Por: Horacio Marchand

La mayoría de las empresas padecen de lo mismo: la falta de enfoque. En su instinto de que “ofrecer más es mejor”, crecen constantemente su oferta y los segmentos que atienden, hasta que se diluyen. Quieren ir por todo y acaban madrugadas por las que van por partes.

Esta falta de contundencia termina costando más que los ingresos incrementales que se persiguen. Entre más grandes y diversos sean los proyectos, mayor es la dilución y menor el impacto.

Pareciera que la verdadera estrategia no se mide tanto por lo que haces, sino por lo que decides no hacer. Y esta vez le tocó aprender la lección a OpenAI.

Le tocó aprender la Ley de Divergencia: los especialistas eventualmente desplazan a los generalistas; y la Ley del Árbol Mercadológico: las categorías se abren y se subdividen en ramas enfocadas a diferentes segmentos, y de repente cae una semilla que se convierte en un árbol nuevo.

OpenAI, durante 2024 y 2025 adoptó una lógica de expansión agresiva, lanzando múltiples productos en paralelo: generación de video (Sora), navegador (Atlas), hardware y nuevas funcionalidades comerciales dentro de ChatGPT. Su tesis era clara: capturar el mayor número posible de oportunidades en el emergente mercado de IA.

El mundo se volcó a ChatGPT. Desde amas de casa hasta empresas sofisticadas se adentraron a experimentar a algo parecido al genio en la botella. Amores y desamores, salud, ejercicio, trigonometría, análisis de data, imágenes, etc.

Sin embargo, esta estrategia derivó en un reto clásico: dispersión de recursos, pérdida de enfoque y un posicionamiento confuso.

De acuerdo con declaraciones internas, “hacer todo al mismo tiempo” generó complejidad organizacional, dificultad para priorizar y una asignación ineficiente de recursos. En otras palabras, se convirtió en un ansioso generalista: OpenAI para todo y para todos.

Mientras tanto, uno de sus competidores -Anthropic- ejecuta una estrategia opuesta: menos apuestas y enfoque al segmento de programación y empresarial. El resultado fue una rápida adopción de sus soluciones (Claude Code y Cowork).

Anthropic, a la fecha ha alcanzado cerca de mil millones de dólares anuales de venta, concentrándose en clientes empresariales y desarrolladores, donde los contratos pueden oscilar entre cientos de miles y varios millones de dólares anuales por cliente, muy por encima del valor de un usuario individual de OpenAI.

Es más rentable y eficaz ser líder en un segmento definido.

OpenAI, ante esta presión, reacciona reduciendo proyectos y reenfocandose en los frentes de programación y empresarial. Mmmm. ¿Copión? ¿Envidioso?

Este giro apenas se está definiendo y no está fácil; pero toda estrategia demanda enfoque y renuncias.

Cuando todos los segmentos son importantes, ninguno acaba siendo importante. La historia de las innovaciones demuestra que los micro-nichos tienen un potencial enorme para agigantarse.

El enfoque te obliga a centrarte en lo relevante, a depurar rumbos alternos (decir no o después) y a potenciar tu ventaja. Pero el enfoque no es un estado permanente.

¿Cuándo enfocarse y cuándo abrirse? ¿Cuándo concentrarse y cuándo explorar? La estrategia es un ejercicio dinámico, que podría resumirse en estas fases:

1. Desenfoque explorativo: “Toquetear” al mercado y probar variaciones en pequeña escala para descubrir micro-nichos emergentes y detectar una verdadera oportunidad.

2. Enfoque compulsivo: una vez detectada la oportunidad, hay que capitalizarla lo más rápido posible. Acotar los espacios para la competencia activar el despliegue comercial.

3. Agotamiento y nueva exploración: Cuando la oportunidad se erosiona, muta o la competencia te alcanza, hay que privilegiar la experimentación y detonar la exploración para cazar la siguiente ola.

Se podría argumentar que la innovación es un proceso permanente, y sí, debería serlo. El riesgo es toparse con otra oportunidad y por una propensión humana, muy humana, hacer que la organización se despiste y pierda su momento.

Pasa más seguido de lo que imaginan.