Publicidad vs. valor: evaluación del potencial real de las startups de IA en fase inicial

Hace dos años, los inversores de riesgo invertían ampliamente en todo lo relacionado con la IA. Ahora, todos nos hemos vuelto más selectivos y estamos más informados, buscando soluciones a problemas reales donde la IA aporta un valor real. 

Así que, saquemos la conclusión final desde el principio: tener "IA" en el nombre de la empresa ya no es un factor decisivo. El mercado tardó dos años en superar el Big Bang de la IA y empezar a distinguir el valor real de las perspectivas ilusorias. 

El verdadero desafío ha recaído en los inversores pre-semilla. Tuvimos que agudizar la vista para reconocer innovaciones entre cientos de soluciones SaaS B2B basadas en IA, igualmente brillantes y pre-ingresos. Cada una podría convertirse en un unicornio o en un envoltorio de IA sin coste alguno.

En Pre-Seed to Succeed (P2S), nos especializamos en evaluar startups de IA en su etapa inicial, cuando la tracción es mínima, los equipos son reducidos y la visión importa tanto como el código. Compartiremos los principios y prácticas fundamentales que guían nuestras decisiones de inversión en este sector dinámico y detectaremos empresas con gran potencial.

Los conceptos erróneos sobre la IA pre-semilla

Los inversores que estén considerando entrar en el sector de la IA deben comprender que tanto la escala como la singularidad de la solución son importantes. Existe una idea errónea común sobre las startups de IA en fase inicial: que simplemente añadir una capa fina de IA, como una interfaz de chatbot, es suficiente para construir un negocio exitoso. El verdadero valor reside en Ser propietario de los datos, resolver problemas específicos y llegar eficazmente a los usuarios.

Hemos visto a fundadores centrarse en integraciones superficiales que se replicaban fácilmente. El mercado es... abundante con copilotos y asistentes, pero solo aquellos con un profundo conocimiento del sector, canales de distribución diferenciados o perspectivas únicas de los usuarios, tienen la oportunidad de convertirse en empresas prósperas. Algunos ejemplos incluyen copilotos legales para inteligencia contractual, soluciones de estrategia de talento para directores de recursos humanos (CHRO) y copilotos de obras de construcción: proyectos complejos que requieren experiencia práctica en el sector y una comprensión profunda de los procesos que la IA puede optimizar. Este tipo de soluciones son las más valiosas.

Otra tendencia es la transición de copilotos a agentes: sistemas autónomos que no solo pueden asistir, sino también actuar de forma independiente en los flujos de trabajo. Estos modelos gestionan tareas de varios pasos, razonan entre sistemas y coordinan acciones sin intervención humana. Aunque aún se encuentran en sus primeras etapas, las startups que desarrollan marcos de agentes reales para sectores verticales específicos (p. ej., informes financieros, operaciones legales) están mostrando indicios de un gran potencial de escalabilidad.

Además, junto con infinitas oportunidades para las empresas, La implementación de la IA implicó gastos mayores de los inicialmente esperadosLos clientes B2B están dispuestos a invertir en costosas soluciones personalizadas solo si se integran perfectamente en sus flujos de trabajo existentes y brindan beneficios financieros o alivio operativo.

Evaluación de la innovación en ausencia de ingresos

A falta de ingresos y de una tracción considerable, la experiencia del equipo y su dominio son, por lejos, las cosas más importantes en las que estamos invirtiendo en la etapa previa a la semilla.

Si el equipo de una startup comprende los matices de la adopción de la IA en sectores de alto riesgo y puede identificar con precisión los desafíos empresariales específicos, ya tiene la mitad de la batalla ganada. La otra mitad reside en la ejecución: la capacidad de construir una infraestructura inteligente, interfaces híbridas y aprovechar la IA de borde donde realmente marque la diferencia.

Entre otros factores “hablantes” que demuestran el valor de una startup en ausencia de ingresos, están la velocidad de ejecución y las primeras señales de amor de los usuarios. 

¿Recuerdan la historia de la liebre y la tortuga? Hoy en día, la velocidad de ejecución importa más que nunca. Las métricas de vanidad no nos conmueven. Las empresas emergentes que pueden iterar rápidamente, incorporar los comentarios de los usuarios y mostrar un progreso positivo dentro de un período de tiempo establecido (por ejemplo, lograr una tasa de conversión del 10 % en un proyecto piloto o alcanzar hitos clave) probablemente recibirán mucho más interés de los inversores.

La retención de usuarios también es importante: ¿regresan? ¿Se involucran profundamente con el producto? En plataformas basadas en LLM, el consumo de tokens también puede ser un indicador significativo de la profundidad de uso.

Si bien algunas empresas de IA logran escalar rápidamente, el ecosistema sigue siendo volátil. Los márgenes pueden reducirse, las ventajas competitivas son difíciles de mantener y la competencia es feroz. En estas condiciones, la participación del usuario, la tracción inicial y la solidez del tema son las bazas más fuertes de la startup.

La defendibilidad del mercado es imprescindible

Hemos dejado pasar empresas emergentes que inicialmente parecían atractivas pero carecían de defendibilidad: flujos de trabajo propietarios, ventajas de etiquetado específicas del dominio o bucles de datos generados por el usuario que se profundizan con el tiempo.

Un equipo contaba con una interfaz elegante, pero carecía de datos propietarios ni profundidad técnica. Otros aprovecharon la popularidad de las primeras versiones de LLM, pero pronto fueron eclipsados ​​por las nuevas funciones de las plataformas más populares.

Por ejemplo, hemos visto startups que intentan integrar capas de "inteligencia emocional" en ChatGPT durante la interacción con el usuario, solo para ser interrumpidas unos meses después por el propio OpenAI, que lanzó funciones similares de forma nativa. La premisa de la startup simplemente se desvaneció. Estos casos nos enseñaron la importancia de invertir en empresas con núcleos técnicos independientes y un enfoque en el dominio.

Banderas rojas que debemos tener en cuenta

En nuestras evaluaciones, aparecen constantemente ciertas señales de advertencia:

• Lanzamientos cargados de jerga y pocos detalles específicos
• Los fundadores no pueden identificar a los clientes que pagan ni explicar un problema
• Replicar soluciones estándar sin una capa tecnológica única o un enfoque de nicho

Evitamos la mentalidad de "construir y revender". Nos dedicamos a respaldar a fundadores comprometidos con la resolución de problemas y a convertirse en líderes en su sector.

Otra señal de alerta: las startups que indexan excesivamente los plugins de OpenAI o que desarrollan completamente en Notion, Slack o Discord. Estas plataformas pueden cortar el acceso o absorber el valor ellas mismas. Nos preguntamos: ¿qué sobrevivirá si la plataforma cambia su API mañana?

Consejos para inversores que se adentran en la IA sin conocimientos técnicos

Para los inversores no técnicos interesados ​​en financiar empresas emergentes de inteligencia artificial, nuestro consejo es simple:

Primero, asóciese con inteligencia. Incorpore asesores, coinversores o gerentes con experiencia técnica que puedan evaluar la tecnología y el equipo.

En segundo lugar, apoya a los fundadores que puedan comunicar claramente el problema que están resolviendo y los pasos para resolverlo. Si una propuesta carece de claridad, probablemente carezca de dirección.

En tercer lugar, diversifique. Distribuya las inversiones entre sectores, tipos de problemas y modelos de negocio. Esto aumenta la probabilidad de encontrar empresas ganadoras y limita el riesgo de pérdidas.

Si una startup pre-semilla bajo consideración muestra evidencia clara de necesidad de los usuarios (audiencia creciente, fuertes niveles de participación y retención) e iteraciones frecuentes de productos basadas en la retroalimentación, estos son indicadores de una empresa de alto potencial con perspectivas de escalabilidad.

Conclusión

En el mercado de la IA, la tentación de perseguir la próxima gran novedad es comprensible. Pero invertir en las primeras etapas requiere disciplina, escepticismo y una profunda comprensión de lo que distingue la publicidad de la sustancia.

Los inversores que apliquen rigor, se asocien con expertos y se centren en los aspectos fundamentales estarán mejor posicionados para navegar en este espacio de alta velocidad y emerger con una cartera de empresas de IA duraderas y de alto impacto.