerca de un año hasta hace poco tiempo. Para Altman, este escenario favorece especialmente a las startups: “Las startups tienen la mayor ventaja cuando el terreno está cambiando más”, resumió.

Por qué las grandes tecnológicas no lograron una ventaja definitiva

El propio caso de OpenAI funciona como ejemplo para Altman, quien reconoce que resulta difícil explicar por qué grandes compañías con más capital, infraestructura y talento no lograron tomar la delantera en inteligencia artificial.

La respuesta, según el ejecutivo, se encuentra en la dificultad que tienen las organizaciones establecidas para reaccionar ante transformaciones que cuestionan sus estructuras previas.

El riesgo de aplicar IA a lo mismo que todos

Altman no descarta el modelo de aplicar agentes de inteligencia artificial a una industria específica, aunque anticipa que esas empresas enfrentarán una competencia intensa y probablemente no definirán esta etapa tecnológica.

“Me sorprende que no haya más personas diciendo: 'Voy a asumir este desafío completamente alocado con este nuevo conjunto de herramientas'”, sostuvo. Las startups con mayor potencial, según su razonamiento, serían las capaces de resolver problemas que hasta ahora parecían demasiado complejos o costosos.

Por qué hay que construir para los modelos que vienen

Uno de los principales consejos de Sam Altman es no diseñar una startup solo a partir de las capacidades actuales de la tecnología. El CEO sostiene que los fundadores deben incorporar la posibilidad de que los modelos sigan volviéndose más inteligentes y económicos.

“Está bien comenzar a trabajar ahora en cosas que requieren modelos más inteligentes o más baratos”, afirmó, aunque reconoció que esa estrategia implica asumir riesgos si la evolución tecnológica no ocurre como se espera.

Por qué reducir personal no alcanza para ser una startup nativa de IA

Altman admite que algunas compañías comenzaron a reducir equipos y destinar más presupuesto a herramientas como Codex, pero considera que ese cambio es insuficiente. “Probablemente debería verse muy diferente”, planteó sobre cómo debería ser una startup en esta época.

Para el ejecutivo, una compañía verdaderamente nativa de IA debería revisar desde cero cómo desarrolla productos, distribuye tareas, toma decisiones y escala, en lugar de limitarse a automatizar puestos existentes.

El desafío de abandonar proyectos que funcionan bien

Según Altman, la velocidad no elimina la necesidad de elegir. “Si algo no funciona y te quedás sin ideas, podés eliminarlo. Eso es más fácil. Lo realmente difícil es cuando algo funciona muy bien: cuándo decidís eliminar las otras cosas para conseguir que funcione todavía mejor”, explicó.

OpenAI atravesó decisiones de este tipo: cuando GPT-3 comenzó a mostrar resultados, la organización redujo proyectos prometedores, como sus desarrollos en robótica, para concentrar esfuerzos en los modelos de lenguaje.

Cómo distinguir una tendencia real de una moda pasajera

Altman también presentó un criterio para reconocer una adopción genuina: observar qué sucede después de que las personas prueban un producto, más allá de la inversión o la cobertura mediática inicial.

Esa fue la señal que identificó tras el lanzamiento de ChatGPT. Cuando la herramienta superó el millón de usuarios en su quinto día, entendió que OpenAI estaba a punto de convertirse en una compañía de productos de alcance masivo.

Qué busca Altman en los equipos de liderazgo

Para el CEO, cerca del 90% de la velocidad de una organización depende de las personas elegidas para sus puestos de liderazgo. Por eso, uno de los rasgos que más analiza en cada ejecutivo es si se trata de alguien que se mueve rápido o lento.

Altman también remarcó la importancia de aprender a convivir con las crisis: “No creo que sea algo que pueda enseñarse. Creo que solo puede aprenderse”, afirmó.

El desafío que asumió OpenAI frente a Claude Code

Altman mencionó el esfuerzo de OpenAI por competir en el mercado de herramientas de programación cuando la empresa se encontraba por detrás de Claude Code. Pese a que el consenso indicaba que alcanzar ese impulso era casi imposible, la compañía decidió asumir el desafío.

Para Altman, no todas las batallas merecen ese esfuerzo, pero existen áreas tan determinantes para la misión de una empresa que renunciar a ellas puede ser más riesgoso que intentar lo improbable.