Durante las últimas dos décadas, pocas tecnologías han tenido un impacto tan transformador y transversal como la inteligencia artificial (IA). Si bien su historia comienza mucho antes, el verdadero punto de inflexión llegó con el auge del aprendizaje profundo, el crecimiento exponencial del poder computacional y, más recientemente, la irrupción de la IA generativa. Para los fondos de venture capital, esto representa una revolución en tiempo real, donde las oportunidades florecen, pero también requieren una aguda capacidad de análisis y timing de mercado.

El auge imparable de la inversión en IA

Las cifras hablan por sí solas: según datos de The Economist, en 2024 la inversión global en IA alcanzó los 200.000 millones de dólares, el doble que en 2023. Esto incluye tanto capital riesgo como inversión en infraestructura, centros de datos, y el desarrollo de chips especializados para tareas de inferencia y entrenamiento de modelos. Este frenesí de inversión ha sido liderado por actores como Nvidia, Amazon, Microsoft y Alphabet, que no solo apuestan por modelos propios, sino también por crear el hardware y la infraestructura necesarios para escalar la IA.

En Europa, el panorama no se queda atrás. Según un estudio de IDC citado por Europa Press, el gasto empresarial en inteligencia artificial en la región EMEA aumentó un 61% en 2024 respecto al año anterior. Este crecimiento ha sido estimulado por incentivos públicos, la adopción en sectores tradicionales como la banca y la industria, y una nueva generación de startups enfocadas en soluciones verticales.

¿En qué están invirtiendo los fondos de VC?

1. Apuestas en modelos fundacionales… pero con cautela

Durante la primera ola de entusiasmo generada por modelos como ChatGPT, Bard o Claude, muchos fondos exploraron invertir directamente en startups centradas en grandes modelos lingüísticos (LLMs). Sin embargo, la elevada barrera de entrada técnica y el dominio de pocos actores (OpenAI, Google, Anthropic, Mistral, Cohere) ha redirigido el interés hacia aplicaciones prácticas y modelos más ligeros, que pueden adaptarse a contextos locales o necesidades específicas de negocio.

Muchos VCs han tomado nota de que los ganadores no siempre serán quienes creen los modelos más potentes, sino quienes consigan integrarlos de forma eficaz en flujos de trabajo del mundo real.

2. IA vertical: menos hype, más especialización

La gran promesa está en las soluciones verticales. Startups que aplican IA generativa o predictiva a sectores como legaltech, insurtech, salud, logística, energía o agroalimentación son cada vez más atractivas para los inversores. Estas empresas no compiten por crear el próximo ChatGPT, sino por resolver un problema específico con ventajas competitivas reales: datos propietarios, know-how sectorial, integración con sistemas legacy, etc.

Algunos ejemplos:
· IA para análisis de contratos legales con modelos entrenados específicamente en legislación local.
· Herramientas de apoyo clínico para diagnóstico o documentación médica en tiempo real.
· Plataformas de gestión energética que optimizan el consumo en tiempo real combinando IA y sensores IoT.

3. Infraestructura: el “pico y pala” de la era de la IA

Al igual que en la fiebre del oro, no siempre ganan quienes buscan el oro, sino quienes venden las palas. Así lo han entendido muchos fondos que están apostando por la infraestructura necesaria para escalar la IA: chips, almacenamiento, redes de distribución, y plataformas middleware para orquestar modelos en producción.

Empresas como Modular, Weights & Biases, Hugging Face o Lambda Labs están capitalizando esta necesidad de infraestructura que no depende de un caso de uso concreto, sino del avance general del ecosistema.

4. Herramientas para la adopción empresarial

Uno de los cuellos de botella actuales es la implementación efectiva de IA en empresas tradicionales. Aquí están emergiendo startups que ofrecen plataformas low-code para construir flujos de trabajo con IA, soluciones de gobernanza de datos, evaluación de sesgos, explainability, y cumplimiento regulatorio (AI Governance). Este será uno de los segmentos clave especialmente en Europa, con la entrada en vigor del Reglamento de IA de la Unión Europea.

¿Qué buscan los inversores en una startup de IA?

Aunque las métricas clásicas como el TAM (mercado total direccionable), la tracción y el equipo siguen siendo fundamentales, los VCs hemos añadido algunos criterios específicos para evaluar startups de IA:

• Datos propietarios: los modelos sin datos diferenciales tienen cada vez menos ventaja competitiva. Los fondos buscan acceso exclusivo a datasets únicos o formas innovadoras de recolectarlos (por ejemplo, mediante aplicaciones móviles o alianzas industriales).
• Capacidad de finetuning: no se trata solo de usar GPT-4, sino de cómo se adapta el modelo a un dominio o necesidad concreta.
• Mecanismos defensivos: ¿Qué evita que un competidor con acceso a los mismos modelos públicos cree una copia en semanas?
• Unit economics claros: el coste computacional de la IA puede reducir márgenes si no se optimiza bien. Aquellas startups con arquitecturas eficientes tendrán ventajas.

¿Y hacia donde iremos en el futuro?

1. Hacia modelos más pequeños, más privados y más locales

Contrario a lo que parece, el futuro de la IA no es solo “más grande”. Ya se está observando una tendencia hacia modelos pequeños (como Phi-3 de Microsoft o Gemma de Google) que pueden correr en dispositivos edge o ser finetuneados con menos datos. Esto abrirá la puerta a aplicaciones en sectores donde la privacidad, latencia o conectividad son factores críticos.

2. IA multimodal

La combinación de texto, imagen, vídeo, audio y datos estructurados en un mismo sistema (como GPT-4V o Gemini 1.5) transformará sectores como la atención al cliente, el diseño de producto, la medicina o el entretenimiento. Los inversores estamos atentos a startups que sepan traducir esta multimodalidad en ventajas competitivas tangibles.

3. Agentes autónomos

Ya no hablamos solo de IA que responde, sino de IA que actúa: sistemas que pueden tomar decisiones, ejecutar acciones en plataformas externas, interactuar con APIs y optimizar procesos de forma continua. Aunque aún en fase experimental, los “AI agents” serán clave en áreas como operaciones, marketing automatizado o logística.

4. IA responsable

Con la presión regulatoria en aumento, las startups que integren desde el inicio buenas prácticas de seguridad, ética y explicabilidad tendrán mejores oportunidades para escalar. La IA responsable no será un extra, sino un requisito comercial y legal, especialmente para captar clientes corporativos o institucionales.

Conclusión

La inteligencia artificial está marcando el paso de una nueva revolución industrial. Para los fondos de venture capital, la clave no es solo anticipar qué tecnología dominará, sino entender cómo y dónde se implementará de forma eficiente y ética. En esta nueva era, la diferenciación no vendrá únicamente de tener el modelo más potente, sino de la capacidad de integrarlo con propósito, resolver problemas reales y escalar de manera sostenible.

En resumen, la próxima generación de unicornios de la IA no será necesariamente la más llamativa, sino la más útil.

Laurent Arens
Director BStartup10