Las startups centradas en la IA deben priorizar la resolución de los problemas de sus clientes por encima de la novedad tecnológica.
Desde el principio, las startups centradas en la IA deben establecer ventajas defendibles, como datos propios, un profundo conocimiento del sector, integración en los flujos de trabajo del cliente o preparación para cumplir la normativa.
Las empresas enfocadas crecen más rápido que sus competidores dispersos.
Vivimos en la era de la inteligencia artificial (IA). En agosto de 2024, el 39 % de las personas en edad laboral adultas estadounidenses utilizaban semanalmente la inteligencia artificial generativa (IA generativa). Y, según OpenAI, ChatGPT tenía 400 millones de usuarios semanales en febrero de 2025 y se encaminaba a alcanzar los 1.000 millones a finales de ese año.
Como era de esperar, también es la era de las startups centradas en la IA: empresas cuyos modelos de negocio principales se basan en la IA. Y Combinator, de Silicon Valley —la aceleradora de startups más influyente del mundo—, da prioridad explícita a las empresas de agentes de IA, que representaron el 46 % de su promoción de primavera de 2025.
La IA es un arma de doble filo. Las startups centradas en la IA pueden beneficiarse de la escalabilidad, los altos márgenes y las ventajas competitivas basadas en datos, pero también pueden afrontar grandes desafíos: acceso a los datos, rápidos avances técnicos y una feroz competencia por el talento especializado.
Estos son algunos de los principios clave para crear una empresa centrada en la IA con éxito.
Priorizar las necesidades del cliente frente a la tecnología novedosa
La mayoría de las empresas de IA son fundadas por ingenieros que pueden dejarse llevar por la novedad tecnológica y pasar por alto las necesidades reales de los clientes.
Humane Inc. es un caso aleccionador. Fundada por dos antiguos empleados de Apple, la empresa lanzó en 2023 el AI Pin: un asistente que se llevaba en la solapa y podía hacer fotos, buscar en internet y enviar mensajes. A pesar de haber recaudado más de 200 millones de dólares, el producto fracasó.
Sin enfoque, se corre el riesgo de dispersarse demasiado y asumir una complejidad excesiva demasiado pronto.
Algunos críticos dijeron que pocos veían la necesidad de un dispositivo redundante en un mundo saturado de teléfonos inteligentes. A principios de 2025, Humane se vendió por una fracción de su valoración máxima.
Grammarly, en cambio, se centró plenamente en resolver un problema generalizado. Fundada en 2009, abordó las dificultades con la gramática y la claridad. En vez de crear el modelo de procesamiento del lenguaje natural (PLN) más sofisticado, Grammarly priorizó las correcciones en tiempo real, las sugerencias contextuales y las explicaciones claras.
En mayo de 2025, Grammarly generaba unos ingresos anualizados de 700 millones de dólares y había recaudado otros 1.000 millones de dólares en capital de riesgo.
Los productos de IA también requieren una iteración continua. Como las respuestas de los modelos pueden ser probabilísticas, son habituales los casos límite y las alucinaciones. Las startups que perfeccionan su enfoque a partir de los comentarios de los usuarios pueden mejorar sustancialmente el rendimiento.
El ciclo de retroalimentación de Grammarly —el seguimiento de las ediciones y las correcciones de los usuarios— es ahora un activo fundamental para perfeccionar sus modelos.
Crear pronto una ventaja competitiva defendible
Aunque seas el primero en resolver una necesidad importante, la feroz competencia en el ámbito de la IA es inevitable, por lo que es necesario crear una ventaja competitiva defendible desde el principio.
Esta puede adoptar muchas formas: datos propios, profundo conocimiento del sector, mejores modelos e integración en los flujos de trabajo de los clientes.
Por ejemplo, la empresa de tecnología sanitaria Abridge AI utiliza IA generativa para transcribir y resumir conversaciones entre médicos y pacientes en notas clínicas con formato para historias clínicas electrónicas.
Ha creado varias capas de protección: un profundo conocimiento de los entornos clínicos, modelos propios de PLN ajustados a la terminología médica, integración con EPIC (la principal plataforma de historias clínicas electrónicas) e incorporación fluida en los flujos de trabajo clínicos.
En la actualidad, Abridge presta servicio a más de 100 sistemas de salud. Y, algo fundamental, su escala le proporciona un círculo virtuoso que le permite mejorar continuamente sus modelos mediante su uso en situaciones reales.
Las startups de sectores regulados, como la atención sanitaria, las finanzas o la educación, también deben tener en cuenta desde el principio las obligaciones normativas y las limitaciones éticas. Diseñar modelos y flujos de trabajo considerando la Ley de Portabilidad y Responsabilidad del Seguro Médico, el Reglamento General de Protección de Datos o la Ley de IA de la Unión Europea también puede constituir una ventaja competitiva a largo plazo.
Enfocarse para crecer más rápido
Todas las startups afrontan limitaciones de recursos. Sin enfoque, se corre el riesgo de dispersarse demasiado y asumir una complejidad excesiva demasiado pronto.
Clarifai, pionera en visión artificial, se expandió demasiado pronto a demasiados sectores —comercio minorista, manufactura, medios de comunicación, sector público y otros— sin dominar ninguno. Doce años después, sigue siendo un actor relativamente menor.
Además de ofrecer una remuneración competitiva, para atraer y retener al mejor talento, los líderes de las startups centradas en la IA también deben responder a expectativas específicas.
En cambio, Runway AI se centra exclusivamente en crear herramientas propias de generación y edición de vídeo para cineastas y anunciantes. Adapta sus productos a sus estándares de calidad y flujos de trabajo específicos, sin distraerse con otros mercados.
A pesar de la intensa competencia de Google y OpenAI, Runway se ha consolidado como una marca reconocida en su nicho y recientemente obtuvo financiación con una valoración superior a 3.000 millones de dólares.
Vender soluciones de IA también puede exigir superar el escepticismo de los usuarios, pues la IA suele percibirse como opaca o poco fiable.
Las startups de IA exitosas priorizan la transparencia, la formación y los flujos de trabajo híbridos con intervención humana para generar confianza. También adaptan los procesos de venta e incorporación a los distintos compradores —líderes técnicos, equipos de operaciones y usuarios finales—, que pueden definir el valor de maneras diferentes. Esto resulta mucho más fácil con un enfoque claro que abarcando demasiados sectores.
El talento especializado como activo estratégico
Contratar y retener talento es crucial para cualquier empresa tecnológica, pero las empresas centradas en la IA afrontan desafíos particulares.
En primer lugar, hay muchos menos ingenieros de aprendizaje automático que ingenieros de software en general, lo que hace especialmente feroz la competencia por el talento.
En segundo lugar, las herramientas de IA, las arquitecturas de modelos y las mejores prácticas evolucionan constantemente; por ello, los equipos de ingeniería deben mantenerse al día y adaptarse.
En tercer lugar, para las startups de IA empresarial, el conocimiento del sector es tan importante como la especialización en aprendizaje automático, lo que exige crear y cultivar equipos interdisciplinarios y colaborativos.
Además de ofrecer una remuneración competitiva, para atraer y retener al mejor talento, los líderes de las startups centradas en la IA también deben responder a expectativas específicas.
¿El trabajo tiene sentido intelectual y está guiado por una misión? ¿Seguiré aprendiendo y avanzando al mismo ritmo que el sector? ¿Los líderes entienden y valoran el trabajo técnico profundo? ¿Hay una vía clara para crecer y contribuir?
En las startups centradas en la IA, el liderazgo no consiste solo en marcar el rumbo, sino también en cultivar un entorno en el que los expertos puedan prosperar. En última instancia, el talento es la ventaja competitiva.
La tecnología seguirá evolucionando. Lo que no cambiará es la necesidad de comprender a fondo al cliente, mantener la disciplina en la ejecución y conservar una mentalidad de aprendizaje. En un mundo inundado de envoltorios de IA, es más probable que tengan éxito las empresas que combinen innovación con claridad, enfoque y rapidez.
