Hace aproximadamente tres años, el hecho de que una startup integrara inteligencia artificial era visto como un punto extra en las evaluaciones de inversión, ya que se esperaba que la tecnología estuviera desarrollada en lenguajes como Python en lugar de herramientas básicas de presentación. En la actualidad, la situación se ha invertido: la rapidez y la accesibilidad de la IA han permitido que casi cualquier empresa pueda crear un producto funcional en un corto plazo, reuniendo mejoras sustanciales en productividad y reducciones de costos, llegando incluso a cifras superiores al 70% para sus clientes. Además, han surgido servicios que antes eran impensables. A medida que una solución logra el ajuste en el mercado y empieza a escalar, la competencia se intensifica, pues las barreras para replicar un producto 100% basado en software resultan prácticamente nulas cuando la tecnología de apoyo está al alcance de todos.
Este fenómeno plantea un reto importante para los fondos de inversión, cuyo objetivo es identificar compañías con potencial de crecimiento sostenido, liderazgo en su sector y capacidad de generar retornos significativos a sus inversores. La incertidumbre crece al tratar de predecir el valor de una empresa a mediano plazo, en un contexto en el que la innovación de hoy podría volverse genérica en apenas tres semanas. Durante los primeros tres meses de 2025 se registró una inversión diaria de más de US$1.000 millones en iniciativas de IA a lo largo de diversas industrias, lo que pone de manifiesto tanto el interés como la volatilidad del sector. El éxito de una compañía depende en gran medida de que el comprador perciba que adquirirla es más conveniente y menos arriesgado que replicar su tecnología. Sin embargo, una startup basada exclusivamente en software de IA carece de esa ventaja si su único activo es una base de clientes, la cual por sí sola no garantiza un múltiplo de salida adecuado.
Aunque estas empresas cumplen con criterios clásicos como un rápido crecimiento, tecnología escalable y resultados contundentes para sus clientes, se cuestiona la proyección del éxito a mediano plazo, dado que la solución puede ser fácilmente imitada. Ya se han observado casos donde incluso grandes corporativos prefieren desarrollar soluciones internas utilizando inteligencia artificial para sustituir productos existentes.
Ante este panorama, diversos fondos de inversión están ajustando sus criterios de análisis, adoptando medidas como:
1. Invertir en startups que, además de software, incorporen elementos tecnológicos propios como hardware, biotecnología u otros componentes que dificulten una replicación inmediata mediante IA.
2. Exigir un roadmap tecnológico ambicioso que proyecte al menos las siguientes tres versiones, características o productos futuros de manera sistemática.
3. Apostar por soluciones a problemas complejos que requieran alta especialización.
4. Priorizar empresas que operen en industrias fuertemente reguladas, donde dicho marco normativo sirva de barrera de entrada para competidores.
5. Y, de forma transversal, asegurar que la startup utilice la IA para potenciar su productividad interna, reflejándose en indicadores de ingresos por empleado.
Es imperativo redefinir las matrices de evaluación para comprender las nuevas dinámicas competitivas que trae la inteligencia artificial, ya que de lo contrario se corre el riesgo de invertir en compañías sobrevaluadas impulsadas únicamente por el hype. La IA continúa representando una gran oportunidad, pero ha complicado la tarea de identificar a los verdaderos ganadores en un sector en constante evolución.
Autor: Jorge Rojas