En la era de internet tradicional, la lógica central del crecimiento de productos era “alcanzar a más personas”. Las empresas asumían que el valor del producto era fijo y que, simplemente mediante marketing y canales, podían hacer que más personas lo conocieran, atrayendo usuarios y fomentando la retención. Pero Sirius señala que, en la era de la inteligencia artificial generativa, este método está fallando.
Cada vez más casos muestran que el crecimiento de productos de IA no se basa en la adquisición de usuarios, sino en la difusión de creencias. La gente descarga o usa una IA no porque haya comparado funciones, sino porque todos hablan de ella, la muestran, e incluso temen perderse de algo. Los productos de IA no tienen usuarios, tienen seguidores.
De embudo de tráfico a círculos concéntricos de creencias
Los productos tradicionales SaaS o de consumo siguen el embudo AARRR: adquisición, activación, retención, monetización, recomendación. Pero el valor de la IA tiene tres características:
Incertidumbre (cada salida es diferente)
Emergencia (las capacidades aparecen continuamente con nuevas aplicaciones)
Necesitan ser entendidas para que se perciba su valor
Por lo tanto, el crecimiento ya no es un problema de alcance, sino de transmisión de la percepción.
La difusión de productos de IA se asemeja más a círculos concéntricos de cinco capas:
Espectadores (comunidad técnica, desarrolladores)
Promotores (KOL, medios, creadores)
Usuarios prácticos (trabajo o uso cotidiano)
Seguidores (usuarios que prueban socialmente)
Público general (impulsado por la atmósfera)
La regla clave es que, a medida que se avanza hacia afuera, la concentración de creencias disminuye, pero la cantidad de personas aumenta.
Fuente: Sirius
Entre cada capa, es necesario traducir. Los avances tecnológicos deben convertirse en narrativas del sector, traduciendo escenarios de uso en un ambiente social. Si alguna capa falla en su traducción, la difusión se detiene. Muchos productos de IA con tecnología avanzada no logran expandirse porque sus historias no se simplifican.
El verdadero motor del crecimiento: el deseo de imitar
La mayoría piensa que el crecimiento de la IA proviene del efecto red, pero en realidad, lo que impulsa la explosión es una motivación más primitiva: el deseo de imitar (Deseo Mimético). Casos típicos incluyen:
Imágenes estilo Ghibli en ChatGPT que se vuelven virales
La difusión de música de Suno AI en TikTok
La emoción de “si no lo intento, me quedo atrás” tras el éxito de DeepSeek
Los usuarios no se unen porque “más personas usando mejoran el producto”, sino porque ven que tú lo haces, y quieren hacer lo mismo. Por eso, en el mercado de IA no habrá monopolios tipo Facebook (el deseo se transfiere), y la estrategia de crecimiento no consiste en optimizar funciones, sino en crear comportamientos imitables. Si la salida no puede compartirse, mostrarse o copiarse, la difusión no ocurrirá. Esto explica por qué algunos productos con tecnología impactante, pero sin casos de uso claros, tienen dificultades para popularizarse.
Por qué los métodos tradicionales de crecimiento están colapsando
Los productos de IA están revolucionando cinco supuestos clave de los últimos veinte años:
Coste marginal cercano a cero: cada inferencia requiere recursos reales, no se puede “subvencionar el crecimiento y luego monetizar”.
Las pilas de funciones crean una barrera defensiva: la competencia en IA se basa en la calidad de salida, que se iguala rápidamente con actualizaciones del modelo.
El efecto red es la principal barrera: la mayoría de las IA son productos unipersonales; usar más no mejora la experiencia de otros.
CAC / LTV se pueden predecir con precisión: las actualizaciones del modelo pueden hacer que los usuarios desaparezcan de un día para otro, y los datos históricos pierden valor.
El embudo es lineal: en el mundo de la IA, compartir puede ocurrir antes de la primera utilización, los ingresos pueden preceder a la retención, y la activación depende de una “experiencia superando expectativas”. Esto significa que las empresas deben gestionar no solo el embudo, sino el sistema de creencias.
Similitudes profundas entre IA y Cripto
La dinámica de crecimiento de la IA y el mercado de criptomonedas son muy similares:
Cripto IA
Meme impulsa el precio Meme impulsa usuarios
Airdrops atraen usuarios Experiencia gratuita crea seguidores
Token release curve Límites y cuotas gratuitas
Cultura fork Competencia en modelos open source
Valor de consenso, narrativa Valor de creencias
Ambos comparten que los usuarios compran no solo funciones actuales, sino posibilidades futuras. Pero la diferencia es que en cripto, las creencias pueden mantenerse por sí mismas, mientras que en IA, las creencias deben ser continuamente verificadas con cada salida. La creencia es alquilada, no poseída.
El verdadero campo de batalla tras el crecimiento: la retención
El deseo de imitar puede generar tráfico, pero no garantiza que los usuarios permanezcan. La retención en IA es una carrera:
Corto plazo: innovación en la oferta, lanzamiento continuo de nuevas capacidades, prolongando la curiosidad.
Largo plazo: crear nuevas escaseces, acumular datos personalizados, integrar en flujos de trabajo, hábitos de interacción, activos de confianza.
Si se logra establecer dependencia durante la ventana de imitación, el producto puede pasar de ser una herramienta popular a convertirse en infraestructura. Herramientas como Cursor y Bolt son ejemplos típicos.
Cinco modos de explosión de IA
Los casos de éxito entre 2024 y 2025 se pueden clasificar en cinco categorías:
Meme que genera explosión (imágenes estilo Ghibli, Suno)
Narrativa que hace short (DeepSeek: desborda el consenso a bajo costo)
Liberación escalonada (sistema de invitaciones, lista de espera)
Salida como marketing (las obras de los usuarios se convierten en publicidad)
Colonización del flujo de trabajo (integración en procesos diarios)
De estas, la última es la más difícil, pero también la de mayor valor a largo plazo. Y los únicos dos factores que determinan el éxito o fracaso de un producto de IA son:
¿Tu producto rompe un error de percepción ampliamente extendido?
¿La “traducción” en cada capa, desde el núcleo hasta el público general, es fluida?
En un mundo sin efectos de red fuertes, la estructura del mercado de IA será naturalmente dispersa. El tráfico ya no será una barrera, sino las relaciones y la confianza.
Este artículo AI: Los productos no tienen usuarios, solo seguidores: cuando el crecimiento pasa de una competencia de tráfico a una guerra de creencias, fue publicado originalmente en Chain News ABMedia.
