Redacción MBA
Strauss Zelnick lleva cuatro décadas apostando a la tecnología antes que sus pares. En 1983 aceptó el cargo de "new media" en Columbia Pictures —básicamente, el videocasete VHS— cuando nadie lo quería. En 2001 construyó toda la tesis de ZMC sobre la idea de que la tecnología destruye y crea valor en los medios al mismo tiempo. Cuando David Senra lo entrevistó en mayo de 2026 para su podcast, Zelnick aplicó ese mismo esquema mental a la inteligencia artificial generativa: herramienta poderosa, sí; reemplazante de la creatividad humana, no.
En la entrevista, Zelnick se declara "all in" en IA, pero la frase viene con una aclaración que no deja espacio para confusiones: "La IA es muy buena en la creación de activos. Pero crear hits no es crear activos." La distinción no es trivial. Según Zelnick, los videojuegos que mueven miles de millones de dólares no son la suma de sus partes técnicas. GTA V recaudó más de USD 1.000 millones en sus primeros tres días de venta y vendió más de 200 millones de copias desde su lanzamiento en 2013, no porque los activos fueran eficientes, sino porque el resultado sorprendió. Y la sorpresa, argumenta, es exactamente lo que los modelos de lenguaje no pueden generar: "Los hits siempre sorprenden, incluso a sus propios creadores. Si no sorprendieran, ya los hubieran replicado."
En ese sentido, el CEO de Take-Two tiene una postura que choca con buena parte del entusiasmo de Silicon Valley. Su argumento sobre por qué es así es técnico, no filosófico: "Recordá qué es la IA, a pesar de que hay gente en Silicon Valley que no quiere que lo creas. Son grandes conjuntos de datos, mucha capacidad de cómputo y un modelo de lenguaje grande mezclados juntos. Eso es lo que son. Y los conjuntos de datos, por su propia naturaleza, miran hacia atrás." Un sistema entrenado en lo que ya existió no puede, por definición, producir lo que todavía no existe.
Lejos de esa postura crítica, la posición de Zelnick sobre el uso cotidiano de la IA es más abierta. Desde febrero de 2026, en llamadas con inversores, declaró que Take-Two tiene "cientos de pilotos e implementaciones" de IA generativa en toda la organización, incluyendo sus estudios. Los empleados ya utilizan sistemas como Claude de Anthropic y Gemini de Google para asistir flujos de trabajo y productividad. La lógica es la misma que describió para todas las tecnologías que estudió desde los años 80: "Las tareas mundanas se vuelven más fáciles y menos relevantes, lo que libera a los creadores para hacer las tareas más interesantes de fabricar entretenimiento de calidad."
Pero hay una paradoja en el centro de esto. A pesar de ese entusiasmo declarado, en abril de 2026 Take-Two disolvió su equipo interno de investigación en IA, que llevaba siete años operando. La señal es ambivalente: la empresa abraza la IA como herramienta de terceros, pero ya no apuesta a desarrollarla de forma centralizada y propia. La lectura de Zelnick es consistente: si la IA es infraestructura, tiene más sentido usar la mejor disponible en el mercado que construir la propia.
En el panel de Semafor World Economy 2026, Zelnick fue explícito sobre el impacto laboral de la IA, en la misma línea que sostuvo durante toda su carrera sobre tecnologías anteriores: "La tecnología genera productividad, lo que crea más empleo." Descartó el pánico sobre despidos masivos en la industria creativa, argumentando que Take-Two continuó creciendo en personal mientras incorporaba herramientas de IA. No esquivó, sin embargo, la dimensión ética: en el mismo evento admitió que la IA "puede ser usada para el mal", aunque no desarrolló ese argumento en profundidad.
La comparación que más ilumina su perspectiva histórica es la que trazó en el podcast: así como en 1983 todos miraban con desconfianza a las "nuevas tecnologías" de VHS y la empresa que lo designó responsable de esa área lo eligió por ser el ejecutivo más prescindible, hoy las empresas designan un "responsable de IA" siguiendo la misma lógica corporativa de descarte. Zelnick lo dijo con ironía: "Como hoy todos necesitan un responsable de IA, miraron alrededor y eligieron al ejecutivo menos valioso."
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Hay un dato que los inversores tienden a pasar por alto cuando evalúan el impacto de la IA en Take-Two: las herramientas más eficientes no necesariamente aceleran los plazos ni reducen los presupuestos. Zelnick lo planteó con claridad: "Cuando hacés ciertas cosas más fáciles, tu apetito se vuelve más grande. Todo el mundo entiende que esto crea más trabajo, no menos." La caída bursátil que siguió al anuncio de Google Genie —una herramienta de creación de juegos con IA— ilustra exactamente esa brecha entre la percepción del mercado y la realidad operativa del negocio. Los inversores confunden mayor productividad técnica con menores tiempos de desarrollo; Zelnick sostiene que la ambición creativa escala al mismo ritmo que las herramientas.
Uno de los argumentos más incisivos de Zelnick en el podcast apunta directamente a la falacia que subyace al miedo de la industria: la idea de que bajar la barrera técnica de entrada equivale a democratizar los hits. "Cualquiera puede hacer un videojuego hoy. Cualquiera podía hacer un videojuego hace cinco años. La tecnología está disponible. Está comoditizada", dijo. Sin embargo, la comoditización de las herramientas no produjo una oleada de nuevos GTA. Produjo miles de títulos que nadie recuerda. La escasez que importa no es técnica sino cultural: la capacidad de construir un universo que la gente quiera habitar durante años.
En este punto, Zelnick va más lejos que sus colegas del sector. Reconoce que la IA podría generar un juego visualmente indistinguible de GTA. El problema es otro: "Los clones no venden." El valor de una franquicia como la de Rockstar Games no está en los polígonos ni en el código; está en la acumulación de decisiones editoriales, tonales y narrativas que definen una identidad cultural reconocible. Eso no está en ningún conjunto de datos de entrenamiento porque nunca existió antes. Es, precisamente, lo que los modelos de IA no pueden extrapolar.
La historia de la industria del entretenimiento sugiere que Zelnick tiene razón en la dirección, aunque quizás subestime la velocidad del cambio. Cada vez que mejoró la tecnología de producción —motores gráficos más potentes, internet de alta velocidad, hardware móvil más capaz— los estudios no redujeron costos: expandieron ambiciones. Los mundos se volvieron más grandes, los diálogos más complejos, los sistemas de juego más interconectados. La IA parece seguir el mismo patrón: en lugar de abaratar GTA 6, podría hacer posible un GTA 7 que hoy sería técnicamente inviable. Los presupuestos de los grandes estudios no van a caer; van a crecer hacia lo que antes era imposible.
Lo que sí cambia es la distribución del trabajo dentro de los equipos de desarrollo. Las tareas repetitivas —generación de texturas, doblaje secundario, programación de comportamientos menores— se automatizan. Eso libera horas creativas, pero también replantea qué perfiles seguirán siendo necesarios dentro de un estudio de primer nivel. La pregunta que queda abierta es si esa redistribución terminará por concentrar aún más el mercado en unas pocas franquicias capaces de sostener presupuestos crecientes, o si la IA finalmente permitirá que un estudio pequeño fabrique el próximo hit que nadie vio venir.
