La Ola de Despliegue de Inteligencia Artificial Tiene Capital y un Riesgo de Cartera que Nadie Está Precificando Todavía

El mes pasado, OpenAI lanzó una entidad de $4 mil millones llamada OpenAI Deployment Company. TPG lideró la ronda, con Bain Capital, Advent y Brookfield como socios fundadores co-líderes y diecinueve firmas de capital privado comprometiendo capital en total. La misión declarada es incrustar ingenieros de despliegue de inteligencia artificial directamente dentro de las empresas y encontrar sus oportunidades de inteligencia artificial de mayor valor (y, por supuesto, escalarlas).

Anthropic está persiguiendo la misma estructura. Reuters informó que ambas empresas han formado independientemente empresas conjuntas con respaldo de capital privado que apuntan a adquisiciones de empresas de despliegue de inteligencia artificial de negocios. Claramente, esto es un evento de formación de capital a nivel de industria, no una apuesta estratégica aislada. El mercado en el que están creciendo es su cartera. Los inversores deben pensar cuidadosamente sobre lo que realmente están viendo aquí.

Qué es una empresa de despliegue con respaldo de capital privado

TPG administra más de $200 mil millones en activos, y su deber fiduciario se extiende a sus socios limitados (no, por contraste, a los clientes empresariales que recibirán ingenieros de despliegue). Cuando TPG escribe un cheque a OpenAI Deployment Company, está comprando un activo de crecimiento que se mide en ingresos de despliegue de inteligencia artificial. Un ingeniero que activa diez flujos de trabajo dentro de una empresa de cartera es un “activo con mejor desempeño” que uno que activa tres. Ese incentivo para encontrar, activar y escalar el uso de la inteligencia artificial no es incidental a la estructura de la inversión. Más bien, es el punto principal.

Esto es lo que hacen los vehículos de crecimiento con respaldo de capital privado, y lo que se supone que deben hacer. Los incentivos no están desalineados; simplemente están alineados con un resultado diferente al que sus empresas de cartera están optimizando. Mientras optimizan para escalar, las empresas que absorben estos equipos de despliegue necesitan optimizar para la rentabilidad. En la inteligencia artificial empresarial, esas dos cosas pueden divergir silenciosamente durante un tiempo sorprendentemente largo antes de que alguien en el edificio frunza el ceño.

Hemos visto esta estructura de incentivos antes

En 1999, marchFIRST se formó a partir de la fusión de USinternetworking y Whittman-Hart, con una valoración máxima de más de $7 mil millones. El negocio consistía en incrustar consultores de Internet dentro de las empresas para encontrar y construir oportunidades web de alto valor. Razorfish y Sapient estaban ejecutando la misma jugada con la misma lógica de capital detrás de ellos.

La presentación fue oportuna. Las empresas realmente necesitaban la experiencia que no tenían, Internet se movía más rápido de lo que los equipos internos podían seguir, y los consultores eran buenos en sus trabajos. Lo que las empresas no pensaron completamente (y lo que muchos inversores no habían pensado tampoco) fue cómo se comportaría la estructura de incentivos subyacente una vez que estuviera dentro del edificio. Esas firmas no se compensaban por el ROI del cliente, sino por métricas como la cantidad de empleados y las horas facturables. Más despliegue siempre era mejor para ellos, independientemente de lo que significara para el cliente. Los consultores que encontraban oportunidades se recompensaban por encontrar más de ellas. Los rendimientos de los socios limitados dependían del crecimiento.

marchFIRST presentó su caso de quiebra en 2001, dejando a las empresas con infraestructura que habían aprobado pero no siempre podían justificar. El mercado de despliegue de inteligencia artificial puede o no seguir la misma trayectoria, pero argumentaría que los incentivos económicos subyacentes a estas nuevas empresas son estructuralmente idénticos a los que produjeron esos resultados. Los inversores con empresas de cartera a punto de dar la bienvenida a un equipo de despliegue con respaldo de capital privado necesitan hacerse algunas preguntas específicas antes de que estén dentro.

Dentro del edificio, fuera de los libros

Cada flujo de trabajo de inteligencia artificial que un ingeniero de despliegue activa lleva una estructura de costos, ya sea tokens consumidos, llamadas a la API realizadas, cálculo quemado, etc. Estos se acumulan mes a mes en cada transacción y función que el equipo toca. Activar y escalar esos flujos de trabajo es el trabajo del ingeniero de despliegue; medir si realmente son rentables en relación con su costo no es su trabajo, y no es cómo se evalúa su desempeño. La estructura de capital detrás de ellos no tiene un interés particular en si la empresa sabe la respuesta a esa pregunta.

Así que, ¿quién dentro de su empresa de cartera realmente está rastreando el costo por flujo de trabajo de inteligencia artificial? ¿Quién está atribuyendo el gasto en inteligencia artificial a los segmentos de clientes y características de productos que lo generan? ¿Quién tiene la autoridad para frenar o bloquear el uso que consume presupuesto sin producir un rendimiento? Si la respuesta a cualquiera de esas preguntas es un encogimiento de hombros, una máquina de crecimiento con respaldo de capital privado ahora tiene acceso a un centro de costos con nada que gobierne el gasto. Ese riesgo que no aparece en las presentaciones de la junta todavía. No está escondido, per se, pero nadie ha construido la instrumentación para encontrarlo.

La oportunidad de inversión del otro lado de esto

Pregúntele a la empresa de cartera promedio qué cuesta realmente un flujo de trabajo de inteligencia artificial por transacción, o quién puede detener el uso que quema presupuesto sin producir un rendimiento, y la respuesta es generalmente una larga pausa. Esa brecha tiende a permanecer invisible hasta que la factura la hace imposible de ignorar, y los inversores a menudo están mejor posicionados para detectarla temprano que las empresas mismas.

Hace dos años, esto no era una tesis de inversión comercial porque la ola de despliegue no había llegado con capital serio detrás de ella (eso ha cambiado). Las empresas que ahora absorben equipos de despliegue incrustados sin esa capa en su lugar están ejecutando el mismo experimento que las empresas ejecutaron en 1999, y aquellas que lo tienen antes de que esos equipos pasen por la puerta están en una posición estructuralmente diferente, al igual que sus inversores.

Los directores financieros quemados en 2001 tenían mucha inteligencia y no suficiente instrumentación, y para cuando la estructura de costos se volvió visible, detenerla ya era costoso. Esa instrumentación existe ahora, pero si las empresas exigen eso antes de abrir la puerta (y si los inversores empujan a sus empresas de cartera a exigirlo) es todavía la pregunta abierta.

Diez nueve firmas de capital privado acaban de comprometer $4 mil millones para escalar el uso de la inteligencia artificial dentro de empresas como la suya, y son muy buenos en lo que hacen. Los inversores que salen adelante en esta ola serán aquellos que se aseguraron de que sus empresas fueran igualmente buenas en lo suyo.