A comienzos de 2023, con solo mencionar la inteligencia artificial en una presentación, bastaba para encender cualquier sala. Los fondos de capital riesgo firmaron cheques sin dudar y las acciones de las empresas tecnológicas subieron con fuerza. Hasta las integraciones más básicas de chatbots se presentaron como avances descomunales. Pero ahora el clima cambió. Decir que se usa inteligencia artificial ya no alcanza. Los inversores hacen preguntas más exigentes: ¿la empresa desarrolló tecnología propia?, ¿la integración es real o superficial?, ¿hay algo detrás del discurso de marketing?

Alexander Assim, socio director de la firma de capital riesgo Alicorn Venture Partners, ve que este patrón se repite seguido. "Las startups suelen poner la inteligencia artificial en el nombre de la empresa o del dominio, aunque no desarrollen tecnología propia", me dijo Assim. Por eso, explicó, en Alicorn aplican un proceso de revisión más exigente. Para Assim, la verdadera innovación arranca cuando la inteligencia artificial no resuelve algo de manera automática. Por eso, en Alicorn buscan fundadores que desarrollen modelos específicos para cada rubro: herramientas que no pueda usar y descartar cualquiera con una cuenta en GitHub. "Nos gusta ver inteligencia artificial propia en sectores donde las herramientas genéricas no sirven. Podría ser en salud. Podría ser en construcción. Pero nunca es un chatbot solo por serlo", aseguró.

Ese criterio —la IA como herramienta y no como bandera— marca hoy las charlas en el mundo del capital riesgo. La mayoría de los inversores busca contenido: empresas que usen la inteligencia artificial no como fachada, sino como parte clave para generar valor en el tiempo.

Pruebas antes que promesas

En el mundo de las startups que trabajan con inteligencia artificial, los fundadores sienten la misma presión: mostrar resultados concretos o correrse del camino. "Siempre está la presión de decir que tu IA puede con todo", contó David Drai, director ejecutivo de la plataforma para gestión de costos en la nube Umbrella. "Pero desde el principio tomamos la decisión consciente de superar las expectativas y no prometer de más", precisó.

Umbrella ayuda a las empresas a gestionar y optimizar lo que gastan en la nube, sobre todo a aquellas que manejan cargas de trabajo con inteligencia artificial que resultan caras e impredecibles. La plataforma permite rastrear, anticipar y entender esos costos con precisión. Aunque el equipo de Umbrella trabaja para reducir los gastos en la nube de sus clientes, Drai señaló que una pregunta se repite seguido: "¿qué es real y qué todavía está en desarrollo?". La respuesta es simple, aclaró: "Si no está en vivo, no lo vendemos".

 

En Glassbox, una empresa que analiza experiencias digitales para ayudar a otras compañías a mejorar la interacción con sus clientes y aumentar la conversión, el director de tecnología, Yaron Gueta, también notó cómo cambiaron las charlas con los inversores sobre inteligencia artificial. "Al principio, la gente solo quería saber si usabas IA", explicó. "Ahora quieren saber cómo la usás, dónde la integraste y qué aporta", indicó. Gueta contó que en Glassbox les mostraron a los inversores cómo la inteligencia artificial reduce el trabajo manual, acelera el acceso a la información y mejora la personalización. Lo acompañaron con casos reales y opiniones de clientes. Según él, la credibilidad se gana rápido con transparencia, no con promesas grandilocuentes. "Cuando hablamos de la hoja de ruta", explicó, "mostramos lo que ya ha sido dimensionado, delimitado y revisado por ingeniería. Esa alineación forma parte de nuestro ADN".

En la startup de marketing predictivo Voyantis, el cofundador Ido Wiesenberg también tenía algo para contarle a los inversores, aunque la inteligencia artificial no era el eje. "No empezamos con la IA", dijo Wiesenberg. "Empezamos con los resultados: los clientes vieron una mejora del ROI de más del 20 % al usar nuestras señales de valor predictivo. Ese tipo de impacto impulsó nuestro propio crecimiento, triplicando los ingresos dos años seguidos".

Esos resultados se apoyan en inteligencia artificial, en concreto, en una plataforma que predice el valor del ciclo de vida del cliente y organiza campañas a partir de esos datos. Pero lo importante no es que usen aprendizaje automático, sino que da resultados. Según Voyantis, empresas como Miro y MoneyLion ya vieron las ventajas de trabajar con su sistema. En un caso, las suscripciones anuales aumentaron un 35%. En estas startups, el punto en común es claro: los resultados pesan más que las palabras de moda. Ahora los fundadores tienen que pasar por encima del marketing inflado y demostrar que su inteligencia artificial realmente suma. ¿Por qué? Porque los inversores ya no escuchan igual.

Los inversores ya escucharon todo

Puede haber muchas razones por las que tantos fundadores ajustan su estrategia con inteligencia artificial, pero una pesa más: los inversores cambiaron su forma de mirar estas empresas. Ya vieron demasiadas presentaciones repletas de promesas infladas y con poco respaldo real. Según Assim, si una empresa todavía no tiene producto, ni ingresos, y su equipo de I+D no tiene experiencia sólida, es una señal de alarma. En cambio, les recomendó a los fundadores enfocarse en la retención, las renovaciones y la fidelidad de los clientes. "Dejen que los resultados hablen. Eso es lo que separa las buenas historias de inteligencia artificial de las realmente buenas", aseguró. Los inversores, agregó, ya no compran solo por el nombre. "Ya no se trata de si usás inteligencia artificial", coincidió Drai, "se trata de si cumple".

Gueta ve lo mismo. "Las expectativas suben, pero también mejora el nivel de la conversación", dijo. "Los fundadores que muestran que pueden escalar la inteligencia artificial, medir su impacto y adaptarla a lo que necesita el cliente son los que hoy hacen la diferencia".

Lo que buscan los inversores ahora

Si algo tienen en común estos fundadores es el autocontrol. No se suben a la ola de la inteligencia artificial, pero construyen negocios donde esa tecnología cumple un rol clave, sin caer en la pose. "No creamos Voyantis porque la IA esté de moda", dijo Wiesenberg. "La creamos porque es el motor ideal para lo que viene. El momento es perfecto", continuó. Esa forma de pensar —enfocada, paciente y conectada con necesidades reales— parece marcar un nuevo estándar para conseguir inversión con inteligencia artificial. En un mercado saturado de promesas, los que avanzan no son los que dicen que usan IA, sino los que prueban que sirve.

 

*Con información de Forbes US.