La inteligencia artificial (IA) está transformando las industrias y redefiniendo la forma en que se crean las nuevas empresas.
Las startups nativas de IA son empresas cuyos productos principales se desarrollan desde cero sobre tecnologías de IA.
Las startups nativas de IA están transformando de raíz la forma en que se crean, escalan y apoyan las empresas, y los actores interesados deben adaptarse ahora a esta nueva era.
Desde Abu Dabi hasta Zúrich, la inteligencia artificial (IA) está transformando las industrias y redefiniendo la forma en que se crean las nuevas empresas. Las startups nativas de IA son empresas cuyos productos principales se desarrollan desde cero sobre tecnologías de IA. Al hacerlo, aceleran el tiempo de llegada al mercado y de generación de ingresos, reducen la necesidad de escalar equipos y plantean interrogantes tanto a los capitalistas de riesgo como a los líderes gubernamentales. En Startup Genome, nos comprometemos a concretar las oportunidades y los desafíos que la IA presenta para las startups y las regiones en una economía digital en rápida evolución.
Las conversaciones en profundidad con los fundadores de algunas de las startups nativas de IA de mayor crecimiento —entre ellas Coframe y Didero— revelan percepciones de primera mano sobre cómo la IA está remodelando activamente el ecosistema global de startups.
Destacan cuatro temas clave:
1. De la fuerza laboral al flujo de trabajo: la IA está afectando la escalabilidad de las startups
Tradicionalmente, escalar una startup significaba contratar a más empleados, pero la IA está reescribiendo esta narrativa. Las startups nativas de IA logran el ajuste producto-mercado con equipos más pequeños y mayores niveles de automatización. Como explica Kevin Terrell, fundador de BirchAI, ahora parte de Sagility: «Hemos visto eficiencias increíbles en la forma en que dirigimos nuestro negocio. Hemos convertido nuestra solución en un producto altamente estandarizado. Incluso con clientes del sector sanitario de la lista Fortune 500, la carga de trabajo por ingeniero es mínima.»
Esto apunta a un cambio económico más amplio: la correlación clásica entre el éxito de una startup y la creación de empleo se está debilitando. Los responsables de políticas deben replantearse cómo definen y miden el impacto empresarial y abordar la creación de empleo desde una perspectiva diferente.
2. Disrupción del capital de riesgo: la nueva economía de las startups nativas de IA
Naturalmente, esta nueva forma de crear startups también está cambiando sus necesidades de inversión. Las startups nativas de IA están empezando a reescribir las reglas del capital de riesgo, especialmente en lo que respecta a la financiación en etapas iniciales. Terrell señala: «Como startup nueva, si ya tengo unos cientos de miles en ingresos con una combinación de clientes, ¿por qué iba a ceder el 20 % de mi empresa a cambio de una inversión de entre 3 y 5 millones de dólares?»
Las startups que pueden autofinanciarse durante más tiempo y alcanzar una tracción significativa antes de buscar financiación externa están en condiciones de exigir mejores condiciones, lo que modifica de forma fundamental el equilibrio de poder en las relaciones entre inversores y fundadores. Esto también podría reducir las barreras para crear startups, abriendo la puerta a que más fundadores lancen proyectos eficientes en capital.
3. Eliminar las barreras al talento y a la infraestructura
Pese al potencial de la IA para democratizar la innovación, el acceso al talento de IA de primer nivel sigue concentrado en unos pocos centros mundiales. Según Josh Payne, fundador de Coframe, San Francisco sigue siendo el epicentro: «La mayor parte del talento de IA de primer nivel se concentra en el Área de la Bahía. Hay excepciones —Mistral en París, Lovable en Suecia—, pero la mayor densidad de talento sigue estando en San Francisco.»
Dada la velocidad a la que evoluciona la IA, estar cerca de donde se produce la innovación importa más que nunca. Gran parte del conocimiento básico no ha tenido tiempo de extenderse más allá de los principales centros de innovación.
Las startups nativas de IA están demostrando que pueden escalar con equipos más reducidos, pero la demanda de ingenieros de primer nivel sigue siendo intensa, en particular para quienes trabajan en modelos fundacionales o aplicaciones complejas.
Tom Petit, fundador de Didero, subraya este desafío: «¿El mayor reto? La contratación. ¿Cómo convences a un ingeniero de IA para que deje un salario de 500.000 dólares en una gran empresa tecnológica y se una a una startup en fase semilla? Los candidatos necesitan entender las oportunidades que hay detrás de las empresas en etapa temprana.»
Con una escasa reserva de talento global que gravita hacia los grandes centros tecnológicos y hacia los salarios de las grandes tecnológicas, las startups de los ecosistemas emergentes se encuentran en desventaja: compiten no solo por la innovación, sino también por el acceso a las personas que pueden desarrollarla.
¿Cómo está creando el Foro Económico Mundial salvaguardas para la inteligencia artificial?
El Centro de Excelencia en IA conecta a líderes de todos los sectores para comprender la rápida evolución de la inteligencia artificial y sus implicaciones para las economías y las sociedades. Apoya un diálogo informado sobre las oportunidades, los riesgos y las compensaciones vinculados a la adopción de la IA.
A través de espacios de confianza e iniciativas de colaboración, el Centro permite a los socios generar una comprensión compartida y trabajar juntos en enfoques responsables para la innovación y el uso de la IA.
4. El papel de los ecosistemas regionales
Esto apunta a un desafío crítico que los gobiernos deben abordar mientras se esfuerzan por ser competitivos: los centros de innovación en IA. Los responsables de políticas deben diseñar y ejecutar un conjunto integrado de políticas y programas para posicionarse con éxito. Deben invertir en infraestructura informática, regulación ágil, traslación de la investigación y mucho más.
Terrell destaca un activo infrautilizado que los responsables de políticas deben aprovechar: los datos. «En el sector sanitario, por ejemplo, un foso competitivo fundamental: un país o una región puede ofrecer a las startups acceso a conjuntos de datos longitudinales ricos. Si una startup tiene acceso a millones de registros estructurados, se trata de una ventaja competitiva difícil de replicar.»
Los países que pueden facilitar el acceso a datos estructurados y normalizados en todos los ámbitos —garantizando al mismo tiempo las salvaguardas de privacidad— van un paso por delante en el fomento de los ecosistemas de innovación en IA.
El futuro del emprendimiento nativo de IA
Las startups nativas de IA están redefiniendo la naturaleza del emprendimiento mediante un escalado acelerado. Con equipos más reducidos, dinámicas de financiación en evolución e intensa competencia por el talento, el ecosistema global de startups ha alcanzado un punto de inflexión. Los responsables de políticas, los inversores y los líderes empresariales deben adaptarse rápidamente a esta nueva realidad.
Conclusiones clave para los actores interesados:
Responsables de políticas
Construya ecosistemas preparados para la IA invirtiendo en educación en IA, traslación de la investigación, conjuntos de datos estructurados e infraestructura informática, al tiempo que se fomentan regulaciones ágiles que equilibren la innovación con la gobernanza.
Inversores
Evalúe su enfoque de inversión teniendo en cuenta que las startups nativas de IA son más eficientes en el uso del capital y alcanzan antes los hitos de ingresos.
Corporaciones
Las startups de IA seguirán transformando las soluciones empresariales, lo que exigirá un cambio en las estrategias de asociación, los modelos de adquisición y las hojas de ruta de adopción de la IA.
Las startups nativas de IA están transformando de raíz la forma en que se crean, escalan y apoyan las empresas. Los actores interesados deben reevaluar si sus modelos están concebidos para esta nueva era —y adaptarse ahora— o correr el riesgo de quedarse atrás en un mundo nativo de IA.
