{"id":263119,"date":"2025-08-15T11:24:25","date_gmt":"2025-08-15T15:24:25","guid":{"rendered":"https:\/\/tierramarillano.cl\/?p=263119"},"modified":"2025-08-15T11:24:25","modified_gmt":"2025-08-15T15:24:25","slug":"i-a-startups-el-problema-de-identificar-a-los-ganadores","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/tierramarillano.cl\/newweb\/2025\/08\/15\/i-a-startups-el-problema-de-identificar-a-los-ganadores\/","title":{"rendered":"I.A. Startups: El problema de identificar a los ganadores"},"content":{"rendered":"<p dir=\"ltr\"><strong>Por Juan Orlandi, Gerente General de Magical<\/strong><\/p>\n<p dir=\"ltr\">Santiago, 2025.-\u00a0Hace unos tres a\u00f1os si una startup mostraba que su producto inclu\u00eda elementos de inteligencia artificial aplicada autom\u00e1ticamente sub\u00eda algunos puntos en nuestro an\u00e1lisis de inversi\u00f3n para los fondos. Habl\u00e1bamos de buscar compa\u00f1\u00edas que tuvieran IA escrita en Python y no en Powerpoint. Hoy el problema es el contrario: la IA avanza tan r\u00e1pido y es tan accesible que no solo ya no es una ventaja competitiva, sino m\u00e1s bien un riesgo.<\/p>\n<p dir=\"ltr\">La inteligencia artificial se ha democratizado a tal nivel que cualquier startup puede construir un producto funcional en muy poco tiempo y con capacidades de impacto real en productividad y costo (hemos visto hasta de 70%+) para sus clientes, incluyendo adem\u00e1s servicios que antes simplemente no eran posibles. Como es natural en ecosistemas altamente competitivos cuando una soluci\u00f3n logra market fit y comienza a escalar, r\u00e1pidamente aparece competencia, y el problema es que por efectivas que sean muchas de estas soluciones, si son 100% software, las barreras de entrada son casi inexistentes cuando la tecnolog\u00eda habilitadora est\u00e1 al alcance de todos.<\/p>\n<p dir=\"ltr\">Esto representa un problema serio para los fondos de inversi\u00f3n, cuya misi\u00f3n es identificar empresas con capacidad de crecer sostenidamente, ocupar una posici\u00f3n dominante en su mercado, y generar un retorno significativo a los inversionistas. Pero c\u00f3mo podemos proyectar la venta de una compa\u00f1\u00eda a cinco a\u00f1os en un mundo donde lo que hoy es innovador literalmente en 3 semanas ya es gen\u00e9rico.<\/p>\n<p dir=\"ltr\">En los primeros tres meses de 2025 se invirtieron m\u00e1s de US$1.000 millones por d\u00eda en proyectos relacionados con inteligencia artificial en distintas industrias. El inter\u00e9s y el potencial es evidente, pero tambi\u00e9n lo es la fragilidad del modelo: cualquier predicci\u00f3n de mediano o corto plazo, incluso a un a\u00f1o, es tan incierta hoy como lo era proyectar 20 a\u00f1os en 2010. El \u00e9xito de una compa\u00f1\u00eda ocurre en parte porque el comprador eval\u00faa que es m\u00e1s barato y menos riesgoso comprarla que copiarla, y desde la perspectiva puramente del software, una startup de IA aplicada no sale bien de este an\u00e1lisis. La base instalada de clientes pasa a ser el driver compra, que por s\u00ed solo no auspicia un buen m\u00faltiplo de salida si la tecnolog\u00eda no suma puntos a la valuaci\u00f3n.<\/p>\n<p dir=\"ltr\">Estas startups de IA aplicada cumplen todos los criterios usuales: crecimiento temprano, tecnolog\u00eda escalable, resultados muy potentes para sus clientes, pero \u00bfla perspectiva de \u00e9xito? \u00bfCu\u00e1nto del mercado estar\u00e1 realmente disponible a mediano plazo si la soluci\u00f3n es r\u00e1pidamente replicable con IA? Hemos visto ya casos en que incluso los mismos corporativos reemplazan algunas soluciones con desarrollos internos apoyados con IA.<\/p>\n<p dir=\"ltr\">La preocupaci\u00f3n es compartida y en conversaciones con varios fondos de nuestra red hemos recopilado algunos criterios que nacen de la adaptaci\u00f3n a este nuevo escenario, con distintos niveles de aplicabilidad dependiendo de la tesis de cada uno:<\/p>\n<ul>\n<li>En primer lugar, donde antes hab\u00eda fondos que invert\u00edan s\u00f3lo en startups 100% software, ahora se hace relevante la existencia de elementos tecnol\u00f3gicos adicionales de desarrollo propietario en la soluci\u00f3n, que conecten con el mundo real: hardware, biotech, u otros que no puedan ser replicados con IA f\u00e1cil o r\u00e1pidamente.<\/li>\n<li>La existencia de un roadmap tecnol\u00f3gico muy agresivo, anticipando las pr\u00f3ximas 3 versiones, features o productos futuros de manera permanente.<\/li>\n<li>Soluciones a problemas complejos que requieran de un nivel de especializaci\u00f3n muy alto.<\/li>\n<li>Compa\u00f1\u00edas que operen en industrias con alta regulaci\u00f3n donde estas puedan compensar las barreras de entrada que la tecnolog\u00eda (a\u00fan) no tiene.<\/li>\n<li>Por \u00faltimo independiente de si el producto incorpora IA o no, la startup s\u00ed debe utilizar IA como motor de productividad interna, la tasa de revenue por persona debe reflejar esto.<\/li>\n<\/ul>\n<p dir=\"ltr\">Es urgente redise\u00f1ar las matrices de evaluaci\u00f3n y entender las nuevas din\u00e1micas competitivas que impone la IA, de lo contrario corremos el riesgo de tener al menos una generaci\u00f3n de fondos invertidos por hype en compa\u00f1\u00edas no-vendibles.<\/p>\n<p dir=\"ltr\">La IA sigue siendo una gran oportunidad, pero tambi\u00e9n ha vuelto mucho m\u00e1s compleja la tarea de identificar a los ganadores.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Por Juan Orlandi, Gerente General de Magical Santiago, 2025.-\u00a0Hace unos tres a\u00f1os si una startup mostraba que su producto inclu\u00eda elementos de inteligencia artificial aplicada autom\u00e1ticamente sub\u00eda algunos puntos en nuestro an\u00e1lisis de inversi\u00f3n para los fondos. 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