El ambiente vibraba con anticipación en CES 2026, no solo por el zumbido de los robots y el brillo de las pantallas holográficas, sino por un cambio más profundo en curso. Olvídense de las carreras profesionales de por vida construidas sobre conjuntos de habilidades estáticas. El mensaje que resonaba en los salones de conferencias, y amplificado por los titanes de la industria, era claro: la implacable marcha de la inteligencia artificial exige una adaptación constante.

La cruda realidad de esta nueva era quedó al descubierto durante una grabación en vivo del podcast All-In, con Bob Sternfels, Socio Director Global de McKinsey Company, y Hemant Taneja, CEO de General Catalyst. En una conversación dirigida por Jason Calacanis, los dos ejecutivos pintaron un panorama de un mundo donde el modelo tradicional de "aprender una vez, trabajar para siempre" se está volviendo rápidamente obsoleto.

Taneja enfatizó la velocidad sin precedentes a la que las empresas de IA están escalando. Comparó los 12 años que le tomó a Stripe alcanzar una valoración de $100 mil millones con Anthropic, una empresa de la cartera de General Catalyst, que se disparó de una valoración de $60 mil millones el año pasado a una valoración en los cientos de miles de millones este año. Este rápido ascenso, impulsado por modelos y aplicaciones de IA innovadores, señala un cambio fundamental en el panorama empresarial. Taneja predijo audazmente que estamos a punto de ver surgir una nueva ola de empresas de billones de dólares, nombrando a Anthropic y OpenAI como principales contendientes.

Calacanis indagó sobre las fuerzas impulsoras detrás de este crecimiento explosivo. Sternfels señaló que, si bien muchas empresas están experimentando con productos de IA, la adopción generalizada, particularmente entre las empresas no tecnológicas, sigue siendo vacilante. Esta vacilación surge de una compleja mezcla de factores, incluidas las preocupaciones sobre los costos de implementación, la seguridad de los datos y la necesidad de una importante readaptación de la fuerza laboral. La pregunta que planteó Sternfels, y que pesa mucho sobre la industria, es cómo cerrar la brecha entre el potencial de la IA y su aplicación práctica en diversos sectores.