El ecosistema de la Inteligencia Artificial se ha convertido en una verdadera fiebre del oro. Hoy en día, casi cualquier startup puede integrar un modelo de lenguaje grande (LLM) o una herramienta de generación de imágenes, pero esto ha creado un problema: la diferenciación se ha vuelto casi imposible.

Jennifer Neundorfer, una reconocida capitalista de riesgo (VC) con experiencia en el sector, explica que el capital ya no fluye solo por la promesa de la tecnología. Los inversores están buscando negocios sostenibles, y para lograrlo, los fundadores deben cambiar su enfoque.

El error de ser demasiado general

Según Neundorfer, muchas startups cometen el error de construir herramientas “horizontales” o de propósito general. Es decir, crean una solución que podría ser útil para cualquier industria, pero que no es indispensable para ninguna. En un mercado donde los gigantes tecnológicos como Google y OpenAI ofrecen herramientas similares, esta estrategia es una receta para el fracaso.

La clave, explica la VC, es la especialización vertical. En lugar de crear un asistente de IA para todos los negocios, se debe crear un asistente de IA hiperespecializado, por ejemplo, para la gestión de inventario en farmacias minoristas o para la optimización de rutas logísticas en climas extremos. Estos nichos, aunque parezcan pequeños, permiten:

• Acumular datos únicos: Al enfocarse en un sector, la startup puede entrenar su modelo con datos que sus competidores generales no tienen acceso, mejorando drásticamente la precisión.
• Establecer un precio premium: Una solución que resuelve un problema crítico y específico tiene un valor mucho mayor para el cliente que una herramienta genérica.
• Construir lealtad: La herramienta se vuelve indispensable para la operación diaria de ese nicho.

Más allá del algoritmo: La importancia de la “Defensibilidad”

En los primeros días de la IA, tener el mejor algoritmo era suficiente para atraer inversión. Hoy, los algoritmos son commodities o están disponibles a través de APIs (interfaces de programación de aplicaciones) de bajo costo. Por lo tanto, la tecnología por sí sola no constituye una barrera de entrada.

Neundorfer enfatiza que los fundadores deben construir una “defensibilidad” alrededor de su producto. Esto se refiere a los elementos que hacen que sea costoso o difícil para un competidor replicar su éxito. Esta defensibilidad no es el modelo de IA en sí mismo, sino cómo se aplica y se integra.

Los elementos clave de la defensibilidad incluyen:

1. Datos propietarios: La calidad y el volumen de datos únicos que la empresa posee y utiliza para refinar su producto.
2. Efectos de red: Si el valor del producto aumenta a medida que más usuarios de ese nicho lo adoptan.
3. Integración profunda: Estar tan incrustado en los flujos de trabajo del cliente que cambiar a un competidor implicaría una interrupción operativa significativa.

El futuro del capital de riesgo en la IA

El capital de riesgo está madurando en el espacio de la IA. Ya no se trata de financiar ideas brillantes y abstractas, sino de invertir en empresas con modelos de negocio robustos y caminos claros hacia la rentabilidad. La expectativa es que las startups no solo muestren una tecnología impresionante, sino también una clara ventaja económica.

Para los fundadores, esto significa que el pitch de inversión debe centrarse menos en la capacidad técnica de su modelo y más en el tamaño del nicho de mercado que van a dominar y cómo van a proteger ese dominio de la competencia. En resumen, la próxima ola de éxitos en la IA no vendrá de quien tenga el modelo más grande, sino de quien resuelva el problema más doloroso y específico.