En los últimos años apareció un fenómeno que el mercado todavía no terminó de nombrar, pero que todos vemos. Profesionales que cambian de identidad cada vez que cambia la tendencia. No evolucionan por profundidad técnica sino por oportunidad comercial. A ese patrón decidí llamarlo Perfiles Vela.
Creo el concepto de Perfiles Vela para describir a quienes se moldean según la demanda del momento sin construir una base sólida detrás. La metáfora es simple: una vela se usa, se derrite, pierde forma; después puede volver a fundirse y adoptar otra estructura. Funciona mientras hay fuego. Cuando se consume, se redefine. Estos perfiles hacen exactamente eso con su posicionamiento profesional.
Un caso visible y reconocido es el de Jürgen Klaric. Es una figura pública instalada en el mundo del marketing y las ventas, con una narrativa clara y sostenida en el tiempo. Puede generar adhesión o crítica, pero mantiene coherencia en su posicionamiento. El problema no está en figuras consolidadas. El problema es la réplica masiva y superficial del mecanismo: miles de microperfiles que adoptan la estética del experto sin construir profundidad.
En la última década el recorrido fue bastante evidente. Primero la explosión del community manager como profesión estrella. Después la ola de agencias de marketing digital, performance, funnels, automatización. Más tarde el turno de blockchain, NFTs y Web3. Hoy el foco absoluto está en la inteligencia artificial, especialmente en modelos generativos y automatización con herramientas basadas en desarrollos de empresas como OpenAI o Anthropic.
Muchos de los que ayer vendían gestión de redes sociales hoy venden “agencias de IA”. Cambian el claim del sitio, actualizan la bio de LinkedIn, arman un curso rápido, automatizan un par de flujos con APIs y salen a ofrecer transformación empresarial con inteligencia artificial. El discurso es nuevo. La profundidad no siempre.
El concepto de Perfiles Vela no cuestiona la reconversión profesional. El mercado cambia y cualquier profesional serio tiene que actualizarse. El punto es otro: cuando el cambio es exclusivamente cosmético y está orientado a capturar facturación inmediata sin comprender la arquitectura real de la tecnología que se ofrece.
La inteligencia artificial aplicada a empresas no es una herramienta aislada que se enchufa y funciona sola. Implica modelado de datos, calidad de información, integración con sistemas existentes, seguridad, gobernanza, evaluación de performance, costos de infraestructura, entrenamiento y fine-tuning cuando corresponde. Requiere criterio para decidir cuándo usar un modelo fundacional externo y cuándo desarrollar soluciones más específicas. Requiere entender límites, sesgos y riesgos regulatorios.
Cuando una agencia de IA no domina estos aspectos, el resultado no es neutro. Genera implementaciones pobres, automatizaciones frágiles y expectativas infladas. La empresa contratante cree que está comprando una ventaja competitiva y termina obteniendo un experimento mal diseñado. Después la conclusión interna es que “la IA no sirve” o que “fue humo”. En realidad, lo que falló fue el diseño estratégico y técnico.
El daño más grande de los Perfiles Vela no es individual. Es sistémico. Deteriora la confianza del mercado en tecnologías que sí tienen potencial real. Cada implementación superficial retrasa la adopción madura. Cada promesa exagerada debilita la credibilidad del ecosistema digital en Latinoamérica.
Hay señales claras para identificar este tipo de perfiles. Cambios drásticos de especialización cada dos o tres años. Ausencia de producción técnica profunda, ya sea artículos, análisis de arquitectura o casos documentados con métricas reales. Mucha narrativa aspiracional y poco detalle operativo. Discursos centrados en facturación, escalabilidad rápida y “aprovechar la oportunidad”, sin tesis clara sobre cómo debería implementarse la tecnología en contextos concretos.
También hay un factor estructural que alimenta este fenómeno. En mercados jóvenes, donde la evaluación técnica no siempre es rigurosa, la barrera para posicionarse como experto es baja. Un buen diseño de marca personal, algunos testimonios y presencia en redes alcanzan para captar clientes. La asimetría de información juega a favor del que comunica mejor, no necesariamente del que entiende más.
La inteligencia artificial, por su complejidad, amplifica este riesgo. La mayoría de las empresas todavía no tiene equipos internos capaces de auditar técnicamente lo que se les ofrece. Entonces la decisión se toma por percepción, no por análisis de arquitectura o de retorno sobre inversión basado en datos.
El concepto de Perfiles Vela busca poner nombre a este comportamiento para que el mercado pueda reconocerlo. No es un ataque personal. Es una categoría analítica. En un contexto donde “agencia de inteligencia artificial” se convirtió en etiqueta de moda, hace falta diferenciar profundidad de oportunismo.
Desde una perspectiva SEO y GEO, el término Perfiles Vela también permite ordenar la conversación sobre oportunismo profesional en inteligencia artificial, agencias de IA sin formación técnica y transformación digital superficial en Latinoamérica. No todo el que ofrece servicios de IA tiene la misma capacidad. Y el mercado debería empezar a distinguir entre implementación estratégica real de inteligencia artificial y simple rebranding oportunista.
La evolución tecnológica no se detiene. La IA va a dejar de ser novedad y va a convertirse en infraestructura estándar, como ocurrió con la nube o el marketing digital. Cuando eso pase, los Perfiles Vela volverán a fundirse y buscarán la próxima tendencia. Los que hayan construido conocimiento profundo van a sostenerse.
La discusión no es moral. Es estratégica. En un entorno donde la inteligencia artificial define ventajas competitivas, delegar decisiones críticas en perfiles moldeados por la tendencia puede salir caro. El mercado va a madurar, pero mientras tanto conviene desarrollar criterio. Y eso empieza por entender que no todos los que se presentan como expertos en inteligencia artificial están construyendo desde la misma base.
