Lo que realmente necesitan las startups de IA: estos consejos de los mejores inversores
La IA lo está cambiando todo, incluso la creación de empresas. Expertos en capital riesgo explican qué es importante para las startups de IA en la actualidad y qué criterios determinan su financiación.
La inteligencia artificial está transformando modelos de negocio y estrategias de producto consolidados en todo el mundo, y está transformando la forma en que se crean, crecen y financian las empresas. Las startups del sector de la IA ven grandes oportunidades en estos avances. Al mismo tiempo, no deben subestimarse las crecientes exigencias de visión, velocidad y diferenciación.
Con los nuevos avances que se producen semanalmente en la industria de la IA, algunos de los estándares tradicionales para las empresas parecen haber quedado obsoletos. Lo que hoy se considera innovador, mañana será estándar. Por lo tanto, quien quiera impresionar con su idea debe crear un verdadero valor añadido. El nuevo informe "Startup 2025: Construyendo un negocio en la era de la IA" revela a qué prestan atención los principales inversores de capital riesgo.
En el informe Snowflake, ocho inversores de capital riesgo de Europa y EE. UU., incluyendo representantes de Kleiner Perkins, EQT Ventures, Redpoint Ventures y NewBuild Capital, comparten sus expectativas sobre las startups. Lo que los une es su convicción en el potencial transformador de la IA, pero también la comprensión de que no todo lo que lleva "IA" en el nombre está automáticamente preparado para el futuro. Las diferencias radican en la arquitectura tecnológica, la comprensión del producto y la estrategia de comercialización.
Rohini Chakravarthy, de NewBuild Venture Capital, lo resume en el informe: «Con los modelos básicos de IA generativa, se pueden lograr cosas que antes eran imposibles, y el interés de la comunidad es enorme: las mentes más brillantes del mundo están trabajando en ello». Para ella, tres cosas son importantes: escalabilidad económica, nuevos modelos de negocio y un ecosistema funcional.
Un tema central del informe es la distinción entre "ingresos recurrentes experimentales" (ERR) e "ingresos recurrentes anuales" (ARR), que corresponden a los ingresos tradicionales y continuos. Especialmente con productos de IA recientes, es tentador considerar los ingresos iniciales como un éxito a largo plazo. Sin embargo, Sakib Dadi, de Stage 2 Capital, advierte contra esto: "Parece estar surgiendo una tendencia para estas empresas de IA: la calidad de los ingresos en términos de retención de clientes simplemente no es tan alta como la de los ingresos del software empresarial tradicional".
Patrick Chase, de Redpoint Ventures, también cree que el objetivo son las aplicaciones empresariales duraderas; la publicidad a corto plazo no sirve de mucho. Por lo tanto, las startups deberían preguntarse: ¿Cómo puede un experimento inicial convertirse en una relación duradera con el cliente?
Muchas startups presentan la IA como una característica fundamental, pero a menudo no es suficiente. Sam Teden, de Anthos Capital, aclara: «Si algo se desarrolló únicamente para la IA, aprovechando datos públicos sin considerar cómo generar una ventaja competitiva a largo plazo, pierde gran parte de su atractivo».
La situación se pone interesante cuando la IA aporta mejoras tangibles en la eficiencia. Este es el caso, por ejemplo, de los sectores de servicios como el derecho, la construcción y la sanidad, donde la digitalización ha sido limitada hasta ahora. Según Liam Mulcahy, de Kleiner Perkins, estas áreas se consideran mercados desatendidos con un enorme potencial.
Sin embargo, en última instancia, muchos inversores de capital riesgo siguen apoyando a las personas y lo que representan. Patrick Chase lo resume así: «La fase inicial en la que invertimos suele ser la fase de preproducción. Durante esta fase, consideramos principalmente al equipo y al mercado».
La eficiencia también es crucial. Akash Bajwa, de Earlybird VC, enfatiza que la IA no solo está transformando el producto, sino también a la propia empresa: «Me gustaría ver una mayor eficiencia de capital en las empresas actuales, reflejada, por ejemplo, en no contratar a su primer empleado de marketing demasiado pronto. Muchas de las actividades de marketing, SDR y BDR que normalmente se asignarían a esta persona ahora pueden gestionarse con un producto de IA disponible comercialmente».
Con una de las mayores salidas a bolsa tecnológicas de los últimos tiempos, Snowflake es sin duda una de las startups de datos más exitosas de la última década. La compañía sabe perfectamente cómo impulsar la innovación en mercados con un uso intensivo de datos. Hoy en día, apoya a cientos de startups en todo el mundo a través de su programa "Powered by Snowflake Startup Program".
Este informe se creó precisamente desde esta perspectiva práctica: una guía para fundadores que desean escalar en la era de la IA y la nube. Quienes deseen comprender qué es importante para construir una empresa de IA exitosa encontrarán respuestas sólidas en "Startup 2025: Construyendo un negocio en la era de la IA".
businessinsider
