Las empresas han estado experimentando y evaluando diferentes herramientas de inteligencia artificial (IA) durante los últimos años para definir su estrategia de adopción. Sin embargo, los inversores creen que este período de experimentación está llegando a su fin. Según una reciente encuesta realizada por TechCrunch a 24 capitalistas de riesgo enfocados en empresas, una abrumadora mayoría pronosticó que las organizaciones incrementarán su presupuesto para herramientas de IA en 2026, aunque no para todos los productos. La mayoría de los inversores indicó que este aumento en la inversión se concentrará en un número limitado de contratos.
La consolidación de inversiones
Andrew Ferguson, vicepresidente en Databricks Ventures, anticipa que 2026 será el año en que las empresas comenzarán a consolidar sus inversiones y a seleccionar a los ganadores. Según Ferguson, «las empresas están probando múltiples herramientas para un único caso de uso, y hay una explosión de startups centradas en ciertos centros de compra donde es extremadamente difícil discernir la diferenciación incluso durante las pruebas de concepto«. A medida que las organizaciones vean resultados reales provenientes de la IA, comenzarán a reducir el presupuesto de experimentación, racionalizar herramientas que se superponen y redirigir esos ahorros hacia las tecnologías de IA que ya han demostrado ser efectivas.
Rob Biederman, socio director en Asymmetric Capital Partners, está de acuerdo con esta visión. Anticipa que las empresas no solo concentrarán sus gastos de forma individual, sino que el panorama empresarial en general limitará su gasto en IA a un conjunto reducido de proveedores de toda la industria. Biederman afirma que los presupuestos aumentarán para un conjunto estrecho de productos de IA que entreguen resultados claros, mientras que disminuirán drásticamente para todo lo demás.
Inversiones enfocadas en la IA segura
Scott Beechuk, socio en Norwest Venture Partners, sostiene que las empresas aumentarán su gasto en herramientas que aseguren el uso seguro de la IA. Según Beechuk, «las empresas ahora reconocen que la inversión real radica en las capas de salvaguarda y supervisión que hacen que la IA sea confiable». A medida que estas capacidades maduren y reduzcan el riesgo, las organizaciones se sentirán más seguras al pasar de pilotos a desplegues escalados, lo que seguramente incrementará los presupuestos.
Harsha Kapre, director en Snowflake Ventures, predice que las empresas gastarán en IA en tres áreas distintas en 2026: el fortalecimiento de las bases de datos, la optimización del modelo tras el entrenamiento y la consolidación de herramientas. Kapre menciona que los directores de inversión están reduciendo la dispersión del software como servicio y avanzando hacia sistemas unificados e inteligentes que disminuyen los costos de integración y ofrecen un retorno de inversión medible.
El impacto en las startups
Este cambio hacia una mayor concentración de inversiones afectará también a las startups. Aunque no está claro cómo se manifestará, existe la posibilidad de que las startups de IA enfrenten un punto de quiebre similar al que vivieron las startups de SaaS hace algunos años. Las empresas que ofrezcan productos difíciles de replicar, como soluciones verticales o aquellas basadas en datos patentados, probablemente seguirán dando resultados positivos, mientras que las startups con productos comparables a los ofrecidos por grandes proveedores como AWS o Salesforce, podrían ver cómo sus proyectos piloto y financiamiento comienzan a escasear.
Los inversores parecen compartir esta preocupación. Cuando se les pregunta cómo saben que una startup de IA tiene una ventaja competitiva, varios capitalistas de riesgo mencionan que las empresas con datos patentados y productos que no pueden ser fácilmente replicados por un gigante tecnológico o una empresa de modelos de lenguaje son las más protegidas.
Consejos para emprendedores y negocios
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Concentrarse en la diferenciación: Desarrollar productos o servicios únicos que no sean fácilmente replicables por grandes jugadores en el mercado.
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Priorizar la seguridad: Invertir en las capacidades de salvaguarda y supervisión que permitan a los clientes confiar en las soluciones de IA.
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Fomentar la unión de tecnologías: Crear soluciones que integren varias herramientas de manera eficiente, reduciendo la complejidad para el cliente.
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Escuchar a los inversores: Estar atento a las tendencias y predicciones de los capitalistas de riesgo, adaptando la estrategia de negocio en consecuencia.
- Medir el retorno de inversión: Establecer métricas claras para demostrar la eficacia de las soluciones de IA y presentar resultados tangibles a los clientes.
Conclusiones
La tendencia de consolidación en el gasto en IA por parte de las empresas sugiere un cambio significativo hacia la selección cuidadosa de herramientas y proveedores que ofrecen resultados demostrables. Como resultado, las startups deberán adaptarse rápidamente a estas nuevas dinámicas del mercado o arriesgarse a quedar atrás. La adaptación y la diferenciación serán claves para sobrevivir en un entorno donde solo unos pocos proveedores captarán la mayor parte del presupuesto de IA en el futuro cercano.