Por: Juan Orlandi. Gerente General de Magical
Hace unos tres años si una startup mostraba que su producto incluía inteligencia artificial aplicada automáticamente subía algunos puntos en nuestro análisis de inversión para los fondos. Hablábamos de buscar compañías que tuvieran IA escrita en Python y no en Powerpoint. Hoy el problema es el contrario: la inteligencia artificial avanza tan rápido y es tan accesible que no solo ya no es una ventaja competitiva, sino más bien un riesgo.
La inteligencia artificial se ha democratizado a tal nivel que cualquier startup puede construir un producto funcional en muy poco tiempo, con impactos reales en productividad y reducción de costos de hasta 70%. Sin embargo, en ecosistemas competitivos, cuando una solución logra market fit y comienza a escalar, la competencia surge rápidamente. El problema es que, siendo soluciones 100% software, las barreras de entrada son mínimas cuando la tecnología está al alcance de todos.
Esto representa un desafío para los fondos de inversión en startups de inteligencia artificial, cuya misión es identificar empresas con capacidad de crecer y ocupar posiciones dominantes. Pero, ¿cómo proyectar la venta de una compañía a cinco años en un escenario donde lo innovador se vuelve genérico en semanas?
En los primeros tres meses de 2025, la inversión en inteligencia artificial superó los US$1.000 millones por día en distintas industrias. El interés es evidente, pero también lo es la incertidumbre: lo que hoy es innovador puede quedar obsoleto en semanas. Para inversionistas, la base instalada de clientes se vuelve el principal driver de compra, aunque con un bajo múltiplo si la tecnología no agrega valor diferencial.
Las startups de IA aplicada cumplen con criterios usuales como crecimiento temprano, escalabilidad y resultados potentes, pero la gran duda es si su solución será replicable en el corto plazo. Incluso algunas corporaciones ya reemplazan soluciones externas con desarrollos internos de IA.
De conversaciones con varios fondos de inversión surgen nuevos criterios:
- Incorporar elementos tecnológicos propietarios que no puedan ser replicados fácilmente.
- Definir un roadmap tecnológico agresivo con nuevas versiones y funcionalidades.
- Resolver problemas complejos que requieran alto nivel de especialización.
- Operar en industrias con alta regulación, lo que otorga barreras de entrada.
- Utilizar la IA como motor de productividad interna, reflejado en la tasa de revenue por persona.
Es urgente rediseñar las matrices de evaluación de startups de IA para evitar inversiones en compañías con baja viabilidad de salida.
La inteligencia artificial sigue siendo una oportunidad, pero exige nuevas estrategias para identificar a los verdaderos ganadores.
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