La Nueva Lógica del "AI VC": Por Qué los Venture Capitalists Deben Cambiar su Estrategia
Mientras los VCs tradicionales luchan por encontrar su lugar en el boom de IA, una nueva lógica de inversión emerge: comprar a los incumbentes y transformarlos con inteligencia artificial.
La inminente necesidad de cambio a la que se enfrenta el Venture Capital Tradicional con la IA
Los números son categóricos: mientras las startups de IA reciben el 53% de todo el capital de riesgo global en 2025 (64% en Estados Unidos), los VCs tradicionales se están quedando fuera del juego más importante de la década.
La paradoja que pocos quieren admitir: Este boom no está siendo financiado por firmas de venture capital tradicionales, sino por gigantes tecnológicos como Microsoft, Amazon y Nvidia. Los VCs que durante décadas fueron los primeros en apostar por tecnologías disruptivas, ahora se encuentran observando desde una posición menos ventajosa cómo otros actores escriben cheques de miles de millones.
Los Números que Revelan la Nueva Realidad
En 2025, estamos viendo una concentración extrema de capital en un puñado de empresas de IA. OpenAI está levantando rondas que lo valoran en más de $100 mil millones, mientras Scale AI recibió una inversión de $14.3 mil millones de Meta. Esta concentración marca una diferencia fundamental con anteriores booms tecnológicos: no estamos viendo diversificación, estamos viendo monopolización del capital.
A pesar de que los VCs han invertido $104.3 mil millones en empresas de IA en la primera mitad de 2025, están saliendo a través de fusiones y adquisiciones con retornos mucho menores. La ecuación es no es muy alentadora: mucho dinero entrando, poco dinero saliendo con ganancias.
Por Qué los VCs Tradicionales Deben Mutar
1. El Problema del Capital: Los Modelos Requieren "Infraestructura Petrolera"
Como analizamos en nuestro artículo sobre cómo los modelos se convirtieron en el nuevo petróleo, entrenar un modelo de frontera tiene las mismas barreras de entrada que explotar un yacimiento petrolero: cientos de millones de dólares solo para empezar.
Las startups de IA que están construyendo las bases fundacionales de este modelo, tienen requerimientos de infraestructura que requieren capital. Mucho capital.
Miles de GPUs H100 durante meses (como "equipos de perforación")
Datacenters especializados que son costosos y se demoran tiempo en ser desarrollados (las nuevas "refinerías")
Equipos de investigadores de élite que son costosos debido a la alta demanda por sus servicios (los nuevos "ingenieros petroleros")
Un fondo típico de VC de $500 millones no puede competir contra Microsoft poniendo $13 mil millones en OpenAI, igual que una pequeña empresa petrolera no podía competir contra Exxon en la perforación en aguas profundas.
La nueva realidad: Los modelos fundamentales no son inversiones de venture capital, son operaciones de project finance — exactamente como la industria petrolera del siglo XX.
2. El Problema de la Diferenciación: Todo se Ve Igual
Demasiadas startups están "fingiendo" ser AI-first, cuando en realidad es solo una característica añadida a su producto existente. Los VCs están luchando por distinguir entre innovación genuina y marketing con buzzwords.
3. El Problema de la Necesidad de Capital: La IA Democratizó la Creación de Startups
La paradoja más disruptiva para los VCs: la IA está eliminando su razón de existir para las startups de aplicaciones. Con herramientas como Cursor, Lovable, y Replit, un solo desarrollador puede construir lo que antes requería equipos de 10-15 personas.
La nueva matemática que está complicando el panorama de los VCs:
Equipos más pequeños = menor costo de personal (el mayor gasto de startups tech)
Desarrollo más rápido = ingresos más tempranos
Menos capital inicial = menos dilución necesaria
Resultado: Las startups ya no necesitan $2-5 millones para llegar a product-market fit. Pueden arrancar con $200-500K, e incluso en algunos países de Latam - como Chile - con financiamiento gratuito de una entidad gubernamental. Con ese capital es suficiente para validar una idea y generar ingresos en meses, no años.
Implicancias: Las rondas seed van a disminuir dramáticamente porque el "VC money" perdió su atractivo principal en esa fase del emprendimiento: resolver el problema de capital de trabajo inicial.
La Lógica Alternativa: Comprar Incumbentes y Transformarlos
Aquí es donde la perspectiva de algunos fondos como General Catalyst, conecta con mi análisis anterior sobre el fin de la era SaaS. La oportunidad real no está en construir desde cero, sino en transformar lo que ya funciona.
Por Qué Esta Estrategia hace Sentido
1. Los Incumbentes Ya Tienen lo Más Difícil: Los Clientes y los Datos
Recordemos nuestro análisis anterior: el SaaS tiene defensas organizacionales formidables. Las empresas establecidas como Salesforce, ServiceNow y Workday ya superaron las tres barreras estructurales más difíciles:
Descentralización de Decisiones: Cada departamento ya los adoptó independientemente
Multiplicación de Usuarios: Miles de empleados ya están entrenados en sus sistemas
Relaciones Más Profundas: Los equipos confían más en su customer success manager que en su propio departamento de Tecnología
2. La IA Necesita Contexto, y los Incumbentes lo Tienen
Los modelos son solo tan buenos como los datos con los que se entrenan. Si no tienes datos exclusivos de alta calidad, no tienes un moat. Los incumbentes tienen años de datos de workflows reales, algo que ninguna startup puede replicar rápidamente.
3. El Services-Led Growth es la Clave
Nuestro análisis previo demostró que durante cambios de plataforma, las empresas más exitosas abrazan la complejidad, no la evitan. Los incumbentes ya tienen:
Equipos de implementación masivos
Relaciones profundas con clientes enterprise
Procesos de onboarding sofisticados
Agregar IA a esta infraestructura es infinitamente más fácil que construir la infraestructura desde cero.
Los Ejemplos que Confirman la Tesis
Microsoft: El Caso de Estudio Perfecto
Microsoft no construyó OpenAI desde cero. La compró, la integró, y la distribuyó a través de su base instalada masiva. Resultado: Azure OpenAI Service se convirtió en uno de los productos de IA enterprise más exitosos del mundo.
Salesforce: Transformación en Tiempo Real
En lugar de competir contra startups de IA en CRM, Salesforce está integrando Einstein en cada workflow existente. Aprovecha su moat organizacional para distribuir IA a millones de usuarios que ya no pueden cambiar de plataforma.
La Nueva Lógica de Inversión: AIaaS + Incumbent Híbrido
Para VCs: La Oportunidad Escondida
En lugar de apostar por la próxima OpenAI, los VCs más avezados ya están:
Comprando Empresas SaaS Establecidas con datos únicos y agregándoles IA
Financiando Rollups de Incumbentes en industrias específicas
Invirtiendo en Services-Led Growth para implementación de IA
El Patrón Emergente: Acquisition-Led AI Growth
La nueva fórmula: Incumbente con Datos + IA + Servicios de Implementación = Monopolio Defendible
Esto es exactamente lo que comentamos en nuestro análisis anterior: no estamos reemplazando el stack SaaS con agentes IA, estamos aumentando el stack SaaS con inteligencia.
Las Tres Señales de que Esta Tendencia ya Comenzó
1. Los Corporate VCs Están Dominando
Amazon, Microsoft y Nvidia se han convertido en los principales financiadores de IA, no firmas de VC tradicionales. No están invirtiendo en disrupción, están invirtiendo en integración.
2. Los Exits son Principalmente Adquisiciones
La gran mayoría de las salidas de VC en IA son "adquisiciones de menor valor" en lugar de IPOs lucrativos. Los incumbentes están comprando la tecnología y absorbiendo los equipos.
3. Las Valuaciones Reflejan un Premio por Integración
Las startups de IA que tienen partnerships o integraciones profundas con incumbentes consiguen valuaciones 3-5x más altas que las que compiten directamente.
El modelo de los VCs en la era de la IA, como muchas otras cosas, tendrá que evolucionar
El capital de riesgo tradicional para IA no está peligrando, pero su definición de "venture" está cambiando fundamentalmente. La aventura ya no será construir desde cero, al menos en todas sus inversiones, sino que transformar lo que ya funciona.
Esta evolución se sustenta en mi análisis anterior sobre la transición de los modelos SaaS a modelos de Services-Led Growth. Los incumbentes no van a desaparecer; van a absorber la IA y volverse más poderosos que nunca.
La Última Interfaz entre el humano y la máquina no será construida por una startup en un garaje. Será construida por quien combine la tecnología más avanzada con las relaciones más profundas y donde estén las mayores oportunidades de transformación.
Los VCs que se aventuren a repensar su modelo primero no solo sobrevivirán al cambio de paradigma. Lo dominarán.