- Los productos de IA más recientes dependen de los datos de API de plataformas existentes como Slack, Salesforce y Jira, pero el acceso a esos datos se está restringiendo cada vez más
- Al igual que en el caso de Salesforce bloqueando el acceso a los datos de Slack, se está extendiendo la tendencia de plataformas financieras, de desarrollo y de colaboración a cerrar el flujo de datos
- Estas restricciones golpean con fuerza a los copilotos internos empresariales y a la automatización de flujos de trabajo basada en IA, y podrían derivar en rechazo de los clientes y debates regulatorios
- Las startups deben explorar varias estrategias, como RPA 2.0, entrada a marketplaces, negociación personalizada y propiedad de sus propios datos
- En última instancia, asegurar la soberanía de los datos apunta a ser el factor clave para salir de la dependencia de las plataformas y diferenciarse en la competencia de IA
Fenómeno de restricción del acceso a API
- Los productos modernos de IA B2B dependen de los datos de API de systems of record como Slack, Salesforce y Jira para implementar la automatización de flujos de trabajo
- Sin embargo, desde mediados de 2025 Salesforce ha tomado medidas duras, como bloquear la indexación masiva de mensajes de Slack y limitar el almacenamiento de datos para apps fuera de su marketplace
- JPMorgan mencionó la posibilidad de cobrar 300 millones de dólares al año por el acceso a datos financieros, y Microsoft también ha mostrado movimientos para restringir el acceso a Bing y GitHub
- Como resultado, el acceso a las API está siendo cada vez más gatekept, y las startups enfrentan el riesgo de perder su base fundamental
Motivos de las restricciones
- La creciente necesidad de reforzar la privacidad de los datos y el cumplimiento regulatorio
- El objetivo de los dueños de las plataformas de proteger su propia IA y sus activos estratégicos
- Una estrategia para excluir competidores y aumentar el control sobre el mercado
Rechazo de los clientes y posibilidad de adaptación
- Las empresas dependen de copilotos internos de IA que integran datos de múltiples plataformas
- El bloqueo de API puede provocar una caída de productividad y generar resistencia de los clientes
- Al final, en lugar de un bloqueo total, se espera una presión gradual mediante rate limits, tarifas altas y procesos de revisión opacos
- Como ocurrió antes con el open banking, si la lealtad del cliente es alta, podría repetirse un escenario en el que se elijan apps fintech por encima de los bancos
Estrategias de respuesta para las startups
- Las áreas más vulnerables son búsqueda unificada, resúmenes, grafos de conocimiento y copilotos empresariales
- Posibles respuestas:
- Recolección indirecta de datos mediante RPA 2.0
- Entrada a marketplaces de grandes empresas
- Negociación por cliente y despliegue personalizado
- Reconstruir la capa de ingestión de datos para que el cliente asegure la propiedad de los datos
- Sin embargo, en este proceso serán inevitables la presión sobre los márgenes y ciclos de venta más largos
La oportunidad del open source
- Los LLM open source, los frameworks de orquestación y las bases de datos vectoriales pueden ser medios para asegurar la soberanía de los datos
- Las empresas pueden extraer sus datos, almacenarlos y usarlos de forma independiente, y desplegar copilotos de IA basados en open source en su propia infraestructura
- Esto fortalece la eliminación del vendor lock-in y la portabilidad de los datos, y en un contexto de regulación insuficiente actúa prácticamente como la única vía de escape
El ascenso de las startups full-stack
- Empresas de infraestructura horizontal como Databricks y Pinecone respaldan todo el pipeline
- Empresas verticales especializadas como Harvey ofrecen integraciones personalizadas para el flujo de trabajo del cliente
- A medida que se expande el modelo híbrido de servicio y producto, las startups de IA full-stack emergen como la estrategia más defensiva
Medidas de respuesta por tipo de participante
Startups
- Abstracción de la capa de ingestión para prepararse ante fallas de API
- Contratos de datos y negociación con marketplaces desde etapas tempranas
- Poseer parte del data stack mediante despliegue interno en el cliente y enfoque BYO data
Clientes empresariales
- Asegurar la propiedad de los índices de datos
- Preferir infraestructura portable que no dependa de un vendor específico
- Verificar si se garantiza la auditabilidad y la posibilidad de cambiar de modelo
Empresas de plataformas existentes
- Las restricciones excesivas corren el riesgo de provocar fuga de clientes
- Es necesario ofrecer planes de precios transparentes y rutas de exportación de datos
- Ahora ya no compiten contra startups, sino contra la confianza en su propio ecosistema
Conclusión
- El acceso a los datos está emergiendo como el activo estratégico más importante del ecosistema de IA
- El futuro se divide en dos caminos:
- Plataformas cerradas: controlan los flujos de trabajo del cliente, pero innovan menos
- Desafiantes full-stack: ofrecen soberanía de datos y experiencias de IA diferenciadas
- Los fundadores deben hacerse esta pregunta:
“¿Podemos sostener el negocio aunque mañana desaparezcan todas las API?”
- Si la respuesta es “no”, entonces ahora es el momento de reconstruir
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