¿Qué hacer con todo el dinero que fluye hacia la IA?

Es increíble lo rápido que cambian las mareas. Tras el lanzamiento de ChatGPT en noviembre de 2022, la Inteligencia Artificial (IA) se puso de moda. Para muchos, el entusiasmo recordaba al boom de las puntocom, cuando decenas de empresas se apresuraron a añadir un «.com» a su nombre, con la esperanza de sacar provecho de la fiebre del oro de aquella época.

Tras la aparición de ChatGPT, la broma entre los fundadores de empresas en fase inicial era que, si añadías algo relacionado con la «IA» a tu presentación, el dinero llegaría a raudales a valoraciones disparatadas. Esto dio lugar a una narrativa común para intentar distinguir las empresas de IA «reales» de las que simplemente decían serlo.

Treinta meses más tarde, el panorama de la IA es inquietantemente similar en muchos aspectos. Vuelven a estar de moda las rondas de financiación masivas con valoraciones exorbitantes, impulsadas por el entusiasmo en torno a lo que la IA puede hacer y está haciendo. Los inversores vuelven a inyectar capital en todo lo que tenga que ver con la IA, pero ¿es esta vez diferente? ¿Cómo equilibrar el potencial transformador de la IA con unas valoraciones que pueden o no estar respaldadas por los fundamentos y/o la sostenibilidad a largo plazo? Y las empresas que aprovechan la IA, ¿se convertirán en máquinas de hacer caja debido a la reducción de los costes operativos, o la competencia desenfrenada y las bajas barreras de entrada erosionarán las ganancias?

Examinemos la situación actual.

La oleada de dinero que fluye hacia la IA es realmente extraordinaria. En Estados Unidos, aproximadamente el 71% del valor total de las operaciones de capital riesgo del primer trimestre se destinó a inversiones relacionadas con la IA, en gran parte gracias a la ronda de financiación de 40.000 millones de dólares de OpenAI. Incluso excluyendo esa operación atípica, casi la mitad de todo el capital riesgo invertido en el primer trimestre se destinó a empresas de IA.

Una de las razones de estas cuantiosas valoraciones es la creencia de que la IA puede aumentar la productividad y los beneficios. Los optimistas sostienen que una empresa centrada en la IA puede aumentar drásticamente sus ingresos con costes operativos mucho más bajos que una empresa tradicional. En teoría, la automatización de la IA puede encargarse de tareas que antes requerían grandes equipos de empleados, lo que sugiere una plantilla más reducida, márgenes más altos y modelos de negocio casi «cash-printing».

De hecho, hemos visto cómo jóvenes startups de IA alcanzaban ingresos significativos con equipos sorprendentemente pequeños. Según los datos de Stripe, las principales startups de IA están alcanzando hitos más rápidamente que sus predecesoras de SaaS. Según los datos de Stripe, las empresas de IA están pasando de 1 a 30 millones de dólares cinco veces más rápido que las empresas de SaaS. Este crecimiento vertiginoso, logrado a menudo por startups con solo un puñado de ingenieros, alimenta la narrativa de que las empresas de IA disfrutan de una eficiencia sin precedentes.

Otra característica sorprendente del actual auge de la IA es la rapidez con la que pueden surgir y ampliarse nuevas empresas. Gracias a los servicios en la nube y a los modelos de código abierto, las barreras para crear un producto basado en IA son más bajas que nunca. Una pequeña empresa puede acceder a modelos lingüísticos de categoría mundial a través de API o alternativas de código abierto, crear un producto a partir de ellos y lanzarlo al mercado en cuestión de semanas. Esto ha provocado que cada mes se lancen decenas de nuevas empresas de IA, muchas de las cuales logran una rápida tracción inicial. Algunos fundadores se jactan de haber alcanzado ingresos de ocho cifras en su primer año de lanzamiento, un ritmo prácticamente inaudito en las empresas de software tradicionales hace tan sólo una década.

La otra cara de esta rápida escalada es que los fosos competitivos pueden ser poco profundos. Si un equipo puede poner en marcha rápidamente una solución de IA concreta, hay poco que impida a otro hacer lo mismo. A menudo, estas nuevas empresas no poseen tecnología propia, sino que ensamblan componentes fácilmente disponibles (modelos abiertos, datos públicos, etc.) de forma inteligente. Eso significa que cuando los clientes miran a su alrededor, ven una constante rotación de herramientas «más inteligentes» o «más baratas» o «mejores» que prometen conocimientos más rápidos y costes más bajos.

La vida útil de la diferenciación de un solo producto se ha desplomado en la era de la IA. Para los compradores empresariales, la siguiente solución mejor puede estar a solo un ciclo de financiación de distancia. Y con el software moderno suministrado como servicio, la barrera para cambiar de proveedor es menor que nunca: las integraciones son más sencillas y muchas herramientas pueden probarse con contratos a corto plazo.

Esto hace que sea difícil para cualquier nuevo operador de IA conseguir clientes o mantener un crecimiento temprano. El resultado es una competencia intensa: una nueva empresa de IA que haya alcanzado los 5 millones de dólares de ingresos en unos pocos trimestres podría ver cómo su crecimiento se estanca o cae con la misma rapidez si un rival (o una gran empresa tecnológica) lanza una oferta comparable. En este entorno, los ganadores a largo plazo serán probablemente aquellos que cuenten con algoritmos superiores, activos de datos exclusivos o ventajas de plataforma que otros no puedan replicar fácilmente.

También es una de las razones por las que las soluciones de IA física resultan cada vez más atractivas (aunque en la mayoría de los círculos sigan pasando desapercibidas en comparación con las soluciones de IA generativa y agéntica). La IA física lleva la inteligencia al mundo físico, impulsando máquinas que pueden moverse, manipular y tomar decisiones en entornos reales. Es mucho más difícil comercializar un robot, un vehículo autónomo o un dron que una aplicación. Sin embargo, estas empresas también se benefician de flujos de ingresos recurrentes, son más «sólidas» debido a las inversiones de capital iniciales y tienen una utilidad real en el mundo físico.

Con tanto capital persiguiendo a la IA y muchas empresas cotizando a valoraciones desligadas de los beneficios actuales, es natural preguntarse si la IA está en una burbuja. Sin duda, hay ecos de la era de las puntocom: una historia convincente (la IA lo cambiará todo) está impulsando la narrativa de la inversión, y las valoraciones de todo lo relacionado con la IA se han disparado. Históricamente, este tipo de auges alimentados por la narrativa tienden a sobrepasar la realidad. Como observa el inversor Rob Arnott, para cuando una historia transformadora arraiga plenamente en el mercado, «su valor puede estar ya captado, si no exagerado, por los precios actuales de las acciones».

En el año 2000, Internet cambió radicalmente el mundo, pero eso no impidió un desplome masivo de las acciones tecnológicas cuando las primeras expectativas resultaron demasiado optimistas. Del mismo modo, la revolución actual de la IA es muy real, pero eso no garantiza que todas las empresas de IA con valoraciones multimillonarias vayan a cumplir sus promesas.

Dicho esto, no se trata de una burbuja uniforme como lo fue el boom de las puntocom. A diferencia de finales de los noventa, gran parte del entusiasmo por la IA se concentra en los mercados privados y en un puñado de gigantes tecnológicos, en lugar de en cientos de oscuras OPI pujadas por operadores minoristas. Las mayores rondas de financiación de la IA suelen estar lideradas por inversores estratégicos con mucho dinero (grandes empresas tecnológicas, capital riesgo o fondos soberanos) con una visión a largo plazo.

Además, algunas empresas de IA ya están generando ingresos significativos, aunque no sean rentables, lo que no ocurría con muchas empresas punto com que eran puramente especulativas. Estos son indicios de que hay sustancia bajo el bombo publicitario. El reto consiste en determinar cuánto de ese potencial futuro está ya sobrevalorado en los precios actuales.

Para los inversores, la clave está en mantenerse analíticos y equilibrados ante el frenesí de la IA. No cabe duda de que la tecnología de IA avanza rápidamente y empieza a generar auténticas ganancias de productividad. Muchas herramientas potenciadas por la IA están desbloqueando eficiencias y, en algunos casos, permitiendo a las nuevas empresas o incluso a los empresarios en solitario crear y ampliar productos de software a una velocidad sin precedentes. Esta ola podría remodelar los negocios en la próxima década, de forma similar a como lo hizo Internet en la década de 2000. Descartar la IA como un «bombo publicitario» sería tan miope como descartar Internet en 1999. Las oportunidades son reales, y algunas empresas se subirán a la ola de la IA con gran éxito (y beneficios).

Sin embargo, la historia enseña que no todos los innovadores de altos vuelos sobrevivirán a una intensa competencia o justificarán su valoración. Los inversores deben analizar si una empresa tiene ventajas duraderas -tecnología superior, datos propios, canales de distribución sólidos- o si es una de las docenas de nuevas empresas de IA que hacen más o menos lo mismo. En un entorno en el que «el siguiente producto mejor, más rápido y más inteligente» está siempre a la vuelta de la esquina, confiar en un único ganador inicial es arriesgado. Puede merecer la pena ser selectivo y centrarse en los fundamentos del negocio: calidad de los ingresos, camino hacia la rentabilidad y tracción real de los clientes, en lugar de limitarse a una presentación cargada de palabras de moda.

Por último, puede ser prudente considerar la IA como una tendencia transformadora a largo plazo, pero desconfiar de la euforia del mercado a corto plazo. Como señaló un análisis, cuando las narrativas como la IA se imponen, los inversores se enfrentan a riesgos asimétricos: la ventaja de estar en lo cierto sobre una tendencia revolucionaria puede ser enorme, pero la desventaja de pagar en exceso por el jugador equivocado puede ser igualmente dramática.

En la práctica, eso significa mantener la diversificación y la disciplina. No hay que elegir entre apostar todo a la IA o rechazarla por completo: un enfoque equilibrado podría implicar invertir en empresas consolidadas que adopten la IA y en una cesta de actores emergentes, evitando al mismo tiempo las valoraciones más extremas.

Es probable que la revolución de la IA produzca algunos grandes ganadores (y muchos perdedores). Atemperando el entusiasmo con el análisis y asociándose con una empresa que pueda ayudar a los inversores a navegar por un panorama en rápida evolución, los inversores pueden aspirar a subirse a esta ola sin desaparecer cuando la marea inevitablemente retroceda un poco.

En definitiva, la IA está aquí para quedarse, pero también lo están los principios de inversión atemporales que los inversores inteligentes deben mantener a la vista.

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