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Adobe y la democratización a través de la inteligencia artificial
Demasiados directivos se preguntan cómo afectará la inteligencia artificial generativa a sus empresas y productos. Deberían plantearse otra pregunta: ¿cómo puede la IA transformar las motivaciones, las capacidades y las oportunidades de nuestros clientes?
Lectura rápida
- El caso de Adobe muestra por qué los directivos deben distinguir entre lo que sus clientes quieren y lo que necesitan para conseguirlo.
- Para tener éxito en la era de la IA, las empresas deben posicionarse en aquellos puntos de encuentro entre motivación, oportunidad y capacidad que están evolucionando y en los que todavía existe escasez.
- No basta con incorporar IA a los productos existentes. Los directivos deben comprender cómo está transformando las capacidades, los recursos y las limitaciones de sus clientes.
Cuando estudiaba en la Universidad de Zúrich, a finales de los años ochenta y principios de los noventa, me ganaba la vida como diseñador gráfico autónomo en mi propia agencia de publicidad unipersonal. Creaba folletos, catálogos y carteles, desde la redacción de los textos y la maquetación hasta la preparación para imprenta. Eran tiempos en los que aumentar una tipografía un 150 % e inclinarla 15 grados en tiempo real parecía poco menos que un milagro. Me encantaba Adobe, que durante décadas fue la herramienta de referencia para los profesionales creativos. PostScript, lanzado en 1984, desempeñó un papel decisivo en la revolución de la autoedición (DTP). Gracias a la tecnología de Adobe, solo necesitaba un ordenador Apple Macintosh y una LaserWriter para producir diseños gráficos de calidad profesional.
Con el paso de los años, dominar el conjunto de programas de Adobe -Adobe Photoshop, Illustrator, InDesign y, por supuesto, Adobe Acrobat- exigía años de aprendizaje. Esto abrió una brecha entre los diseñadores gráficos: quienes dominaban estas herramientas y quienes no. En términos de estrategia de marketing, la ventaja competitiva de Adobe nunca residió realmente en el producto, sino en las capacidades del cliente. El software era valioso precisamente porque era difícil de utilizar. Lo escaso era la capacidad para manejarlo -la habilidad del cliente, no una funcionalidad de Adobe- y ahí residía la barrera que protegía a Adobe frente a sus competidores.
La inteligencia artificial generativa (GenAI) ha cambiado esta situación en apenas tres años. La dinámica de esta transformación pone de manifiesto una distinción fundamental que todavía hacen muy pocos directivos: la diferencia entre una estrategia centrada en el producto y otra centrada en el cliente.
Incorporar la IA generativa a través de Adobe Firefly
Cuando la IA generativa irrumpió con fuerza en 2023, el mercado consideró a Adobe uno de sus grandes beneficiarios potenciales. Si la IA podía automatizar las tareas más tediosas del diseño, Creative Cloud parecía destinada a convertirse en una superaplicación imbatible. En febrero de 2024, las acciones de Adobe habían pasado de 275 a 630 dólares, impulsadas por el lanzamiento de Firefly, la familia de herramientas de IA generativa integrada en las aplicaciones de Creative Cloud. Firefly permite crear imágenes, efectos de texto y diseños mediante instrucciones escritas.
La lógica parecía impecable: incorporar IA al producto lo haría más potente. Era un ejemplo de manual de una estrategia centrada en el producto. Adobe miró hacia sus propias capacidades y se preguntó: «¿Cómo podemos añadir funciones de IA a nuestro software?». La respuesta fue Firefly: añadir nuevas funcionalidades a un producto que ya existía.
Pero entonces el relato empezó a cambiar. Competidores como Canva, Midjourney y distintos generadores especializados de vídeo con IA permitieron a diseñadores con menos conocimientos conseguir resultados similares utilizando herramientas más baratas. En septiembre de 2026, las acciones de Adobe habían caído hasta los 266 dólares.
¿Por qué un logro tecnológico tan notable no consiguió proteger la cotización? No estamos ante la historia de una empresa en dificultades. En el primer trimestre de 2026, Adobe registró unos ingresos de 6.400 millones de dólares, un 12 % más que un año antes; un beneficio por acción no GAAP de 6,06 dólares, superior a las previsiones del mercado; y un flujo de caja operativo récord para un primer trimestre de 2.960 millones de dólares. Los ingresos recurrentes anuales vinculados a productos concebidos desde el principio en torno a la IA se triplicaron respecto al año anterior y superaron los 500 millones de dólares. Aun así, las acciones cayeron un 7,6 % aquel día.
¿Qué había cambiado entre febrero de 2024, cuando las acciones cotizaban a 630 dólares, y septiembre de 2026, cuando lo hacían a 266?
El beneficio por acción no GAAP pasó de 15,25 dólares en el ejercicio fiscal de 2023 a aproximadamente 24 dólares tomando como referencia el ritmo previsto para el ejercicio fiscal de 2026, un aumento cercano al 60 % (utilizamos el PER futuro no GAAP, que es la referencia sobre la que Adobe ofrece sus previsiones). La cotización, mientras tanto, cayó alrededor de un 58 %. Los beneficios aumentaron y el precio de la acción descendió prácticamente en la misma proporción.
La explicación está en el múltiplo precio-beneficio. Los inversores están dispuestos a pagar una prima por aquellas empresas que consideran capaces de mantener una ventaja competitiva en el tiempo, y esa prima se refleja en el PER. El múltiplo futuro de Adobe rondaba las 35 veces en febrero de 2024. En septiembre de 2026 había caído hasta aproximadamente 10 veces. En otras palabras, los inversores llegaron a la conclusión de que Adobe había perdido la ventaja que protegía su posición competitiva, pese al lanzamiento de funcionalidades integradas de IA generativa. Una perspectiva centrada en el cliente ayuda a entender por qué podrían tener razón.
Los límites del job-to-be-done
Durante años, los responsables de producto han seguido casi como un dogma el concepto de job-to-be-done (JTBD). La teoría, popularizada por Clayton Christensen, sostiene que los clientes no compran productos: los «contratan» para realizar una tarea. Un responsable de marketing no compra Adobe Illustrator para colocar puntos de anclaje en un trazado vectorial; lo utiliza para crear una pieza para redes sociales que respete la identidad de su marca.
El modelo JTBD resulta muy útil para entender qué resultado quiere conseguir un cliente. Pero, por sí solo, no explica qué capacidades necesita para alcanzarlo. Nos dice qué quiere hacer el cliente, pero no qué necesita para hacerlo.
Para comprender esta distinción fundamental podemos recurrir al marco de motivación, oportunidad y capacidad (MOA), desarrollado por mi colega de IMD Bernie Jaworski (MacInnis y Jaworski, 1989; MacInnis, Moorman y Jaworski, 1991).
Combinar JTBD con MOA permite distinguir entre lo que los clientes quieren y lo que realmente necesitan para conseguirlo.
MOA: lo que los clientes necesitan realmente
En el modelo MOA, un comportamiento del cliente -como decidir utilizar Adobe Illustrator- está determinado por tres factores:
- Motivación: el deseo o el propósito del cliente de realizar una tarea. Por ejemplo: «Necesito que este anuncio tenga un aspecto profesional».
- Oportunidad: las condiciones externas o el contexto que permiten realizarla. Por ejemplo: «Dispongo del presupuesto y del tiempo necesarios».
- Capacidad: los conocimientos, herramientas o recursos necesarios para completar la tarea. Por ejemplo: «Sé utilizar la herramienta Pluma».
Combinar JTBD con MOA permite diferenciar entre lo que los clientes quieren y lo que realmente necesitan para conseguirlo. Ese es el núcleo de una estrategia centrada en el cliente: desplaza el análisis desde las funcionalidades del producto hacia los recursos de los que dispone el cliente -su motivación, su contexto y, especialmente, sus capacidades-.
Combinar JTBD con MOA ayuda a distinguir entre lo que los clientes quieren y lo que realmente necesitan para tener éxito.
El derrumbe de la ventaja de Adobe basada en la «capacidad»
Históricamente, el modelo de negocio de Adobe se apoyaba en una brecha de capacidades. El diseño profesional era una actividad con importantes barreras de entrada. Como exigía al cliente un nivel muy elevado de conocimientos, Adobe podía cobrar un precio superior. Dominaba el segmento profesional porque solo los profesionales tenían las competencias necesarias para desenvolverse en la complejidad de sus interfaces.
Ahora, al permitir obtener un «diseño de aspecto profesional» simplemente mediante una instrucción de texto, Adobe ha facilitado enormemente el trabajo de sus usuarios. Pero la IA generativa también ha permitido que otras empresas compitan con Adobe.
Esto establece una relación causal que los analistas pasaron por alto en 2023: a medida que la capacidad necesaria para realizar una tarea se aproxima a cero, también disminuye el valor de la herramienta especializada que concentraba esa capacidad.
Pensemos en el segmento de los prosumidores, aquellos que producen y consumen bienes y servicios. En 2022, el propietario de una pequeña empresa podía tener la motivación para crear un anuncio, pero carecer de los conocimientos necesarios para utilizar Photoshop. Tenía que contratar a un profesional autónomo que trabajara con Adobe. Hoy, herramientas como Canva, Midjourney y los generadores especializados de vídeo con IA proporcionan directamente esa capacidad. No porque sean necesariamente productos mejores, sino porque exigen menos al cliente.
En el mundo anterior, Adobe vendía un pincel que solo los maestros sabían manejar. En el nuevo, vende un pincel que pinta solo. Pero los demás también.
La cadena causal: de las capacidades del cliente a la comoditización
Vista desde una perspectiva centrada en el cliente, la cadena causal funciona de la siguiente manera:
- La IA generativa reduce el umbral de capacidad. Tareas que antes exigían muchas horas de aprendizaje ahora pueden realizarse en segundos mediante una instrucción.
- La tarea se desplaza hacia quien proporciona esa capacidad al menor coste. Si una herramienta de IA de 20 dólares al mes, que no requiere formación, permite obtener el resultado deseado -por ejemplo, un anuncio de gran calidad-, el paquete de Adobe de 60 dólares al mes, que sigue arrastrando la complejidad de sus sistemas anteriores, pierde la oportunidad -la O del modelo MOA- de convertirse en la solución elegida.
- Se produce un efecto de sustitución. Adobe se convierte en un lujo que cada vez menos empresas pueden justificar cuando una solución «suficientemente buena» resulta más barata, más rápida y está disponible en otros lugares por una fracción del precio.
En el mundo anterior, Adobe vendía un pincel que solo los maestros sabían manejar. En el nuevo, vende un pincel que pinta solo. Pero los demás también. Cuando la capacidad pasa del cerebro del cliente al «cerebro» del software, el software se convierte en un producto indiferenciado.
En el viejo mundo, Adobe vendía un pincel que solo los maestros podían manejar. En el nuevo mundo, vende un pincel que pinta por sí solo, pero todos los demás hacen lo mismo.
Estrategia centrada en el producto frente a estrategia centrada en el cliente
El caso de Adobe Firefly ilustra una distinción estratégica fundamental. Una estrategia centrada en el producto pone el foco en sus atributos y funcionalidades: Adobe Firefly integra capacidades de IA generativa en el software de Adobe. La pregunta que plantea es: «¿Cómo podemos mejorar nuestro producto?».
Una estrategia centrada en el cliente, en cambio, se fija en lo que los clientes quieren -el job-to-be-done– y en lo que necesitan -motivación, oportunidad y capacidad-. La pregunta pasa a ser: «¿Cómo están cambiando las capacidades, los recursos y el contexto de nuestros clientes y qué significa eso para el valor que les ofrecemos?»
Si los inversores hubieran analizado Adobe desde una perspectiva centrada en el cliente en 2023, la pregunta estratégica no habría sido «¿Cómo incorporamos IA a Photoshop?», sino «Si la IA permite que todo el mundo pueda diseñar, ¿qué nueva fuente de escasez podemos crear para nuestros clientes?».
Dentro de cinco años, los manuales utilizarán Adobe como ejemplo para distinguir entre un error estratégico y una situación de presión estratégica.
Conclusión: la lección de los manuales del futuro
Dentro de cinco años, los manuales utilizarán Adobe como ejemplo para distinguir entre un error estratégico y una situación de presión estratégica. Firefly no fue un error. Adobe se enfrentaba a una elección entre convertir por sí misma su oferta en un producto indiferenciado o permitir que otros lo hicieran, y ambos caminos conducían al mismo lugar. El error fue desarrollar Firefly como una funcionalidad y tratarla como si fuera una estrategia.
Adobe es hoy una empresa en busca de una nueva ventaja competitiva que proteja su posición. Sigue contando con sus flujos de trabajo empresariales y con la oportunidad de convertirse en el estándar del sector para las grandes corporaciones. Pero, como enseña el marco MOA, si la capacidad para realizar el trabajo se vuelve universal, el precio que puede cobrarse por ella acaba tendiendo a cero.
Para los directivos, la conclusión no es que deban abandonar modelos como job-to-be-done, sino complementarlos con una perspectiva MOA orientada al futuro y hacerlo desde una posición centrada en el cliente, no en el producto. Los ejecutivos deben preguntarse no solo qué tarea quiere realizar el cliente, sino también cómo están cambiando su motivación, sus oportunidades y sus capacidades a medida que la IA reduce la necesidad de determinadas habilidades, elimina fricciones y redefine las curvas de costes.
Dentro de cinco años, los libros de texto citarán a Adobe como el caso que distingue un error estratégico de una presión estratégica.
Cuando aumenta la motivación y la capacidad se vuelve universal, el valor se desplaza. Allí donde la oportunidad sigue estando limitada -por la regulación, la integración en los flujos de trabajo, la confianza o la escala- todavía es posible construir nuevas ventajas competitivas.
La ventaja competitiva en la era de la IA no procederá de incorporar la última funcionalidad a un producto existente. Surgirá de comprender cómo evolucionan los recursos de los clientes -sus capacidades, sus limitaciones y su contexto- y de posicionar deliberadamente a la empresa en aquellos puntos de encuentro entre motivación, oportunidad y capacidad en los que siga existiendo algún elemento escaso.
Los directivos que recurran por defecto a una perspectiva centrada en el producto y se pregunten «¿Qué funcionalidad añadimos?» en lugar de «¿Qué necesita ahora nuestro cliente?» pueden seguir respondiendo correctamente a los jobs-to-be-done y descubrir, aun así, que es otro quien acaba capturando el valor.
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