Saltar a contenido

Clase 4 · Business Model Canvas con Foco en Tecnologías Inteligentes

📅 Miércoles 12 de agosto de 2026 ⏱️ 90 minutos Unidad 1 · Introducción a la IA en los Negocios

Esta clase no se dictó en vivo

El miércoles 12 de agosto no hubo clases por la bienvenida institucional de la universidad. El contenido de esta página queda como lectura autónoma: revísenlo antes de la Clase 5, que parte con una verificación rápida de estos conceptos antes de pasar a Lean Canvas. No hay entrega evaluada asociada a esta clase — junto con la Clase 5 y la Clase 6 (taller de cierre), prepara directamente el Hito 2 — Modelo de negocio validado, que se entrega el lunes 24 de agosto (fecha ajustada por la sesión perdida del 19 de agosto).

🎯 Objetivos de la sesión

  • Comprender los 9 bloques del Business Model Canvas y su lógica de conjunto.
  • Identificar en qué bloque(s) del canvas debería aparecer la componente de IA de una iniciativa, y distinguir cuándo es el centro de la propuesta de valor y cuándo es solo un habilitador operativo.
  • Aplicar el canvas a un caso guiado en clases.
  • Revisar y corregir con criterio propio el borrador de canvas generado con IA en la Clase 3.

Resultado de aprendizaje asociado: RdA9.2 — Utiliza tecnologías vigentes y/o de vanguardia, aplicándolas en sus propuestas y presentaciones.


🗓️ Agenda (90 min)

Tiempo Bloque
0:00 – 0:10 Recapitulación de la Clase 3 y puesta en común de los borradores de canvas
0:10 – 0:35 Los 9 bloques del Business Model Canvas
0:35 – 0:55 Caso guiado: el Business Model Canvas de una empresa con IA como propuesta de valor
0:55 – 1:10 ¿Dónde va la IA en el canvas? Propuesta de valor vs. habilitador operativo
1:10 – 1:27 Actividad formativa: revisión y corrección del canvas propio
1:27 – 1:30 Cierre y vínculo con la Clase 5 (Lean Canvas y validación)

📖 Contenidos

1. Los 9 bloques del Business Model Canvas

El Business Model Canvas (Osterwalder & Pigneur) describe un modelo de negocio completo en 9 bloques que se relacionan entre sí. La lógica general: oferta (propuesta de valor), clientes (segmentos, canales, relación), infraestructura (recursos, actividades, socios) y finanzas (costos, ingresos).

🤝 Socios Clave¿Quién nos ayuda a operar? Proveedores, alianzas, partners tecnológicos.
⚙️ Actividades Clave¿Qué debemos hacer bien para que funcione? Ej. entrenar y mantener un modelo de IA.
🧰 Recursos Clave¿Qué activos necesitamos? Datos, talento, licencias de herramientas de IA.
💎 Propuesta de Valor¿Qué problema resolvemos y por qué nosotros? Aquí suele vivir la IA cuando es el centro del negocio.
🔗 Relación con Clientes¿Cómo nos vinculamos? Autoservicio, asistido, comunidad — un chatbot puede ser parte de esto.
📣 Canales¿Cómo llegamos y entregamos valor? Web, app, punto de venta, marketplace.
🎯 Segmentos de Clientes¿Para quién creamos valor? Uno o varios segmentos con necesidades distintas.
💸 Estructura de Costos¿Qué cuesta operar? Ej. costo de cómputo/API de los modelos de IA usados.
💰 Fuentes de Ingreso¿Cómo y por qué nos pagan? Suscripción, transacción, licencia, comisión.

💡 Cómo leerlo: el bloque central es la Propuesta de Valor — todo lo demás existe para sostenerla (izquierda: cómo la producimos: socios, actividades, recursos) o entregarla (derecha: a quién y cómo: relación, canales, segmentos), cerrando con la lógica financiera abajo (costos e ingresos).

2. Caso guiado: Business Model Canvas de una empresa con IA como propuesta de valor

Ejemplo ilustrativo — plataforma de mantenimiento predictivo para flotas de camiones:

Bloque Contenido del ejemplo
Propuesta de valor Reducir el tiempo de parada no programada de camiones mediante alertas predictivas de falla
Segmentos de clientes Empresas de transporte y logística con flotas medianas/grandes
Canales Venta directa a gerencias de operaciones/mantenimiento; alianzas con talleres
Relación con clientes Soporte asistido + dashboard de autoservicio
Recursos clave Datos históricos de sensores, modelo de ML entrenado, equipo de datos
Actividades clave Recolectar datos, reentrenar el modelo, mantener la integración con los camiones
Socios clave Fabricantes de sensores, talleres mecánicos asociados
Estructura de costos Cómputo/almacenamiento de datos, licencias de sensores, equipo técnico
Fuentes de ingreso Suscripción mensual por camión monitoreado

Noten que la IA no aparece en un solo bloque: es el corazón de la propuesta de valor, pero también moldea los recursos clave (datos, modelo), las actividades clave (reentrenar el modelo) y la estructura de costos (cómputo).

3. ¿Dónde va la IA en el canvas?

Con qué frecuencia la componente de IA aparece explícitamente en cada bloque, en canvas típicos de negocios con IA — ilustrativo, para orientar dónde poner atención.

Una pregunta útil para diagnosticar un proyecto: si le quitamos la IA, ¿la propuesta de valor sigue siendo válida?

  • Si la respuesta es no → la IA es el centro del negocio (como en el ejemplo de mantenimiento predictivo).
  • Si la respuesta es sí, pero peor/más caro/más lento → la IA es un habilitador operativo importante, pero no la propuesta de valor en sí.

Ambos casos son válidos para el proyecto del curso, pero el Hito 2 pide que sea explícito cuál de los dos es el caso propio, y por qué.


✏️ Actividad formativa: revisión del canvas propio

No se entrega ni se califica. Es preparación directa para el Hito 2 (lunes 24 de agosto).

En su grupo de proyecto:

  1. Retomen los dos borradores de canvas generados con IA en la Clase 3.
  2. Complétenlos con el marco de los 9 bloques visto hoy — corrijan lo genérico, agreguen lo que falte, eliminen lo que no aplique a su caso.
  3. Respondan la pregunta de la sección 3: ¿la IA es el centro de su propuesta de valor, o un habilitador operativo? Anoten la respuesta y el porqué en una frase.
  4. Identifiquen qué les falta validar antes del Hito 2 (ej. ¿el segmento de clientes es realista? ¿el costo es razonable?) — lo trabajarán en la Clase 5 con Lean Canvas.

📚 Para la próxima clase

  • Traer el canvas corregido de hoy: en la Clase 5 se usará Lean Canvas para poner a prueba los supuestos más riesgosos de esta propuesta antes de darla por válida.
  • Pensar en una hipótesis de su modelo de negocio que, si resultara falsa, haría que todo el proyecto deje de tener sentido (se trabajará explícitamente en la Clase 5).