Los inversores han estado invirtiendo miles de millones en empresas de inteligencia artificial (IA) en los últimos años, dado el impacto que esta tecnología tiene en el Valle y en el mundo. Sin embargo, no todas las empresas de IA están captando la atención de los inversores.
A pesar de que muchas compañías están cambiando su nombre para incluir ‘IA’, algunas ideas de startups ya no son atractivas para los inversores. TechCrunch conversó con capitalistas de riesgo para descubrir qué dejan de buscar en las startups de software como servicio (SaaS) relacionadas con la IA.
Categorías de SaaS en auge
Las categorías de SaaS que ahora atraen a los inversores incluyen startups que construyen infraestructura nativa de IA, SaaS verticales con datos propios, sistemas de acción que ayudan a los usuarios a completar tareas y plataformas integradas en flujos de trabajo críticos, según Aaron Holiday, socio gerente de 645 Ventures.
No obstante, también mencionó tipos de empresas que están consideradas aburridas por los inversores en la actualidad: startups que crean capas de trabajo delgadas, herramientas horizontales genéricas, gestión de productos ligera y analíticas superficiales. Es decir, cualquier cosa que un agente de IA pueda hacer ahora.
Lo que ya no interesa a los inversores
Abdul Abdirahman, inversor en la firma F Prime, añadió que el software vertical genérico “sin barreras de datos propias” ya no es popular. Igor Ryabenky, fundador y socio gerente de AltaIR Capital, profundizó en este punto, indicando que los inversores no se interesan en productos que carecen de profundidad.
“Si tu diferenciación se basa principalmente en la interfaz de usuario y la automatización, eso ya no es suficiente”, afirmó. “La barrera de entrada ha disminuido, lo que dificulta la construcción de una verdadera ventaja competitiva.”
Las nuevas empresas deben enfocarse en la propiedad real de los flujos de trabajo y una clara comprensión del problema desde el inicio. “Las enormes bases de código ya no son una ventaja; lo que importa es la velocidad, el enfoque y la capacidad de adaptarse rápidamente”, añadió.
El precio también debe ser flexible; los modelos rígidos por asiento serán más difíciles de defender, mientras que los modelos basados en consumo tienen más sentido en este entorno.
El cambio en el enfoque de los desarrolladores
Jake Saper, socio general en Emergence Capital, también compartió su opinión sobre la propiedad. Según él, las diferencias entre Cursor y Claude Code son un indicador importante. “Uno posee el flujo de trabajo del desarrollador, el otro solo ejecuta la tarea”, continuó Saper. “Los desarrolladores están eligiendo cada vez más la ejecución sobre el proceso.”
Los productos que intentan atraer a tantos clientes humanos como sea posible para usar continuamente el producto podrían enfrentar dificultades conforme los agentes asuman el flujo de trabajo. “Antes de Claude, hacer que las personas trabajaran dentro de tu software era una ventaja competitiva, pero si los agentes realizan el trabajo, ¿a quién le importa el flujo de trabajo humano?”
Saper también considera que las integraciones están perdiendo popularidad, especialmente con el protocolo de contexto de modelo de Anthropic (MCP), que facilita conectar modelos de IA a datos y sistemas externos.
Nuevas perspectivas para el futuro del SaaS
“Ser el conector solía ser una ventaja, pero pronto será una utilidad”, afirmó. Además, las herramientas de automatización del flujo de trabajo y gestión de tareas que coordinan el trabajo humano se vuelven menos necesarias si, con el tiempo, los agentes simplemente ejecutan las tareas.
Ryabenky señaló que las empresas SaaS que están luchando por captar fondos en este momento son aquellas que pueden ser fácilmente replicadas. “Las herramientas de productividad genéricas, el software de gestión de proyectos, los clones de CRM básicos y las capas de IA ligeras sobre APIs existentes entran en esta categoría.”
Si el producto es principalmente una capa de interfaz sin una integración profunda, datos propios o conocimiento de procesos embebidos, los equipos de IA nativos fuertes pueden reconstruirlo rápidamente, lo que genera cautela entre los inversores.
En general, lo que sigue siendo atractivo en SaaS es la profundidad y la experiencia, con herramientas integradas en flujos de trabajo críticos. Las empresas deben ahora integrar la IA de manera profunda en sus productos y actualizar su marketing para reflejarlo.
“Los inversores están reubicando capital hacia negocios que poseen flujos de trabajo, datos y experiencia en el dominio”, concluyó Ryabenky, “y alejándose de productos que se pueden copiar sin mucho esfuerzo.”
