Invertir como Y Combinator: la famosa aceleradora de Silicon Valley se centra en estas 6 tendencias de IA
Todo el mundo habla de IA, todo el mundo está trabajando con ella y todos quieren invertir en ella. Según Crunchbase , alrededor de 52 000 millones de euros (60 000 millones de dólares) se destinaron a startups de IA de todo el mundo en el primer trimestre de 2025. Esto representa el 53 % de la financiación total de ese trimestre.
Una figura clave en el panorama de la inversión en IA: Iván Landabaso, socio de JME Ventures. Este VC español, especializado en startups en fase inicial, ha invertido, por ejemplo, en la startup de agentes de IA Kustomer y en la startup de productividad de IA Rauda.AI.
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Landabaso analizó en detalle los modelos de negocio de las startups de IA de la convocatoria de primavera de Y Combinator . Descubra aquí en qué tendencias de IA se centra la aceleradora estadounidense:
Compañeros de equipo de IA que se conectan a Slack, correo electrónico o Jira y procesan cadenas de tareas completas en lugar de paneles tradicionales. Por ejemplo, «Crear KPI trimestrales, crear diapositivas e informar al equipo de ventas».
Recuperan todos los datos necesarios de CRM, la herramienta de BI o Drive, procesan todo y entregan el resultado final: los empleados ya no tienen que hacer clic entre docenas de paneles de control.
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Se trata de soluciones de IA creadas específicamente para una industria en particular, por ejemplo, medicina, fabricación, laboratorios o derecho.
No son una solución única para todos, pero entienden los términos técnicos, conocen las regulaciones y reglas, y están preparados para los problemas típicos (“casos extremos”) de la industria.
A veces también interviene el hardware: robots o tecnología de laboratorio. Por ejemplo, una IA que redacta informes médicos sabe exactamente qué es importante en un diagnóstico, a diferencia de un chatbot estándar.
Hoy en día, cualquiera puede acceder a buenos modelos de IA. La diferencia ya no reside en la IA en sí, sino en su control, supervisión y seguridad.
Las startups de infraestructura de agentes están construyendo la infraestructura necesaria para garantizar que los agentes de IA funcionen correctamente en la vida cotidiana. Varios factores son importantes.
Por ejemplo, "enrutamiento": El agente decide qué modelo o software de IA es el más adecuado para una tarea. Por ejemplo, utiliza una IA diferente para matemáticas y para análisis de texto.
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La memoria de la IA también es importante. El agente recuerda conversaciones o tareas anteriores para no empezar desde cero con cada pregunta. Además, debe comprobar constantemente si el agente está obteniendo buenos resultados o cometiendo errores; esto se denomina "evaluación" en términos de IA.
Y “ajuste de recompensa” significa que el agente recibe retroalimentación para que pueda mejorar con el tiempo, de manera similar a cómo un humano aprende de sus errores.
La IA puede cometer errores (“alucinar”): en áreas sensibles como finanzas, derecho o TI, esto debe identificarse y prevenirse a tiempo.
Para garantizar la fiabilidad de los resultados de la IA, las startups se centran en diversos mecanismos de protección. Por ejemplo, utilizan mecanismos de rastreo para monitorizar las acciones del agente y sus motivos.
Utilizando puntos de referencia, las empresas emergentes pueden Verifique periódicamente si el agente está obteniendo buenos resultados. Y mediante mecanismos de seguridad, los agentes pueden detenerse automáticamente si algo falla.
Las empresas emergentes en este campo están creando agentes de IA que gestionan automáticamente procesos complejos y estrictamente regulados, por ejemplo en derecho, finanzas, atención médica o compras.
La IA se hace cargo de todo el proceso: verifica contratos, obtiene aprobaciones, inicia negociaciones o realiza auditorías completas.
En estas áreas se aplican numerosas normas y regulaciones, por lo que los agentes deben trabajar con especial cuidado y transparencia. Esto ahorra mucho tiempo y minimiza los errores humanos.
Estas empresas emergentes utilizan agentes de IA para automatizar las ventas y el marketing: todo lo que atrae nuevos clientes.
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Los agentes realizan tareas como encontrar clientes potenciales, enviar correos electrónicos y mensajes de LinkedIn, personalizar la incorporación de nuevos usuarios y adaptar campañas en tiempo real.
La ventaja de este modelo de negocio: El flujo de ventas crece sin tener que contratar constantemente a nuevos empleados. Esto permite a las empresas crecer con mayor rapidez y eficiencia.
businessinsider
