Sam Altman critica a los MBA: hagan algo nuevo con IA

Sam Altman a los estudiantes de MBA: “siempre quieren hacer lo que estaba de moda hace cinco años”

El CEO de OpenAI, Sam Altman, dejó una frase incómoda para buena parte del ecosistema emprendedor: su mayor decepción con los estudiantes de MBA es que “siempre quieren hacer lo que estaba de moda hace cinco años, en lugar de intentar algo nuevo”. Lo dijo durante una entrevista en la Escuela de Negocios de la Universidad de Stanford, en el marco de la serie de charlas “View from the Top”, y la frase resume un diagnóstico que cualquier founder hispanohablante debería leer con atención: la ventana de oportunidad que abre la IA no se captura copiando el playbook de la década pasada.

Para un emprendedor, el mensaje tiene una traducción directa. Si tu tesis de negocio se parece demasiado a lo que ya funcionaba en 2020 —marketplaces genéricos, SaaS vertical sin capa de IA, apps de delivery—, probablemente estás compitiendo en un terreno donde el diferencial ya se agotó.

¿Qué dijo Altman sobre el futuro del trabajo y la IA?

Altman fue claro sobre el impacto: “Es completamente cierto que una enorme cantidad de tareas que la gente realiza hoy serán hechas mejor, más barato y más rápido por la IA, de manera completamente distinta”. Añadió que “amplios sectores” de los empleos actuales quedarán enteramente en manos de la inteligencia artificial.

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Pero puso un freno a la narrativa del apocalipsis laboral inmediato. Según el resumen de la charla publicado por SecondWave, Altman sostuvo que el cambio no ocurrirá tan rápido como muchos anticipan y usó como ejemplo lo que pasó en la comunidad matemática en apenas unos días: primero el rechazo (“esto es falso”), después el pánico (“que mis estudiantes cambien de carrera”), y finalmente la conclusión más razonable: la mayor parte del trabajo matemático no era resolver problemas imposibles, sino entender, comunicar y presentar conocimiento de forma comprensible para humanos.

El mismo patrón se repite en otras industrias. A los programadores se les dijo que sus empleos desaparecerían, y hoy quienes saben hacer que las computadoras ejecuten cosas cobran cada vez más. Es un recordatorio útil: la IA no borra categorías enteras de un día para el otro, reordena qué tareas valen más.

¿Por qué critica específicamente a los estudiantes de posgrado?

La crítica de Altman apunta a un sesgo de imitación. Los MBA tienden a mirar hacia atrás para decidir qué construir, porque el caso de estudio siempre llega después del éxito. Ese reflejo es racional en un aula y letal en un mercado que se mueve más rápido que el ciclo académico.

En la misma charla, según el resumen de SecondWave, Altman aclaró que ahora “no es el momento de fundar otro OpenAI”. Pero sí anticipó algo más interesante para founders: muchas compañías construidas sobre la tecnología que OpenAI liberó al mundo serán “mucho más grandes y, espero, más importantes que OpenAI”.

Esa frase es la parte accionable. La infraestructura ya está disponible; lo que falta son casos de uso, distribución y ejecución en mercados concretos. Y ahí el fundador hispanohablante tiene una ventaja natural: conoce problemas locales que las grandes tecnológicas no priorizan.

“Empezar cuando el terreno tiembla más”: la tesis de Altman para fundar

Altman no habla desde la teoría. Abandonó sus estudios de ciencias de la computación en Stanford en 2005 para cofundar Loopt, una startup de redes sociales basada en geolocalización que luego fue adquirida. Después se incorporó a Y Combinator, la aceleradora de startups, donde fue presidente entre 2014 y 2019.

Su consejo a los estudiantes fue directo: “Si estás por salir al mundo ahora mismo para trabajar en algo, creo que quieres comenzar tu carrera en un momento del mayor cambio, cuando el terreno de juego está más abierto”. Y agregó: “Las personas con alto potencial, impulso, ideas, una nueva forma de ver las cosas y nuevas habilidades tienden a desempeñarse relativamente bien cuando el terreno tiembla más”.

Según el resumen de la charla, Altman también citó una idea que le atribuye a Paul Graham: “puedes aprender un MBA entero en un mes de emprendimiento”. No es una invitación a improvisar, sino a un tipo de aprendizaje específico: práctica deliberada, experimentar rápido y actualizar el modelo mental con cada resultado.

Los datos que respaldan la tendencia

La intuición de Altman no flota en el aire. En 2025, los estadounidenses presentaron 5,7 millones de solicitudes para iniciar nuevos negocios, la cifra anual más alta registrada en las dos décadas que la Oficina del Censo lleva relevando esta información.

Otros referentes del sector coinciden. Alexis Ohanian, cofundador de Reddit, argumentó a Fortune que los fundadores que construyen con IA desde el primer día tienen una ventaja frente a quienes intentan adaptar la tecnología a negocios ya existentes: “Cualquiera que haya iniciado una empresa en los últimos dos años ha estado construyendo una compañía en la era de la IA, y eso les da una ventaja por defecto, porque el ADN de su organización está en este nuevo mundo”.

Mark Cuban, ex inversor de Shark Tank, fue igual de tajante en declaraciones a Fortune en 2025: “Si no estás usando la IA para moverte más rápido o tomar decisiones más inteligentes, estás en desventaja”. Y remató: “No es solo una herramienta, es apalancamiento”.

¿Qué significa esto para tu startup?

El mensaje central no es “usa IA”. Eso ya lo hace todo el mundo. El mensaje es dónde y cuándo la usas.

Audita tu tesis contra el reloj. Pregúntate si tu idea central podría haber sido pitchada en 2020 sin cambios. Si la respuesta es sí, no estás construyendo sobre la tecnología nueva, estás aplicándole una capa a un modelo viejo. Reformula el problema desde lo que hoy es posible y antes no.
Elige problemas que antes eran imposibles, no solo más baratos. La IA abarata tareas, pero el diferencial real está en habilitar cosas que no se podían hacer. Piensa en qué servicio podrías ofrecer hoy que hace tres años habría requerido un equipo de veinte personas.
Construye con IA desde el día uno, no como retrofit. El argumento de Ohanian es organizacional: una empresa que nace con IA en su ADN toma decisiones, define procesos y contrata distinto. Adaptar IA a una estructura vieja es más caro y más lento.
Aprovecha el contexto local. La ventaja del fundador hispanohablante no está en competir con OpenAI, sino en resolver problemas de LATAM y España —regulación, idioma, acceso a crédito, informalidad— con herramientas que antes eran inalcanzables.

Conclusión

La crítica de Altman a los estudiantes de MBA es, en el fondo, una advertencia sobre el costo de la imitación. Copiar lo que funcionó hace cinco años es la estrategia más segura y, al mismo tiempo, la menos rentable en un mercado que se reordena. Para un founder, la lectura correcta no es abandonar la disciplina de negocio, sino aplicarla a problemas nuevos con herramientas nuevas. El terreno tiembla; según Altman, eso es exactamente cuando conviene empezar.