La revolución invisible: cómo la infraestructura de las startups está reescribiendo las reglas de las industrias tradicionales

Resumen

La narrativa habitual sobre la competencia entre startups y empresas tradicionales se centra en lo visible: aplicaciones móviles, diseño de interfaces, campañas de marketing y precios agresivos. Sin embargo, la transformación competitiva más profunda está ocurriendo en el back-end, en lo que este documento denomina “infraestructura invisible”: plataformas tecnológicas, datos, orquestación de servicios e inteligencia artificial integradas mediante APIs y modelos B2B/B2B2X que rara vez ve el usuario final.

Este white paper sostiene que la unidad real de competencia ya no es la empresa aislada, sino el stack completo de negocio, tecnología y experiencia que cada actor es capaz de orquestar. Startups infraestructurales están convirtiéndose en capas habilitadoras que otros usan para construir productos, mientras que los incumbentes se ven obligados a decidir qué partes de su stack modernizar, cuáles alquilar y cómo gobernar el dato y la relación con el cliente. En sectores como finanzas, retail, salud y movilidad, la combinación de IA, infraestructura dinámica y convergencia tecnológica está permitiendo experiencias antes imposibles y desplazando el poder hacia quienes controlan estas capas invisibles [1][2]. El documento concluye con implicaciones estratégicas y pasos accionables para directivos de empresas tradicionales y fundadores de startups infraestructurales.

Antecedentes: la competencia que el usuario no ve

La comparación popular entre startups e incumbentes suele reducirse a la punta del iceberg: apps más intuitivas, webs rápidas, experiencias de usuario cuidadas y estrategias de marketing basadas en crecimiento acelerado. Bajo esta mirada, las startups se asocian con agilidad e innovación, mientras que las empresas tradicionales se etiquetan como lentas y burocráticas. Esta narrativa, aunque captura parte de la realidad, ignora dónde se está jugando la verdadera partida competitiva.

En la práctica, la mayor ventaja de muchas startups no reside solo en la estética o en el pricing, sino en cómo han diseñado su infraestructura invisible: arquitecturas de microservicios, APIs abiertas, plataformas de datos, orquestación de IA y proveedores B2B que les permiten lanzar nuevas funcionalidades en semanas en lugar de años. Modelos como Banking as a Service (BaaS), SaaS infraestructural o plataformas de cumplimiento y riesgo reconfiguran la cadena de valor sin que el usuario final sea consciente de ello [1].

Al mismo tiempo, esta infraestructura invisible ofrece una oportunidad estratégica a los incumbentes. En lugar de intentar reconstruir todo su stack desde cero, pueden apoyarse en proveedores especializados para modernizar rápidamente funciones críticas, manteniendo el foco en su ventaja principal: marca, distribución, capacidad regulatoria o escala. El auge de la IA soberana en España —el 63 % de las empresas planea incrementar su inversión en esta área para controlar mejor sus datos e infraestructuras [1]— muestra cómo las compañías consolidadas empiezan a ver la infraestructura como palanca estratégica, no solo como centro de coste.

En este contexto, definimos infraestructura invisible como el conjunto de plataformas, datos, modelos de IA, capas de negocio B2B/B2B2X y servicios orquestados que habilitan productos y experiencias sin ser visibles para el usuario final. No se limita al “departamento de IT”: incluye proveedores de cumplimiento normativo, motores de recomendación white-label, sistemas de pagos y logística “plug-and-play”, sistemas de identidad y seguridad, y capas de integración que hacen posible que todo funcione como una experiencia fluida. La competencia real se juega en cómo se diseña, combina y gobierna este stack.

Métodos: cómo se ha sintetizado la evidencia

Este white paper se basa en una revisión de fuentes secundarias recientes sobre transformación digital, infraestructura de datos e inteligencia artificial, con foco en casos de uso de startups infraestructurales y su interacción con empresas tradicionales. Se han utilizado como base informativa artículos especializados sobre IA soberana en España, convergencia tecnológica e infraestructura dinámica [1][2][3], así como ejemplos concretos de startups que operan como capas invisibles, entre ellas Adereso AI, Buk y Steryon [4][5][6].

La selección de fuentes ha priorizado tres criterios: actualidad (publicaciones entre 2020 y 2025, con especial atención a las más recientes), relevancia sectorial (finanzas, retail/e‑commerce, salud y movilidad) y evidencia cuantitativa (estadísticas de inversión, adopción y resultados de transformación). A partir de este material, se han identificado patrones transversales en modelos de negocio, arquitectura tecnológica y experiencia de usuario, y se han contrastado con ejemplos de colaboración entre grandes empresas y startups, como los casos de IKEA y Grupo Lets [7][8].

Sobre esta base se han elaborado marcos comparativos que distinguen tres capas de infraestructura invisible —negocio, tecnología y experiencia ampliada— y se han aplicado al análisis de cada sector. Finalmente, el documento integra estas observaciones en una comparativa transversal y en implicaciones estratégicas accionables para directivos y fundadores. No se han utilizado datos no publicados ni entrevistas primarias, por lo que las conclusiones deben leerse como un análisis estratégico apoyado en tendencias documentadas, más que como un estudio estadístico exhaustivo.

Mapa de la infraestructura invisible: negocio, tecnología y experiencia de usuario

La infraestructura invisible no es una categoría técnica aislada; es una arquitectura de negocio, tecnología y experiencia que se refuerzan mutuamente. Entenderla requiere separar estas tres capas sin perder de vista sus interdependencias.

En la capa de negocio encontramos modelos B2B, B2B2C y B2B2X —donde “X” puede ser otro negocio, un partner o el usuario final— que monetizan capacidades infraestructurales: BaaS para que terceros lancen productos financieros, SaaS infraestructural para cumplimiento normativo o gestión de riesgos, y marketplaces de datos que agregan y comercializan información sectorial [1]. A diferencia del modelo clásico, donde cada empresa integra verticalmente todo el stack, estas startups venden “piezas” del stack como servicio, con esquemas de precios por uso (volumen de transacciones, llamadas API, usuarios activos). El valor no está en el producto final que ve el usuario, sino en habilitar que muchos otros diseñen productos sobre su plataforma.

En la capa tecnológica, la modularidad es clave: APIs bien documentadas, microservicios independientes, data lakes donde confluyen fuentes diversas, infraestructuras dinámicas basadas en virtualización y automatización que permiten escalar recursos según demanda [2]. IBM ha popularizado el concepto de infraestructura dinámica como forma de mejorar simultáneamente costes y calidad de servicio mediante automatización avanzada [2]. A esto se suma la convergencia tecnológica, entendida como la integración de diferentes sistemas para realizar tareas similares de forma coordinada [3]. Las startups infraestructurales se apoyan en estas tendencias para ofrecer plataformas que pueden integrarse rápidamente con sistemas de terceros.

La tercera capa, la experiencia ampliada, es donde el usuario “disfruta” sin saber qué ocurre por debajo. Motores de recomendación white-label, sistemas de pagos invisibles, logística “plug-and-play” y soluciones omnicanal generan experiencias coherentes en múltiples puntos de contacto. Empresas como Adereso AI, que integra IA generativa y automatización omnicanal para atención al cliente [4], o Buk, que unifica procesos de recursos humanos con IA para cálculo de nómina, asistencia y talento [5], no son solo herramientas internas: son capas que definen cómo empleados y clientes viven la interacción con una marca.

La gran diferencia entre startups e incumbentes es que las primeras diseñan estas tres capas de forma conjunta desde el inicio, pensando en pivotes de modelo de negocio y experimentos de UX. Las empresas tradicionales, en cambio, suelen arrastrar sistemas heredados: capas tecnológicas monolíticas, procesos de negocio inflexibles y experiencias de usuario fragmentadas entre canales que no comparten datos. Esto hace que cualquier cambio profundo requiera proyectos multianuales, mientras que una startup puede reconfigurar partes de su stack en semanas, integrando nuevos proveedores de IA soberana o de ciberseguridad como Steryon para proteger infraestructuras críticas [6].

Tabla 1. Capas de infraestructura invisible y ejemplos

Resultados clave por sector

Finanzas: de bancos visibles a bancos embebidos invisibles

El modelo bancario tradicional se ha caracterizado por ser full‑stack: la entidad controla productos (cuentas, tarjetas, préstamos), canales (sucursales, banca online), core bancario, cumplimiento normativo y gestión de riesgos. Este control integral ha sido durante décadas una ventaja competitiva, pero también ha generado sistemas legacy costosos y difíciles de modificar. La innovación se ha visto lastrada por ciclos de cambio largos, elevados costes regulatorios y arquitecturas monolíticas.

El auge de las fintech infraestructurales ha introducido un modelo radicalmente distinto. Proveedores de Banking as a Service permiten a empresas no financieras ofrecer cuentas, tarjetas y créditos sin ser bancos tradicionales, integrándose vía API con la licencia y el core bancario de un tercero [1]. A su alrededor, un ecosistema de especialistas en scoring, KYC/AML y fraude se ofrece como servicios modulares, también vía APIs. El resultado es un stack financiero componible: una app de comercio puede ensamblar pagos, financiación al consumo y cuentas de ahorro a partir de varios proveedores sin desarrollar la infraestructura desde cero.

En términos de modelo de negocio, esto supone pasar de ingresos por productos propios y red de sucursales a esquemas de monetización por uso: llamadas API, volumen de transacciones o suscripciones B2B/B2B2C [1]. La experiencia de usuario cambia de manera silenciosa: un cliente puede abrir una cuenta desde una superapp o un marketplace sin interactuar nunca con un banco visible. La marca financiera se desplaza al background; lo que importa es la experiencia integrada. Esta lógica de “banca embebida” (embedded finance) se alinea con la convergencia tecnológica: servicios distintos integrados para resolver una misma necesidad de forma fluida [3].

Algunos bancos tradicionales están reaccionando al convertirse ellos mismos en proveedores de infraestructura, lanzando sub‑marcas digitales o unidades de BaaS que permiten a terceros construir productos sobre su licencia y su core modernizado. Otros siguen atrapados en su propio legacy, con dificultades para exponer APIs estables o adaptar procesos de cumplimiento a modelos colaborativos. En países donde la regulación impulsa el open banking, la presión es mayor: quien no se convierta en plataforma corre el riesgo de quedar relegado a mero proveedor de balance, con menor control de la experiencia y del dato.

Retail y e‑commerce: logística y pagos “plug‑and‑play”

En retail, la lógica tradicional ha sido de integración vertical: grandes cadenas con almacenes propios, flotas de transporte, sistemas de inventario monolíticos y pasarelas de pago limitadas, a menudo gestionadas en acuerdos bilaterales con un pequeño número de bancos adquirentes. Este modelo exige inversiones CAPEX masivas en inmovilizado físico y sistemas propietarios, lo que ralentiza la innovación y limita la capacidad de personalizar la experiencia para diferentes segmentos o mercados.

Las startups infraestructurales han creado una “capa oculta” de fulfillment y logística como servicio que permite a cualquier e‑commerce ofrecer envíos rápidos tipo “prime” sin invertir en almacenes propios. A ello se suman gateways de pago modulares que habilitan métodos locales, buy now pay later (BNPL), wallets y prevención de fraude como APIs configurables [1]. El modelo económico pasa a ser OPEX variable: el retailer paga por transacción, por paquete enviado o por función activada, en lugar de asumir todos los costes fijos.

Esta transformación tiene un efecto directo en la experiencia de usuario. Un pequeño comercio puede ofrecer seguimiento en tiempo real, múltiples opciones de pago y entregas al día siguiente, compitiendo en apariencia de servicio con gigantes globales. La infraestructura invisible “empareja el terreno de juego”: capacidades que antes solo estaban al alcance de unos pocos se democratizan como servicios accesibles vía API. IKEA, por ejemplo, ha utilizado la digitalización y la reconversión de sus tiendas físicas en centros de distribución para triplicar sus ventas online, integrando capas logísticas y digitales que el cliente rara vez ve, pero percibe en tiempos de entrega y disponibilidad [7].

Al mismo tiempo, algunos retailers tradicionales están virando hacia modelos de plataforma, abriendo su logística y su capacidad tecnológica a terceros. Esto les permite monetizar activos infrautilizados y posicionarse como infraestructura para otros vendedores, cambiando la lógica competitiva: dejan de competir solo a nivel de producto final para competir también como capa habilitadora. Esta dualidad —ser plataforma y retailer— exige nuevas capacidades de gobernanza de datos, acuerdos de servicio y gestión de conflictos de interés.

Salud: interoperabilidad y experiencia unificada del paciente

El sector salud ha sufrido históricamente de sistemas cerrados: historias clínicas fragmentadas entre hospitales y clínicas, poca interoperabilidad, formatos heterogéneos de datos y procesos administrativos complejos. Cada centro y aseguradora se comporta como dueño del proceso de punta a punta, con sistemas desarrollados a medida y ciclos de innovación lentos. El resultado es una experiencia de paciente fragmentada: múltiples portales, papeleo físico y dificultad para compartir información entre profesionales.

Las startups infraestructurales están atacando precisamente estas fricciones. Plataformas que integran datos de múltiples sistemas EHR/EMR y los presentan de forma unificada crean un “historial clínico extendido” accesible desde interfaces sencillas para médicos y pacientes. Herramientas de coordinación de citas, telemedicina y seguimiento remoto se ofrecen como módulos integrables en apps existentes de clínicas o aseguradoras [1]. La lógica deja de ser “un sistema por hospital” y pasa a ser “una plataforma que conecta múltiples actores”.

El modelo de negocio también se reconfigura. En lugar de grandes proyectos de implantación únicos para un hospital, estas startups venden capacidad tecnológica y conectividad como servicio a múltiples clientes: clínicas, aseguradoras, healthtechs orientadas al paciente, incluso administraciones públicas. La experiencia de usuario mejora de forma significativa: un paciente puede gestionar citas, resultados y seguimiento desde una única app, aunque por detrás haya varios sistemas tradicionales interconectados vía infraestructura invisible. El enfoque se alinea con tendencias de IA soberana y protección de datos, al permitir que los datos clínicos permanezcan en infraestructuras locales controladas mientras la lógica de integración y análisis se orquesta de forma segura [1].

Movilidad y ciudades: orquestación de servicios fragmentados

En movilidad urbana, el modelo histórico ha sido de operadores únicos o pocos actores dominantes, con sistemas de billetes y pagos cerrados y empresas de taxi o vehículos con sistemas propios no interoperables. El ciudadano debía gestionar cada servicio por separado: una tarjeta para el metro, una app para el taxi, otra para bicicletas compartidas, etc. Esta fragmentación hacía difícil optimizar rutas multimodales y generaba fricciones en la experiencia.

Las startups infraestructurales de Mobility‑as‑a‑Service (MaaS) proponen una capa de orquestación que integra autobús, metro, taxi, bicicletas, scooters y carsharing en una única plataforma tecnológica. Soluciones de ticketing y pago integrados permiten a ciudades y operadores ofrecer una experiencia unificada, donde el usuario compra un viaje de punto A a B y la plataforma decide la combinación óptima de medios. La convergencia tecnológica es aquí explícita: diferentes sistemas tecnológicos se coordinan para realizar una tarea similar —mover personas de forma eficiente— [3].

En el modelo tradicional, cada operador controlaba su venta de billetes y su relación directa con el usuario. En el modelo MaaS, la plataforma se convierte en el punto focal de la experiencia, conectando una oferta fragmentada con múltiples canales: apps de terceros, superapps, portales municipales. El usuario experimenta un servicio continuo, con actualizaciones en tiempo real y opciones alternativas ante incidencias, sin preocuparse por quién presta cada tramo del viaje. Para las ciudades, estas plataformas abren la puerta a políticas de movilidad más flexibles, pero también plantean interrogantes sobre gobernanza de datos, dependencia tecnológica y seguridad, ámbitos en los que startups de ciberseguridad industrial como Steryon están emergiendo para proteger infraestructuras críticas [6].

Análisis comparativo transversal

De producto final a capacidad habilitadora

Un patrón común en todos los sectores es el desplazamiento del foco desde el producto final hacia la capacidad habilitadora. Las fintech infraestructurales no compiten solo por lanzar la “mejor app bancaria”, sino por convertirse en la capa que muchas otras empresas usan para ofrecer servicios financieros [1]. En retail, las plataformas logísticas y de pagos se orientan a ser la columna vertebral de cientos o miles de comercios, más que a vender directamente al consumidor final [1][7]. En salud, la batalla es por ser la capa de interoperabilidad universal entre sistemas clínicos; en movilidad, por ser el orquestador de rutas y tarifas.

Esta transición tiene consecuencias estratégicas profundas. Para incumbentes, significa que su ventaja ya no está asegurada por el control del producto final o de los canales físicos; deben decidir si quieren seguir siendo “la marca en la cara del cliente”, convertirse en capa infraestructural o jugar un rol híbrido. Para startups, implica que la diferenciación no puede basarse solo en ser una API más barata; necesitan construir ventajas defendibles como datos propietarios, efectos de red o integración profunda en el workflow del cliente.

De integración vertical a especialización modular

Otro eje transversal es el paso de la integración vertical a la especialización modular. Las empresas tradicionales tendían a controlar todo el stack, desde la fabricación hasta la distribución, pasando por sistemas internos y atención al cliente. Esto les daba control, pero a costa de velocidad. Las startups infraestructurales, en cambio, se especializan en una parte del problema —pagos, scoring, logística, interoperabilidad de datos, ciberseguridad— y la exponen como servicio a un amplio ecosistema [1][6].

La modularidad tecnológica —APIs, microservicios, infraestructuras dinámicas— permite que otros ensamblen estas piezas sin grandes proyectos de integración [2]. La convergencia tecnológica hace posible que sistemas originalmente diseñados para tareas diferentes cooperen en soluciones conjuntas [3]. El trade‑off para los incumbentes es claro: ganar velocidad y flexibilidad a cambio de generar dependencias externas. Gestionar estas dependencias requiere nuevas capacidades de vendor management, arquitectura empresarial y gobierno de datos.

De CAPEX a modelos basados en uso (OPEX)

Financiera y operativamente, la infraestructura invisible impulsa un cambio de CAPEX a OPEX. En lugar de construir y mantener infraestructuras propias (centros de datos, sistemas monolíticos, instalaciones logísticas), las empresas pueden consumir capacidades bajo demanda: infraestructura dinámica, plataformas logísticas, sistemas de IA como servicio [1][2]. Esto reduce barreras de entrada y permite experimentar más, pero también introduce volatilidad de costes y una mayor sensibilidad al pricing de proveedores.

En España, la apuesta por la IA soberana —con un 63 % de empresas planeando aumentar sus inversiones para mantener el control sobre datos e infraestructuras [1]— muestra una tensión interesante: se busca la flexibilidad de modelos de servicio sin perder la soberanía sobre los activos críticos. Este equilibrio entre ahorro de CAPEX, agilidad operativa y control estratégico del dato será un tema central en los próximos años, especialmente en sectores regulados.

De UX controlada por un actor a ecosistemas orquestados

Por último, la experiencia de usuario está dejando de ser un territorio controlado por un solo actor para convertirse en el resultado de ecosistemas coordinados por plataformas. Un viaje urbano puede implicar a varios operadores; una compra online, a distintos proveedores de pago, logística y prevención de fraude; una interacción de atención al cliente, a plataformas omnicanal como Adereso AI que orquestan múltiples canales [4].

Las empresas que ganan no son necesariamente las que “poseen” al usuario en el sentido tradicional, sino las que mejor orquestan la experiencia end‑to‑end. Para incumbentes, colaborar con startups infraestructurales mediante partnerships, co‑creación o marcas blancas se está convirtiendo en una vía clave para mantenerse relevantes en esas experiencias. Grupo Lets, con su unidad Letsinnovate enfocada en facilitar la colaboración entre corporaciones y startups, refleja este giro hacia la innovación abierta y los ecosistemas [8]. Ignorar estas infraestructuras y mantener sistemas cerrados aumenta el riesgo de quedar relegado a un rol de back‑office sin visibilidad ni capacidad de diferenciar la experiencia final.

Tabla 2. Comparativa de lógicas tradicionales vs. infraestructurales

Casos de estudio

Adereso AI: infraestructura invisible para la atención al cliente

Adereso AI, empresa chilena especializada en soluciones de IA generativa y automatización omnicanal, ilustra bien el concepto de infraestructura invisible aplicada a la experiencia de cliente. Su plataforma integra múltiples canales (email, chat, redes sociales, mensajería) y aplica modelos de IA para automatizar respuestas, clasificar tickets y asistir a agentes humanos [4]. A ojos del usuario final, la experiencia se percibe como un servicio de soporte más rápido y coherente; casi nunca sabrá que Adereso está detrás.

Desde la perspectiva de negocio, Adereso opera como SaaS infraestructural B2B: sus clientes son empresas que quieren escalar sus procesos de atención, ventas y servicio sin construir ellos mismos la capa de IA y orquestación omnicanal. Monetiza por uso (volumen de interacciones, agentes, funcionalidades activadas), y su valor reside en integrarse profundamente en los workflows del cliente, convirtiéndose en parte crítica de su stack de experiencia. Este tipo de proveedor se vuelve cada vez más estratégico a medida que la atención al cliente se convierte en un diferenciador clave en sectores saturados.

Buk: IA infraestructural para recursos humanos

Buk, startup que ofrece un software integral de gestión de recursos humanos, utiliza IA para automatizar tareas como cálculo de nómina, control de asistencia, reclutamiento y gestión del talento [5]. Aunque los usuarios son principalmente empleados y equipos de RR. HH., la verdadera innovación está en cómo Buk funciona como una infraestructura invisible que estandariza y automatiza procesos complejos en múltiples empresas.

En lugar de que cada compañía desarrolle sistemas propios de nómina y gestión de talento, Buk provee una plataforma única que se adapta a diferentes regulaciones y necesidades, apoyándose en IA para crear contenido, analizar datos y sugerir acciones. Esto reduce drásticamente la carga administrativa y mejora la experiencia de los empleados, que acceden a información y servicios desde una interfaz unificada. Buk se posiciona así como “el sistema operativo” de RR. HH. para sus clientes, un rol infraestructural con fuertes efectos de lock‑in y oportunidades de expansión hacia nuevos módulos.

IKEA: de retailer a plataforma logística digitalizada

IKEA es un ejemplo de incumbente que ha sabido aprovechar la lógica de infraestructura invisible para transformar su modelo. La compañía ha integrado la digitalización en su estrategia, logrando triplicar sus ventas online y reconvertir muchas de sus tiendas físicas en centros de distribución más eficientes [7]. Aunque el cliente percibe principalmente una mejora en tiempos de entrega, disponibilidad y opciones de compra omnicanal, detrás hay una profunda reconfiguración de procesos logísticos, sistemas de inventario y capacidades digitales.

Al actuar como centro de distribución, cada tienda se convierte en un nodo logístico que puede, potencialmente, servir no solo a IKEA sino a terceros, abriendo la puerta a modelos de “logística como servicio”. La empresa pasa de ser solo un retailer con tiendas de exposición a combinar su rol de marca de consumo con un rol infraestructural en la cadena de suministro. Esta dualidad exige gestionar tensiones entre eficiencia interna y oferta de servicios a externos, pero también le otorga nuevas palancas competitivas frente a pure players digitales.

Limitaciones del análisis

Este white paper se basa exclusivamente en fuentes secundarias publicadas, sin acceso a datos internos de empresas ni entrevistas con directivos o responsables técnicos. Las estadísticas citadas, como el dato de que el 63 % de las empresas españolas planea incrementar su inversión en IA soberana [1], ofrecen una indicación de tendencias, pero no permiten estimar impactos precisos en métricas como rentabilidad, cuota de mercado o productividad sectorial.

El análisis se ha centrado en sectores donde la literatura y los casos documentados son más abundantes —finanzas, retail, salud y movilidad—, lo que deja parcialmente fuera otras industrias relevantes como energía, manufactura avanzada o educación, donde también se están desplegando infraestructuras invisibles y donde empresas como Steryon ya actúan sobre infraestructuras críticas [6]. Asimismo, los ejemplos de startups (Adereso AI, Buk, Steryon) y de incumbentes (IKEA, Grupo Lets) tienen un sesgo geográfico hacia España y Latinoamérica, derivado de la disponibilidad de fuentes.

Por último, la velocidad de cambio tecnológico y regulatorio implica que algunos marcos aquí presentados pueden requerir actualización en pocos años. Conceptos como IA soberana, convergencia tecnológica o infraestructura dinámica están en evolución [1][2][3], y su implementación práctica variará según país y sector. Las recomendaciones estratégicas deben, por tanto, adaptarse a la realidad concreta de cada organización y no interpretarse como recetas universales.

Implicaciones estratégicas para incumbentes y startups

Para las empresas tradicionales, la primera implicación es cambiar la pregunta de “¿qué app necesito?” a “¿qué stack necesito?”. Esto supone realizar un inventario honesto de su infraestructura invisible: qué sistemas son estratégicos y deben mantenerse bajo control directo, cuáles pueden externalizarse a proveedores especializados y dónde tiene sentido co‑crear con startups. La apuesta creciente por la IA soberana muestra que muchas compañías quieren externalizar capacidades tecnológicas sin perder el control sobre datos e infraestructuras críticas [1]. Diseñar acuerdos que preserven el acceso al dato y a la relación con el usuario será crucial.

Otra implicación es desarrollar capacidades internas de arquitectura empresarial y gestión de ecosistemas. Colaborar con startups infraestructurales no es solo firmar contratos de software; implica alinear roadmaps, compartir riesgos, definir estándares de interoperabilidad y establecer modelos de gobernanza clara. Iniciativas como Letsinnovate, del Grupo Lets, que ayuda a corporaciones a estructurar su innovación abierta y colaboración con startups [8], apuntan hacia la necesidad de intermediarios y unidades especializadas en este tipo de relaciones.

Para las startups infraestructurales, el reto principal es evitar convertirse en commodities de API. Competir solo por precio es insostenible en un mundo donde la estandarización y la competencia global son la norma. Necesitan construir ventajas defensibles basadas en datos propietarios (por ejemplo, históricos únicos de fraude o comportamiento), efectos de red (más usuarios generan mejores modelos), barreras regulatorias (certificaciones, cumplimiento sectorial) e integración profunda en los procesos del cliente. Deben decidir también si quieren competir con incumbentes ofreciendo productos B2C propios o centrarse en habilitarlos mediante modelos B2B/B2B2C, o incluso explorar caminos híbridos, gestionando cuidadosamente los conflictos de canal.

Conclusión: el futuro de la competencia es stack vs. stack

La revolución invisible de la infraestructura está cambiando las reglas de juego en múltiples industrias. Lo que el usuario ve —una app fluida, entregas rápidas, atención personalizada, viajes multimodales— es solo la punta del iceberg. La verdadera comparación competitiva ya no es simplemente startup vs. empresa tradicional, sino stack moderno modular vs. stack legacy rígido. Quien domine la orquestación de capas de negocio, tecnología y experiencia tendrá la ventaja.

Esta infraestructura invisible redibuja modelos de negocio al desplazar valor hacia capas B2B/B2B2X; permite experiencias de usuario antes imposibles al combinar logística, pagos, IA y datos en tiempo real; y cambia el equilibrio de poder dentro de cada sector, trasladando protagonismo a quienes actúan como plataformas y orquestadores. La apuesta de las empresas españolas por la IA soberana y las infraestructuras dinámicas [1][2] indica que los directivos empiezan a comprender que la infraestructura ya no es un commodity, sino una pieza estratégica.

Para los líderes de empresas tradicionales, el siguiente paso es claro: realizar un inventario honesto de su stack invisible, identificar qué partes deben reconstruir, cuáles pueden conectar a startups infraestructurales y cómo quieren posicionarse en el nuevo mapa competitivo: como producto final visible, como infraestructura que otros usan o como orquestador de un ecosistema. No decidir es, en la práctica, dejar que otros definan el lugar que ocuparán en la cadena de valor futura.

Referencias

[1] Las empresas españolas acuden a la IA soberana para controlar datos e infraestructuras. Cinco Días (2025). https://cincodias.elpais.com/companias/2025-12-08/las-empresas-espanolas-acuden-a-la-ia-soberana-para-controlar-datos-e-infraestructuras.html

[2] Infraestructura dinámica. Wikipedia. https://es.wikipedia.org/wiki/Infraestructura_din%C3%A1mica

[3] Convergencia tecnológica. Wikipedia. https://es.wikipedia.org/wiki/Convergencia_tecnol%C3%B3gica

[4] Adereso AI. Wikipedia. https://es.wikipedia.org/wiki/Adereso_AI

[5] Buk (software). Wikipedia. https://es.wikipedia.org/wiki/Buk_%28software%29

[6] La startup Steryon cierra una ronda para impulsar su ciberseguridad para infraestructuras críticas. Cinco Días (2025). https://cincodias.elpais.com/companias/2025-06-16/la-startup-steryon-cierra-una-ronda-con-4founders-y-abac-nest-para-impulsar-la-ciberseguridad-para-infraestructuras-criticas.html

[7] Empresas que han llevado a cabo una transformación digital exitosa: caso IKEA. Sage. https://www.sage.com/es-es/blog/empresas-que-han-llevado-a-cabo-una-transformacion-digital-exitosa

[8] Grupo Lets ficha al exjefe de innovación abierta de Acciona para impulsar la actividad en startups. Cinco Días (2025). https://cincodias.elpais.com/companias/2025-04-03/grupo-lets-ficha-al-ex-jede-de-innovacion-abierta-de-acciona-para-impulsar-la-actividad-en-startups.html