Introducción
Si hoy diriges una startup de IA, no solo compites con otros fundadores: te mueves en uno de los mercados con más capital y mayor tensión estratégica de la historia del sector tecnológico, marcado por el crecimiento vertiginoso y la intensa competencia dentro de la industria de la IA. Con grandes empresas desarrollando sus propios modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM), capas de infraestructura que compiten por convertirse en el estándar y la IA generativa transformando sectores que van de los medios al SaaS empresarial, hay mucho en juego. El auge actual de la IA, impulsado por avances como las arquitecturas transformer y los grandes modelos de lenguaje, ha desatado una inversión sin precedentes y ha acelerado la innovación en todos los sectores.
La inteligencia artificial ha evolucionado desde la investigación temprana y el razonamiento simbólico hasta las aplicaciones transformadoras de hoy, con un profundo impacto en industrias de todo el mundo.
Hemos desarrollado un marco práctico de cinco pasos para ayudar a los fundadores de IA a tomar esta decisión. Cada paso incluye las preguntas clave que todo fundador debería hacerse al sopesar las ventajas y los inconvenientes de captar más capital frente a vender el negocio. Para ilustrarlo, recurrimos a casos reales, como la reciente ronda de financiación de Lovable y la venta parcial de Scale AI a Meta, que muestran cómo afrontaron los fundadores estas decisiones y qué renuncias implicó cada camino.
1. Ten claro qué solución de machine learning estás construyendo realmente para startups de IA
No todas las startups de IA son iguales. Algunas se parecen a laboratorios de investigación en IA, otras ofrecen herramientas con aplicaciones prácticas en el mundo real, algunas están construyendo un programa de IA y muchas todavía están demostrando si están creando un producto o solo una funcionalidad.
Fíjate en Lovable, por ejemplo: sus herramientas de IA generativa, centradas en el usuario, mejoran los flujos de trabajo creativos con un encaje claro entre producto y mercado. No estaban montando una demo tecnológica: crearon un producto viral que engancha. Sus sólidas métricas de uso y su ARR les permitieron captar capital con una valoración de 1.500 millones de dólares en una ronda muy competida liderada por Accel.
Pregúntate:
- ¿Estás resolviendo problemas anclados en las necesidades de los clientes, o creando demos vistosas con GPT-4?
- ¿Dependes de APIs externas, o eres dueño de una infraestructura central (por ejemplo, modelos de machine learning únicos, conjuntos de datos propios o incluso un lenguaje de programación propio)?
- ¿Tu solución está integrada en flujos de trabajo como atención al cliente, creación de contenidos o toma de decisiones financieras? Por ejemplo, un sistema experto es un tipo de solución de IA que ha generado un impacto real en dominios especializados.
La diferenciación importa. La defensibilidad importa más. Históricamente, los sistemas expertos ofrecieron soluciones de IA defensibles al codificar el conocimiento de un dominio, lo que impulsó una adopción generalizada y el crecimiento del sector.
2. Reconoce el tipo de atención que estás recibiendo
El interés de los inversores no es lo mismo que la validación del mercado. En la IA, el interés puede venir de varias direcciones distintas:
- Los VC buscan plataformas que puedan escalar entre verticales con potencial de tipo "el ganador se lo lleva todo".
- Los compradores estratégicos a menudo quieren adquirir tecnología clave, equipos o una presencia temprana en el mercado para reforzar sus ofertas existentes.
- Las firmas de private equity pueden aportar financiación o buscar adquisiciones, normalmente centrándose en startups consolidadas con modelos de negocio probados.
Scale AI ejemplifica esta doble atención. Vendió el 49 % de la empresa a Meta con una valoración de 29.000 millones de dólares y liquidó así parte del negocio sin ceder el control. El atractivo no era solo su facturación, sino el valor estratégico de su infraestructura de datos para la hoja de ruta de IA de Meta.
Señal de alerta: si recibes interés de M&A de forma espontánea pero te cuesta cerrar una ronda, puede que hayas construido algo valioso, pero no a escala de venture capital.
No pasa nada, pero tienes que actuar en consecuencia.
3. Evalúa las condiciones del mercado y la presión competitiva en IA
No estamos en un invierno de la IA, pero el calor se está desplazando. El capital fluye hacia los ganadores claros, no hacia los experimentos. Los modelos se están convirtiendo en commodities. Ser "un wrapper de un LLM" no es suficiente.
Fíjate en Glean: captaron capital con una valoración de 7.200 millones de dólares tras superar los 100 millones de ARR. ¿Por qué? Porque resuelven una necesidad empresarial profunda, la búsqueda interna en todas las herramientas de la empresa, y presentan señales sólidas de durabilidad. Sus aplicaciones de IA no son vistosas: son imprescindibles.
Compáralo con los fundadores que persiguen la viralidad a corto plazo. Si no tienes distribución, una ventaja defendible en datos o un uso diferenciado de las redes neuronales, quizá este sea el mejor momento para buscar un socio, antes de que las grandes empresas te alcancen. Los avances recientes en deep learning y en sus técnicas han sido revolucionarios e impulsan el éxito de muchas de las empresas líderes. Las soluciones que hoy ganan tracción suelen ser sistemas de IA robustos, desde los primeros hitos de estos sistemas hasta aplicaciones modernas como los chatbots y los asistentes virtuales. Para tener éxito, las empresas necesitan acceso a big data y a conjuntos de datos masivos, fundamentales para entrenar modelos avanzados. Lo que distingue a las empresas de éxito es su capacidad para aprovechar esa tecnología revolucionaria y mantenerse a la vanguardia en un panorama que cambia a toda velocidad.
Pregúntate:
- ¿Seguimos por delante del resto, o nos está alcanzando la conversión en commodity?
- ¿Podemos justificar captar más de 30 millones de dólares para conquistar a los compradores empresariales, o un exit estratégico rentabilizaría mejor el valor que hemos creado?
La competencia y el progreso continuos en el campo están impulsados por el rápido desarrollo de la IA, lo que hace imprescindible innovar y adaptarse de forma constante.
4. Mapea el apetito de tu equipo por el riesgo y la propiedad
Algunos fundadores quieren jugárselo todo a una OPV de 10.000 millones de dólares. Otros prefieren construir, ganar y vender.
Ninguna de las dos opciones es un error, pero la falta de claridad se paga con años desperdiciados.
- Levantar capital significa más dilución, más riesgo de ejecución y más tiempo.
- Vender significa ceder algo de control, pero puede desbloquear un mayor alcance o un camino más rápido hacia el impacto.
No te fijes solo en la valoración. Pregúntate qué tipo de recorrido queréis tú y tus cofundadores. ¿Queréis seguir siendo independientes otros cinco a siete años? ¿O formar parte de una plataforma mayor os permitiría dar lo mejor de vosotros?
Nadie te premia por acabar quemado con un cap table inflado y ningún exit.
5. Entiende el panorama estratégico, y quién se beneficia más de lo que has construido
Cada uno de estos movimientos recientes (el acuerdo de Scale AI con Meta, el rápido crecimiento y la financiación de Lovable, y la megaronda en fase avanzada de Glean) refleja una respuesta distinta a la misma pregunta: ¿quién obtiene el mayor valor de esta empresa?
- Scale AI tenía poder de negociación con múltiples pretendientes y monetizó de forma estratégica, integrando la IA en sus productos y servicios para mantenerse a la cabeza.
- Lovable optó por levantar capital y seguir creciendo, apostando por su base de usuarios y su velocidad.
- Glean redobló la apuesta con una visión a largo plazo en búsqueda empresarial y herramientas de conocimiento impulsadas por IA, centrándose en mejorar la experiencia del cliente para los usuarios finales.
Los mejores fundadores (a menudo entre los grandes innovadores del campo) no se limitan a responder al interés entrante. Moldean la narrativa de forma proactiva y deciden en función tanto de sus objetivos personales como del potencial de la empresa.
Las aplicaciones prácticas de IA, como los asistentes virtuales, están aportando valor real en todas las industrias y demuestran el impacto de estas decisiones estratégicas.
Reflexiones finales: no hay una respuesta "correcta", solo el encaje adecuado
Todo el sector está atravesando una transformación, impulsada por los avances en tecnologías de la información y por hallazgos fundamentales de la teoría de la información. Esta transformación refleja un cambio de paradigma que arrancó con la revolución cognitiva de 1956, que cambió de raíz nuestra forma de entender la mente y la inteligencia. La inteligencia artificial (IA) ya no es un experimento de trastienda en los departamentos de informática ni en los laboratorios de IA: hoy impulsa resultados reales en el mundo de los negocios, desde la relación con los clientes hasta la logística o los flujos de trabajo creativos, y genera y ahorra millones de dólares a las organizaciones.
Los orígenes de la inteligencia artificial se remontan a científicos de la computación pioneros como Alan Turing, cuyo trabajo fundacional condujo al desarrollo del test de Turing como método para evaluar la inteligencia de las máquinas. La Conferencia de Dartmouth, organizada por figuras clave como John McCarthy y Nathaniel Rochester, marcó un acontecimiento decisivo en el que la inteligencia artificial (IA) quedó oficialmente formulada como disciplina científica. Las primeras investigaciones en IA de Allen Newell y Herbert A. Simon introdujeron el razonamiento simbólico, sentando las bases de sistemas inteligentes capaces de tareas como jugar al ajedrez y el procesamiento del lenguaje natural. Estos hitos se lograron en laboratorios de IA, que se convirtieron en centros de innovación y colaboración entre destacados científicos de la computación.
Desde la conceptualización temprana del cerebro artificial y de los humanos artificiales en el siglo XX, inspirada en la ciencia ficción y en la influyente obra teatral de ciencia ficción Rossum’s Universal Robots, hasta la búsqueda de una inteligencia artificial general y una inteligencia de las máquinas capaz de rivalizar con la inteligencia humana, el campo ha evolucionado con rapidez. Ya sea que estés construyendo personas artificiales capaces de jugar al ajedrez (igualando o superando a los jugadores humanos) y de mantener una conversación mediante el procesamiento avanzado del lenguaje humano, o desarrollando aplicaciones de IA más específicas en sanidad o finanzas, el impacto de las redes neuronales artificiales ha sido transformador. Estas innovaciones han habilitado un amplio abanico de capacidades de IA, desde jugar a juegos hasta la comprensión del lenguaje natural, y han ampliado el alcance de los sistemas inteligentes.
Hoy los agentes de IA son cada vez más autónomos, con capacidades avanzadas de toma de decisiones y la habilidad de interactuar de forma casi humana, lo que reduce la necesidad de intervención humana. El futuro promete todavía más, con oportunidades de acceso anticipado a tecnologías y herramientas de IA de vanguardia que seguirán ampliando los límites de lo posible. Conviene recordar, sin embargo, las cualidades propias del razonamiento humano, que implica un conocimiento inconsciente y encarnado, además de intencionalidad, rasgos que distinguen la inteligencia humana de los procesos de las máquinas.
Entonces, ¿te conviene más redoblar la apuesta o capitalizar?
La respuesta depende de lo que estés construyendo, de quién le saca más valor y de hacia dónde queréis llegar como equipo. Si estás sopesando esta decisión, en Aventis estaremos encantados de analizar tu situación y valorar si somos el socio adecuado para acompañarte en este proceso tan complejo.
Por qué necesitas un asesor de M&A tecnológico para tu empresa de IA
Cada empresa de IA es única, igual que lo es la trayectoria de cada fundador. Por eso es fundamental buscar la orientación de expertos en el ámbito de la M&A en IA , en particular asesores de M&A especializados en el sector tecnológico y capaces de entender tu situación concreta.
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Aventis Advisors es un asesor de M&A centrado en empresas de tecnología y crecimiento. Creemos que el mundo estaría mejor con menos operaciones de M&A (pero de mayor calidad), realizadas en el momento adecuado para una empresa y sus propietarios. Nuestro objetivo es ofrecer un asesoramiento honesto y basado en el análisis, exponiendo con claridad todas las opciones a nuestros clientes, incluida la de mantener el statu quo.
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