Hay una escena que resume bastante bien el momento actual de la inteligencia artificial: un emprendedor con una computadora frente a una industria que parece estar dominada por gigantes.
OpenAI, Google, Anthropic, Meta y otros jugadores están invirtiendo cantidades enormes de dinero para mejorar modelos, infraestructura y agentes.
Entonces aparece una pregunta bastante más interesante que “¿qué empresa de IA puedo crear?”
¿Todavía hay lugar para entrar?
La respuesta puede estar en mirar el mercado desde otro lugar.
El problema no es que no haya oportunidades. Es que cambió dónde buscarlas.
Durante los primeros años de la revolución de la IA, gran parte de la conversación estaba concentrada en los modelos: quién tenía el modelo más potente, más capacidad de cómputo, más GPUs y quién podía entrenar sistemas cada vez más grandes.
Ese mercado sigue creciendo, pero las barreras de entrada son enormes.
El AI Index de Stanford estima, por ejemplo, que entrenar GPT-4 costó alrededor de US$79 millones en capacidad de cómputo. Para Llama 3.1-405B, la estimación fue de unos US$170 millones. Son estimaciones de costos de cómputo, no presupuestos contables publicados por las compañías.
La conclusión para un emprendedor no es que sea imposible competir. Es que quizás no sea necesario competir ahí.
Mientras los grandes laboratorios construyen la infraestructura, existe otra posibilidad: utilizar esa infraestructura como una capa sobre la cual construir nuevos productos.
El capital ya está diciendo algo
La concentración de inversión también ayuda a entender el momento.
En 2025, aproximadamente 40% de cada dólar invertido en startups dentro de la plataforma Carta fue a una compañía de IA. En el mismo año, las startups de la plataforma levantaron US$119.500 millones en nuevas rondas.
La cifra no significa que el 40% del venture capital mundial esté en IA. Es un dato específico de Carta y de las compañías que analiza su plataforma.
Pero sirve para mostrar algo importante: el capital ya está apostando fuertemente por la inteligencia artificial.
¿Qué queda por construir cuando una parte importante de la infraestructura tecnológica ya está siendo desarrollada por empresas gigantes?
La oportunidad empieza cuando dejamos de pensar en “IA” como producto
Quizás el error sea pensar en una startup de IA como una empresa que necesariamente tiene que crear inteligencia artificial.
Una compañía puede utilizar modelos existentes para resolver un problema que hasta ahora requería horas de trabajo humano. Puede conectar una IA con un CRM, un sistema contable, un inventario, documentos, proveedores, clientes o un sistema interno que lleva diez años funcionando.
Y ahí aparece una transición importante: de la IA que responde a la IA que hace.
Del chatbot al agente
Un chatbot responde una pregunta. Un agente puede recibir una tarea y ejecutar una secuencia de acciones utilizando diferentes herramientas.
Deloitte encontró que 26% de las organizaciones encuestadas estaba explorando en gran medida el desarrollo de agentes autónomos, mientras otro 42% lo hacía en alguna medida.
Eso abre una enorme cantidad de posibilidades: un agente que prepara presupuestos, analiza documentación, busca proveedores, actualiza un CRM, controla facturas, procesa reclamos o coordina operaciones.
El producto no necesariamente es “un agente”. El producto puede ser el trabajo que ese agente consigue resolver.
La gran oportunidad puede estar en la IA vertical
En lugar de construir una herramienta para cualquier empresa, se puede construir una herramienta para una industria específica: construcción, logística, salud, estudios jurídicos, inmobiliarias, manufactura, comercio exterior o educación.
Cuanto más específico es el problema, más conocimiento de negocio puede incorporar la solución.
Euclid Ventures analizó 4.395 operaciones de venture capital por US$186.000 millones durante 2025 y encontró que las compañías verticales representaron 53% del volumen de operaciones. Además, su participación en el capital invertido pasó de 19% en el primer trimestre a 42% en el cuarto.
Dentro de las operaciones más pequeñas, de entre US$1 y US$5 millones, la participación de compañías verticales pasó de 53% en Q1 a 60% en Q4.
Entre las nuevas compañías que están entrando al mercado, la especialización aparece con mucha fuerza.
El verdadero negocio puede estar detrás del modelo
Hay una pregunta que vale la pena hacerse antes de construir una startup de IA: ¿qué tengo que sea difícil de copiar?
Porque un modelo puede cambiar. Una API puede quedar obsoleta. Una funcionalidad puede convertirse en una característica gratuita de una plataforma más grande.
Pero hay cosas mucho más difíciles de reemplazar: datos propios, conocimiento de una industria, integraciones, clientes, distribución, procesos, historial de operaciones e información acumulada durante años.
Por eso, quizás el verdadero producto no sea el modelo de IA. El verdadero producto puede ser todo lo que construís alrededor de él.
El problema está en llevar la IA del demo a la empresa
McKinsey encontró que 88% de las organizaciones encuestadas ya utilizaba IA en al menos una función, pero solamente 7% decía haberla escalado completamente en toda la organización. La encuesta incluyó 1.993 participantes y se realizó entre junio y julio de 2025.
La diferencia entre probar IA y convertirla en parte de la operación es enorme.
Una empresa puede tener ChatGPT, Copilot, un chatbot o diez pruebas piloto. Pero eso no significa que la IA esté realmente integrada en su negocio.
Para llegar ahí hay que resolver datos, permisos, procesos, sistemas heredados, seguridad, capacitación y medición.
Ahí aparece otro mercado: no solamente crear IA, también ayudar a las empresas a implementarla.
¿Y qué pasa en América Latina?
La oportunidad no está solamente en Silicon Valley.
Un estudio del BID sobre startups de América Latina y el Caribe que no nacieron como compañías de IA encontró que 85% ya utiliza IA generativa y 75% utiliza IA predictiva, especialmente en áreas como marketing, desarrollo de producto y toma de decisiones.
Quizás la pregunta no sea “¿qué nueva inteligencia artificial puedo inventar?”, sino “¿qué problema de mi mercado puedo resolver utilizando la inteligencia artificial que ya existe?”
Y ahí aparecen mercados enormes y todavía poco automatizados: construcción, logística, industria, salud, comercio exterior, servicios profesionales, inmobiliarias, educación y turismo.
Miles de empresas todavía trabajan con una combinación de mails, WhatsApp, Excel, sistemas antiguos y procesos manuales.
Entonces, ¿todavía hay lugar?
Sí, pero probablemente no en todos los lugares por igual.
La carrera por construir el próximo gran modelo está dominada por compañías con recursos extraordinarios. La oportunidad para un nuevo emprendedor puede estar bastante más cerca: en una industria, en un proceso, en un problema específico, en una integración, en un conjunto de datos, en un workflow o en una tarea que hoy parece demasiado aburrida como para convertirse en una startup.
Quizás la próxima empresa importante construida sobre inteligencia artificial no sea la que cree el próximo ChatGPT. Quizás sea la que consiga que una empresa de construcción presupueste en minutos, un operador logístico reduzca horas de trabajo manual o un estudio profesional procese diez veces más documentación.
La pregunta ya no debería ser: “¿Qué IA puedo crear?”
La pregunta es otra: ¿qué problema vale la pena resolver ahora que la IA existe?
Y ahí, probablemente, esté una de las grandes oportunidades de la próxima generación de emprendedores.
Nota en colaboración con Emprendedores News
ROMA
Inteligencia artificial, tecnología y negocios.
