En los últimos años, varias empresas emergentes de IA de alto perfil, respaldadas por importantes inversores en IA, se han enfrentado a reveses significativos, y algunas han incurrido en pérdidas de cientos de millones de dólares incluso después de prometer una tracción inicial y valoraciones ambiciosas.
Estos avances sirven como advertencia para la comunidad global de inversores en IA: en un panorama caracterizado por la rápida innovación y el entusiasmo mediático, las prácticas convencionales de diligencia debida ya no son suficientes. El sector de la IA, en particular, se ha vuelto cada vez más vulnerable a la publicidad exagerada, y algunas startups exageran sus capacidades tecnológicas, a menudo recurriendo a cientos de programadores humanos en segundo plano mientras promocionan sus soluciones como sistemas de IA totalmente autónomos.
Como dice el viejo refrán: «Cualquiera puede vender aceite de serpiente, pero no todos venden lo auténtico». Distinguir la innovación genuina de las afirmaciones exageradas es más crucial que nunca para los inversores que buscan valor sostenible a largo plazo en el sector de la IA.
Para los principales inversores en IA, incluidas las grandes tecnológicas, los fondos institucionales y las empresas de capital riesgo, este momento representa tanto una advertencia como una oportunidad. La complejidad de la evaluación de la IA exige un cambio estratégico que combine la visión visionaria con el rigor técnico y la diligencia colaborativa. El reciente auge y caída de startups destacadas subraya la necesidad de un enfoque más disciplinado y con visión de futuro, que pase de la inversión reactiva a la proactiva.
A continuación se describen tres estrategias prospectivas diseñadas para ayudar a los inversores a aprovechar de manera más eficaz las oportunidades y los desafíos que configuran el cambiante panorama de la IA.
Estrategia n.° 1: Mitigar el FOMO con una inversión paralela en experiencia en IA de terceros
En un sector donde el ritmo de la innovación a menudo supera la capacidad de los inversores para evaluarla, un modelo de inversión paralela se vuelve cada vez más indispensable. Este enfoque implica no solo asignar capital a startups de IA, sino también contratar sistemáticamente a expertos y auditores independientes en IA para realizar evaluaciones continuas y objetivas de la tecnología clave de cada startup.
Si bien las recomendaciones de inversores destacados pueden ser una señal de credibilidad, nunca deben sustituir una diligencia debida directa y basada en la evidencia. Estas evaluaciones deben abarcar disciplinas críticas de IA, como el procesamiento del lenguaje natural (PLN), las operaciones de aprendizaje automático (MLOps), el rendimiento de los modelos y la validación a nivel de producto.
Evitar decisiones basadas en el miedo a perderse algo (FOMO) en la inversión en IA: el miedo a perderse algo (FOMO) suele impulsar a los inversores a buscar acuerdos de alto perfil, especialmente cuando se trata de nombres influyentes, en detrimento de una evaluación rigurosa. Una estrategia de inversión paralela disciplinada y basada en la experiencia mitiga este riesgo al priorizar evaluaciones técnicas independientes que validen el potencial a largo plazo de una startup más allá de la presentación.
Un modelo comparable se encuentra en el enfoque de Entrepreneur First (EF) , una aceleradora global pionera en la inversión en talento, apoyando a personas excepcionales incluso antes de que exista un equipo o una idea de negocio. Al centrarse en el potencial innato de los fundadores técnicos y guiarlos en la búsqueda de cofundadores y la creación de empresas, EF ha ayudado a lanzar más de 600 startups, valoradas en conjunto en más de 11 000 millones de dólares en 2025.
Con el mismo espíritu, la estrategia propuesta aquí aboga por invertir no solo en empresas sino también en experiencia en inteligencia artificial de terceros, garantizando una diligencia debida constante e imparcial durante todo el ciclo de vida de la inversión.
Estrategia n.° 2: Establecer un canal de comunicación exclusivo para inversores del sindicato
Si bien la transparencia de los fundadores es esencial, la comunicación estructurada y colaborativa entre inversores es igualmente importante, especialmente en sectores en constante evolución como la IA, donde la innovación puede superar la diligencia debida tradicional. Establecer canales de comunicación específicos para los sindicatos —mediante sesiones informativas periódicas, diligencia debida compartida y paneles de expertos— ayuda a reducir la asimetría de la información, permite la validación cruzada de reclamaciones y mejora la asignación de capital. Un marco coordinado también refuerza la supervisión, facilita el intercambio de recursos y apoya la identificación temprana de riesgos, lo que podría ahorrar millones en fondos mal asignados.
Un ejemplo relevante del interés de los inversores por una mayor transparencia es el auge de Arfur Rock , una cuenta anónima de X (anteriormente Twitter) conocida como la «Chica Chismosa de Silicon Valley». Esta cuenta comparte información privilegiada sobre la financiación de startups y sus métricas de rendimiento, cobrando impulso al revelar información que normalmente está protegida por acuerdos de confidencialidad o regulaciones de la SEC.
Aunque informal, Arfur Rock subraya una necesidad más amplia de visibilidad e intercambio de información en el capital riesgo. Una red de comunicación privada y estructurada entre inversores sindicados podría ir aún más lejos, ofreciendo información verificada y práctica que respalde decisiones de inversión más alineadas y basadas en la evidencia.
Estrategia n.° 3: Priorizar la transparencia técnica e interactuar directamente con los ingenieros de IA
La inteligencia artificial es inherentemente compleja y, a menudo, opaca, lo que dificulta su evaluación para inversores sin conocimientos técnicos. En un mercado impulsado por la publicidad, distinguir la innovación genuina de las narrativas elaboradas requiere más que presentaciones de ventas: exige transparencia en la documentación técnica, las métricas de rendimiento de los modelos y los datos de implementación en el mundo real. Para evaluar realmente las capacidades y la escalabilidad de una startup, los inversores deben ir más allá de los fundadores e interactuar directamente con los ingenieros, los equipos de producto y los primeros clientes.
Un ejemplo relevante es el ascenso de Nvidia en el sector del hardware de IA. Su liderazgo en el mercado se basó en una inversión disciplinada en I+D y un desarrollo de productos transparente e iterativo. Los inversores que interactuaron estrechamente con los equipos técnicos de Nvidia adquirieron un profundo conocimiento de su cartera de innovación, lo que demuestra cómo la fluidez técnica y la interacción directa pueden generar inversiones más informadas y con mayor convicción.
Reflexiones finales: Un mandato para la disciplina estratégica en la inversión en IA
A medida que la inteligencia artificial evoluciona rápidamente, transformando las industrias y redefiniendo la ventaja competitiva, la necesidad de una inversión disciplinada y transparente nunca ha sido mayor. En este panorama de alto riesgo, donde coexisten promesas y riesgos, el capital por sí solo no es suficiente. Los grandes inversores tecnológicos, los fondos institucionales, las oficinas familiares y las empresas de capital riesgo deben afrontar el reto con un compromiso más profundo basado en la fluidez técnica, la inteligencia colaborativa y una diligencia debida constante. Navegar por el futuro de la IA requerirá más que convicción; exige claridad, rigor y la disciplina para ver más allá de las expectativas.
En definitiva, la próxima era de la IA no la definirán solo quienes sueñan con mayor valentía, sino quienes invierten con criterio. En un mercado impulsado por un potencial exponencial y una volatilidad persistente, solo el capital disciplinado, basado en la perspicacia y la responsabilidad, perdurará.
