El 1 de julio de 2025 organizamos un webinar en directo titulado «Valoraciones de IA y tendencias de financiación en 2025». Lo condujeron Marcin Majewski, Managing Director, y Filip Drazdou, M&A Director.
Ahora puedes ver la repetición completa del webinar a continuación. Si quieres descargar el material de la presentación utilizado durante la sesión, puedes hacerlo fácilmente haciendo clic en el botón de descarga del informe situado a la izquierda (si usas un ordenador) o desplazándote hasta el final del todo (si usas un teléfono).
A continuación tienes la transcripción completa de la conversación, editada para ganar claridad, fluidez y concisión.
Bienvenida e introducción
Marcin Majewski:
¡Hola! Te damos la bienvenida a nuestro webinar sobre valoraciones de IA y M&A.
Soy Marcin Majewski, fundador y socio director de Aventis Advisors, y me acompaña Filip.
Filip, saluda y preséntate.
Filip Drazdou:
Filip Drazdou, soy Director en Aventis Advisors. Un placer veros a todos.
Marcin Majewski:
Nos impresiona mucho que hayas decidido dedicar parte de tu valioso tiempo de vacaciones de verano a escucharnos. Así que esperamos aportarte algunas ideas interesantes sobre la inteligencia artificial.
Como casi todo el mundo, partíamos de cero en el terreno de la IA, pero empezamos bastante pronto: experimentábamos con ella en nuestro propio negocio incluso antes de que se anunciara ChatGPT.
Así que llevamos ya un buen tiempo observando la IA y su impacto en el M&A y en la inversión. En este webinar queremos compartir lo que hemos aprendido hasta ahora sobre los mercados cotizados, los mercados privados y lo que esperamos del futuro del M&A.
Hasta ahora no ha habido muchos exits, pero esperamos que lleguen en abundancia. Tenemos muchas ganas de verlos materializarse.
En fin, sin más preámbulos, entremos en la presentación. Hoy tenemos 45 minutos, así que empecemos por la agenda.
Vamos a hablar de:
- La IA en los mercados cotizados: las empresas que cotizan en bolsa.
- Luego, una perspectiva interesante sobre qué cuenta realmente como IA (de eso se encargará Filip).
- Las tendencias recientes de financiación en IA.
- Lo que estamos viendo en el M&A en IA y los exits, y cómo posicionarte como fundador o inversor.
- Después haremos un resumen y cerraremos.
También nos reservaremos un par de minutos al final para responder a tus preguntas, así que no dudes en escribirlas: intentaremos que esto sea lo más interactivo posible.
El vídeo también estará disponible en nuestra web y en YouTube, así que no dejes de suscríbete a nuestro canal si puedes.
Filip, te paso la palabra.
Valoraciones de IA en los mercados públicos
Filip Drazdou:
Sí. Quiero empezar por los datos de los mercados cotizados, que suelen ofrecer la información diaria más completa y fiable sobre lo que está pasando.
Ya hemos creado índices de mucho éxito antes. Por ejemplo, en SaaS o servicios de TI : ahí puedes seguir el sentimiento del mercado y la evolución del sector.
Así que, durante un tiempo, le dimos vueltas a la idea: hagamos algo parecido con la IA. Pero la pregunta era otra: ¿qué es la IA en los mercados cotizados? Lo primero que viene a la mente es Nvidia y quizá algún otro actor más pequeño. Pero ¿qué empresas cuentan de verdad como empresas de IA?
Se nos ocurrió una metodología bastante interesante. Elegimos una fecha concreta del pasado, el 27 de enero, cuando se lanzó DeepSeek y los mercados se desplomaron. Nvidia cayó un 17% y muchas otras empresas registraron caídas de dos dígitos.
Así que nos dijimos: las empresas que sufrieron movimientos importantes ese día probablemente estén expuestas de algún modo al ecosistema de la IA. Reunimos una lista de todas ellas, de sectores muy distintos, y así nació nuestro Índice de IA.
Analizamos los valores del índice desde noviembre de 2023, en torno al lanzamiento de ChatGPT, o el nacimiento de la IA moderna. Desde entonces:
- El índice de IA con ponderación equitativa ha subido un 166%.
- La versión ponderada por capitalización de mercado, en la que Nvidia pesa un 30%, ha subido casi un 150%.
La conclusión principal: estamos en máximos históricos para las empresas de IA. El sentimiento no podría ser mejor.
Antes de entrar en los argumentos alcistas y bajistas, hablemos de lo que hay dentro de este índice.
Incluimos toda la cadena de suministro de la IA. El 27 de enero, cuando cayeron los mercados, no cayeron solo los semiconductores: cayó todo, desde la generación de electricidad hasta el petróleo y el gas, las cadenas de suministro de semiconductores, los centros de datos y los proveedores de hardware. Por eso nuestro índice de IA upstream incluye todas estas empresas que contribuyen a la infraestructura de la IA.
Los LLM y las aplicaciones de IA acabarán entrando en este índice, pero la mayoría todavía no cotizan en bolsa. Así que, por ahora, trabajamos con el lado de la infraestructura y el suministro, y resulta muy revelador. La IA de hoy no es solo OpenAI o Anthropic: es también toda la base industrial que hay detrás.
Caso alcista: el boom de inversión en IA
Filip Drazdou:
La pregunta ahora es: ¿y qué viene después? ¿Hacia dónde vamos a partir de aquí?
Es tradición nuestra plantear siempre un caso alcista y otro bajista. Marcin, ¿quieres empezar por el alcista? ¿Hasta dónde podemos llegar?
Marcin Majewski:
Sí. No sé exactamente hasta dónde, pero me alegra ser optimista, porque creo de verdad que vamos a llegar muy lejos.
¿Es una burbuja? Difícil de decir. Hay muchas expectativas y habrá aún más.
Pero creo que está justificado. La IA va a transformar la sociedad y la forma de vivir de la gente de manera profunda.
Reconstruir el mundo para dar cabida a la IA cuesta, sencillamente, mucho dinero. Y alguien tiene que hacerlo. Y alguien se beneficiará de ello.
Así que creo que apenas estamos al principio de la revolución de la IA. Vamos a ver mucho más crecimiento.
Queda una cantidad enorme de infraestructura por construir para dar cabida a la IA. Creo que viviremos un boom de inversión de entre 5 y 10 años que llevará las valoraciones a cotas nunca vistas.
Otra singularidad de esta vez es que no compiten solo las empresas. Los Estados también han entrado en juego. Eso no lo vimos en los booms tecnológicos anteriores.
Buena parte de la infraestructura será redundante, porque se duplicará de una región a otra. Todos quieren tener su propia IA soberana.
Así que tendremos IA soberana para EE. UU., para China, para los países de la UE, y lo que se te ocurra.
Y, por tanto, creo que la inversión en la red eléctrica y en centros de datos va a ser inmensa.
Mientras no dispongamos de la fusión nuclear como nueva fuente de energía, creo que seguiremos necesitando una cantidad ingente de inversión de este tipo. Sencillamente, porque es caro.
Así que creo que a estas empresas les queda un largo camino por recorrer.
¿Filip?
Caso bajista: correcciones del mercado de IA y presiones competitivas
Filip Drazdou:
Sí, aquí costaba un poco construir un caso bajista. Muchas de estas empresas no son valores de moda ni SPAC. Son compañías de la vieja economía, con más de 100 años a sus espaldas, que solo ahora empiezan a beneficiarse de toda la inversión y el CapEx en IA.
Si tuviera que plantear un caso bajista, empezaría por la correlación con el S&P 500. Si crees que el mercado en su conjunto está sobrevalorado, sobre todo en EE. UU., en cualquier corrección estas empresas van a sufrir.
Ya lo vimos con los aranceles, que provocaron una caída bastante fuerte en muchas empresas. Así que, si hay otro mercado bajista en EE. UU., estas compañías podrían caer más rápido que las demás.
Mi segundo argumento sería este: ahora mismo, estas empresas disfrutan de una rentabilidad y unos márgenes altísimos. Nvidia prácticamente imprime dinero a miles de millones. Pero, por las leyes de la economía, la competencia acabará erosionando eso. El beneficio total del sector se reducirá a medida que aparezcan nuevos actores, se intensifique la competencia y el valor se traslade a los consumidores o a las empresas.
Así que podríamos ver una caída de los beneficios y, con ella, un retroceso de las cotizaciones, pero no porque desaparezca la demanda, sino porque los beneficios se redistribuyen.
Dicho esto, la muestra de empresas es bastante diversa. Yo, personalmente, no veo una burbuja en la IA.
¿Tú qué opinas, Marcin?
Valoraciones de IA: ¿hay una burbuja en las valoraciones de IA?
Marcin Majewski:
No, no. Cuando miramos el segmento amplio y la cadena de suministro, creo que es razonable. Incluso Nvidia me parece razonable.
Filip Drazdou:
Sí, sobre todo con el crecimiento de ingresos y la rentabilidad que ha logrado hasta ahora.
Marcin Majewski:
Sí, exactamente.
Filip Drazdou:
Pero es interesante ver que no se trata solo de Nvidia. Analizamos distintos segmentos y estudiamos qué grupos se comportaron mejor desde el lanzamiento de ChatGPT.
Construimos un índice de ponderación equitativa con las distintas empresas expuestas a la IA y las ordenamos por retorno total. Nvidia, que forma parte del grupo de proveedores de chips, se sitúa cerca de la media general del índice, porque a otras empresas de semiconductores no les ha ido tan bien.
Lo que de verdad me llamó la atención fue la infraestructura y todo lo relacionado con la electricidad, el HVAC y la construcción de centros de datos. Estas empresas de «picos y palas», las que realmente levantan la infraestructura física de la IA, son las que mejor están rindiendo.
Es muy revelador. Por ahora no es el software, porque un software como el de OpenAI todavía no cotiza, así que no sabemos cómo rendiría en los mercados cotizados.
Hasta ahora, a las empresas tradicionales les ha ido muy bien. Y eso tiene grandes implicaciones para los inversores: no hace falta perseguir al próximo OpenAI o Anthropic.
Hay muchas oportunidades sólidas en los mercados cotizados y probablemente aún más en los privados, entre los proveedores de estos actores de la infraestructura de IA. Suelen estar valorados de forma razonable, pero están bien posicionados para beneficiarse de la creciente demanda de servicios, obra y equipos.
Consejos para fundadores de IA
Marcin Majewski:
Entonces, Filip, si tuvieras que aconsejar a un fundador, ¿le dirías que persiga unicornios o que se meta en el HVAC y los oficios?
Filip Drazdou:
Creo que depende del apetito de riesgo. Pero sí, creo que hay oportunidades en el HVAC y la electricidad. Algunas de estas empresas cotizan a múltiplos de EBITDA de un dígito medio.
Marcin Majewski:
No, me refiero a lo siguiente: si estuvieras hablando con el fundador de una startup, ¿le dirías que se meta en el HVAC y trabaje sobre el terreno, o que se dedique al machine learning, a construir LLM o wrappers de IA?
Filip Drazdou:
Creo que depende mucho de la personalidad. Vemos a mucha gente meterse en los LLM y la IA. Pero también es difícil, porque no solo haces investigación: también tienes que sacar adelante un negocio.
Así que cada cual a lo suyo. Creo que el HVAC no es una oportunidad tan mala como podría parecer.
Marcin Majewski:
Es una visión muy equilibrada. Yo diría que la relación riesgo-recompensa es probablemente mejor en los oficios más tradicionales que en la IA.
Por supuesto, los grandes triunfadores, los que más dinero ganan, estarán en la IA. Pero, para un rendimiento más razonable en relación con el riesgo que asumes, puede tener más sentido meterse en algo tradicional y conservador.
En esos sectores hay muchas apuestas seguras que hacer, y además ofrecen buenas oportunidades de exit.
Filip Drazdou:
Sí, y si esa fabricación se combina con algo de reshoring en Estados Unidos, hay mucho dinero que ganar produciendo aquí lo que antes se hacía fuera y ahora se repatría. Por ejemplo, los componentes que necesitan los centros de datos.
Marcin Majewski:
Exacto. Y no es solo en EE. UU.: lo mismo está ocurriendo en Europa. Con la desglobalización, las cadenas de suministro se acortan, así que la mano de obra y la fabricación locales seguramente crecerán en todos los grandes bloques económicos.
Es un giro sumamente interesante.
Valoraciones de IA en los mercados privados y tendencias de financiación de la IA
Marcin Majewski:
Así que pasemos a la financiación privada.
Filip Drazdou:
Sí, la financiación.
Marcin Majewski:
Estamos entusiasmadísimos con esto, porque nos encanta ver crecer las cosas, aunque aquí hay muchos matices y mucho por desgranar.
Los titulares, evidentemente, ya los conocemos: las mayores rondas de financiación de la historia se están cerrando en la IA. Eso lo sabe todo el mundo. Pero, si profundizamos en la estructura de esa financiación, empezamos a ver patrones menos evidentes.
Lo que hemos observado es que una parte cada vez mayor de la financiación total en IA acaba en manos de los ganadores; creo que ya podemos llamarlos así. Y cada vez llega menos capital a las startups en fase inicial.
Esto demuestra que el sector está madurando. En cierto modo, ya va bastante avanzado.
2025 será probablemente un año fuera de serie (110.000 millones de dólares a fecha de junio). No me sorprendería que cerráramos el año en los 200.000 millones de financiación total en IA.
Y eso ni siquiera incluye todas las inversiones de los «Magnificent 7» en IA. Así que, en conjunto, la inversión en IA podría rondar ya el billón de dólares.
Es un momento apasionante, y hay mucho dinero que ganar en este terreno.
Menos rondas, cheques más grandes
En la siguiente diapositiva mostramos el número de operaciones. La tendencia es parecida: menos rondas, pero con la financiación más concentrada.
El número de rondas de financiación alcanzó su máximo en 2021, probablemente influido también por los cambios relacionados con la COVID.
En 2025 podríamos ver una recuperación en el número de rondas de IA. Puede que igualemos el récord de 2024, pero no creo que superemos el volumen de años anteriores.
2021 marcó seguramente el pico de volumen de operaciones, y espero que la concentración en torno a las mayores startups continúe.
Valoraciones de IA en 2025: un amplio abanico
Las valoraciones son de lo más interesante. Presentamos una instantánea de las valoraciones de 2025, que actualizamos periódicamente.
Hay una dispersión enorme en los múltiplos de EV/Revenue: desde un dígito alto en algunas empresas hasta más de 100x en el caso de Perplexity.
El principal motor de la valoración es el crecimiento de los ingresos. En la siguiente diapositiva comparamos las rondas de financiación de OpenAI y cómo fue evolucionando su múltiplo de ingresos.
En diciembre de 2023 levantaron capital a 53x ingresos. Luego multiplicaron sus ingresos por más de 5 y el múltiplo bajó a 42x. Después casi los triplicaron de nuevo, y el múltiplo cayó todavía más.
Es lo natural. A medida que un sector madura, los múltiplos de ingresos se comprimen y se espera que las empresas acaben dando beneficios. Todavía estamos lejos de eso, pero espero que las empresas de IA aprieten más en la monetización.
Probablemente veamos una contracción más generalizada de los múltiplos de ingresos, incluso entre las empresas en fase inicial, sobre todo a medida que sea más fácil ganar dinero y los clientes estén más dispuestos a pagar por la IA.
La IA solía ser una novedad, a menudo gratuita. Ahora, muchas empresas están monetizando de forma agresiva.
¿Qué impulsa la valoración más allá del crecimiento?
En la siguiente diapositiva destacamos qué diferencia las valoraciones más allá del mero crecimiento de ingresos.
Es fundamental evaluar la calidad del negocio subyacente. Bajo la bandera de la IA operan empresas de muy distinto tipo, pero hay modelos de negocio claramente más sostenibles que otros.
Las dividimos en tres grandes categorías:
- Modelos fundacionales: son empresas centradas en la investigación y el entrenamiento de IA. Dan potencia a las aplicaciones de otros. Suelen alcanzar las valoraciones más altas y, en nuestra opinión, está justificado, porque son más sostenibles.
- Aplicaciones de IA: son negocios sólidos construidos sobre la IA, que resuelven problemas concretos en verticales o sectores. No son meros wrappers. Conocen a fondo a sus clientes y sus flujos de trabajo, y aplican la IA de forma inteligente para aportar valor real.
- Wrappers de IA superficiales: suelen aportar un valor añadido mínimo, poco más que una interfaz algo mejor que la de ChatGPT para hacer esencialmente lo mismo. Dependen muchísimo de la capacidad de cómputo y son el modelo más arriesgado.
Actualmente, las empresas de aplicaciones de IA cotizan a entre 10x y 60x ingresos. Pero también son muy intensivas en ventas y se enfrentan a riesgos de disrupción, sobre todo si empresas como OpenAI ofrecen una funcionalidad parecida de forma gratuita.
En general, cuanto mejor encaje el producto de una empresa con un caso de negocio o un problema real, mejor será su valoración.
En la parte baja tenemos los modelos de IA genéricos y sin diferenciación. Estos suelen cotizar a múltiplos de entre 1x y 5x ingresos, que es lo que vemos hoy en el mercado.
Marcin Majewski:
Filip, ¿algo que añadir?
Asignación de capital en la IA: hacia dónde va el dinero
Filip Drazdou:
Claro, me gustaría añadir algo sobre todas las diapositivas. Una observación interesante de la diapositiva de las mayores rondas es cómo se conecta con los mercados públicos. Casi toda la financiación de OpenAI, Anthropic y Cohere acaba fluyendo hacia la infraestructura o el entrenamiento de modelos.
No va tanto capital a las aplicaciones de IA. La mayor parte va a la investigación fundamental, los centros de datos, los procesadores, la fuerte inversión en CapEx.
Sabemos mucho sobre SaaS, y muchos están familiarizados con las valoraciones de SaaS. En comparación, ver de 20 a 30 veces los ingresos en empresas de IA de frontera puede parecer alto, pero no es descabellado. En el pico de la burbuja del SaaS, muchas empresas cotizadas se negociaban a múltiplos similares, y con un crecimiento mucho más lento y sin rentabilidad.
No conocemos la rentabilidad exacta de estas empresas de IA, pero, a grandes rasgos, sus múltiplos no parecen excesivamente estirados. Yo diría que las valoraciones son bastante razonables. Los inversores parecen entender mejor ahora cómo analizar y poner precio a estos negocios. Ya no te dan una prima sin más por ser “una empresa de IA”.
Actividad de M&A en la IA
Marcin Majewski:
Pasemos al M&A de IA. Todavía estamos muy al principio. El volumen es pequeño, diría que minúsculo, pero las operaciones que se cierran tienen muchísima repercusión.
Analizamos los últimos dos años y medio de actividad. Sigue siendo lento. En 2023 registramos en torno a 100 exits que clasificamos como M&A de IA, sobre todo compras de participaciones mayoritarias. Que quede claro: aquí no contamos las rondas de financiación.
En 2024 fueron 138. En 2025 ya vamos por 80, y todo apunta a que este año marcará un nuevo récord. La actividad repunta, pero seguimos en las primeras fases. El verdadero pico llegará seguramente dentro de unos años.
Lo especialmente llamativo es lo corto que es el ciclo, de la fundación al exit. Algunas startups de IA se venden incluso antes de salir al mercado. Ahora vemos más casos así. El sector es cada vez más competitivo y cuesta más crecer, así que la ventana de exit se acorta. Hoy ronda los cinco años, pero ya hemos visto empresas hacer exit a los seis meses.
Es algo que no habíamos visto nunca. Resulta asombroso, pero también tremendamente exigente para los fundadores. Tienes que calcular al milímetro cuándo entras y cuándo sales. Este juego es solo para los mejores gestores.
Marcin Majewski:
Filip, ¿algo que añadir?
Filip Drazdou:
No, estoy de acuerdo. El M&A de IA seguirá creciendo, pero todavía es difícil distinguir qué empresas son de IA de verdad y cuáles son simplemente SaaS rebautizado al que se le han añadido un par de funciones de IA.
Pero, como decías, cada vez se comprarán más de estas empresas, y más rápido.
Cómo valorar una empresa de IA
Marcin Majewski:
Nuestros clientes nos preguntan a menudo cómo valorar su empresa de IA. Por eso queríamos compartir algunas experiencias reales y orientación práctica, sobre todo en un contexto de M&A.
Lo primero: el hype y la cobertura mediática en torno a la IA distorsionan la realidad. Sí, hay unas cuantas adquisiciones de altísimo perfil, en las que compradores grandes y bien financiados pagan precios enormes por empresas con sinergias o talento clave.
Y esos precios suelen estar justificados. Por ejemplo, empresas como Meta se enfrentan a un riesgo a la baja enorme si no ganan la carrera de la IA. Para mitigarlo, están dispuestas a pagar lo que haga falta.
Pero, cuando miras el conjunto más amplio de startups de IA, muchas están en apuros. Siguen buscando el encaje producto-mercado, tienen un churn alto y su estructura de costes es dura, porque muchas revenden capacidad de cómputo ajena, y eso les come el margen.
A diferencia de los negocios SaaS, que solían tener márgenes brutos del 80-90%, vemos a las empresas de IA operar con un 40-50%. Es difícil construir algo sostenible con esa economía.
Lo que lo complica aún más es que la próxima hornada de startups de IA contará con herramientas todavía más eficientes, a menudo creadas por la generación actual. Eso acelerará la competencia, presionará los márgenes aún más a la baja y encarecerá la captación de clientes.
Dónde se acumula el valor
Hoy, la mayor parte del valor va a la capa de infraestructura, ya sean los proveedores de energía o la capa de cómputo (por ejemplo, los desarrolladores de modelos y los LLM). Si tuviera que elegir, apostaría por los «picos y palas» antes que por la superpoblada capa de aplicaciones.
En Aventis intentamos aplicar un enfoque conservador y racional a la valoración de IA. En nuestra opinión, las empresas de IA no son esencialmente distintas de cualquier otro negocio. Rigen los mismos principios.
Necesitas:
- Un análisis fundamental sólido
- Una economía unitaria clara
- KPI como el crecimiento de ingresos, la retención de clientes, la ratio CAC/LTV, etc.
Ser «de IA» no te garantiza una prima por defecto. Es más, a falta de una sinergia clara por parte del comprador, un exit puede ser incluso una señal de alarma: una búsqueda proactiva de comprador podría indicar que algo no funciona.
Ahora bien, si un comprador se acerca a ti ahora y el encaje es el adecuado, probablemente sea un gran momento para escucharle.
El manual de valoración
En la siguiente diapositiva presentamos nuestro manual habitual para valorar una empresa tecnológica.
- Enfoque basado en los ingresos: los flujos de caja descontados. Proyectas el rendimiento futuro del negocio y valoras los flujos de caja previstos. Es muy difícil en la IA, porque la mayoría de las empresas aún no son rentables, pero sigue siendo factible, aunque especulativo.
- Enfoque de mercado: comparas múltiplos de valoración de rondas de financiación o de comparables cotizados. Todavía hay pocos referentes de M&A, pero, por lo general, si levantaste capital a 10x ingresos, deberías aspirar a duplicar los ingresos para hacer exit a 5x y dejar enteros a los inversores.
- Enfoque basado en activos: suele basarse en el valor de reposición. A veces a los fundadores les gusta llevar la conversación por ahí, pero no lo recomendamos en la IA. La tecnología se deprecia a una velocidad extrema. Las herramientas y las técnicas evolucionan tan rápido que lo que construyes queda obsoleto en cuestión de meses.
Así que, en resumen, procuramos mantener los pies en la tierra. Queremos entender lo que está pasando sin dejarnos arrastrar ni por el hype ni por el pánico.
Comentarios finales y Q&A
Marcin Majewski:
Si Filip no tiene nada más que añadir, creo que podemos cerrar.
Filip Drazdou:
Sí, creo que sí.
Marcin Majewski:
Y eso es todo. Y sí, ¡generamos un meme con IA! Probablemente sea lo único de la presentación para lo que usamos IA.
Hay mucho hype y FOMO en este espacio. Esperamos haber aportado algo de sentido común y claridad. No dudes en ponerte en contacto con nosotros si tienes cualquier pregunta o si quieres asesoramiento sobre tus inversiones o tu estrategia de exit.
Estaremos encantados de ofrecerte una orientación equilibrada y racional.
Con el tiempo, los exits ocurrirán; solo tienes que abordar este terreno de forma deliberada y con la cabeza fría.
Preguntas y respuestas del público
Marcin Majewski:
Tenemos un montón de preguntas. ¿Las abordamos?
Filip Drazdou:
Sí, la primera que veo podría llevarnos todo el tiempo, pero seguramente es la que todos tienen en mente:
«¿Es la IA otra burbuja puntocom?»
Marcin Majewski:
Hay muchas similitudes. Pero creo que se diferencia en un aspecto clave: las empresas de IA están generando ingresos reales o al menos lo intentan. Eso no pasaba durante la burbuja puntocom, cuando podías levantar capital basándote solo en visitas y tráfico web.
Hoy, al menos tienes que vender un montón de tokens para justificar una valoración.
Marcin Majewski:
Siguiente pregunta: ¿Se está apagando un poco la euforia?…
Filip Drazdou:
Sí, creo que la euforia se está apagando un poco. Ahora los inversores están mucho mejor informados sobre la IA. Como decías antes, valoran las empresas en función de sus fundamentos y sus finanzas, no solo por la tecnología o por la etiqueta de ser «IA».
Hoy las empresas tienen que responder a preguntas más difíciles:
- ¿Cuántos usuarios tienes?
- ¿Cómo vas a ganar dinero?
- ¿Cuál es tu margen bruto?
Ahora es más difícil conseguir financiación. Y muchos inversores tempranos se quemaron con startups que tuvieron una primera ola de tracción, pero luego ChatGPT añadió la misma funcionalidad, o pasó a formar parte de Copilot, o se integró en Google Gemini. Google lanza nuevos productos en cada conferencia.
Tienes que asegurarte muy bien de que la aplicación de IA que financias en fase seed o Series A pueda sobrevivir. Hubo una gran oleada de aplicaciones para tomar notas con IA, por ejemplo, y ahora esa función existe de forma nativa en Google Meet. Excel incorporó fórmulas asistidas por IA. Google Sheets ya permite escribir «=AI» para invocar a Gemini.
Así que la conclusión es clara: habrá grandes ganadores, pero probablemente entre las grandes empresas con mucho músculo financiero. Para los actores más pequeños va a ser más difícil.
Marcin Majewski:
Exacto. Ahora los inversores hilan más fino. No captas su atención solo con decir que haces IA: necesitas un equipo sólido y una estrategia clara de salida al mercado para atraer capital.
P: ¿Se convertirán los modelos fundacionales en una commodity?
Marcin Majewski:
Excelente pregunta. No creo que estemos capacitados para profundizar en esto desde el punto de vista técnico, pero, desde una óptica de inversión, los modelos fundacionales son mucho más que los modelos en sí.
Crearlos y operarlos exige enormes cantidades de energía, hardware e infraestructura. Creo que solo un puñado de empresas podrá permitirse mantenerlos. Por eso espero que acabemos en un oligopolio: unos pocos grandes actores que se llevarán la mayor parte del dinero.
Eso hace poco probable que los modelos fundacionales se conviertan en una commodity. Son demasiado escasos y demasiado caros.
P: ¿Son los múltiplos de las rondas de financiación tan útiles como los comparables de empresas cotizadas?
Marcin Majewski:
Los comparables de rondas de financiación suelen arrojar múltiplos más altos, porque las empresas están en una fase más temprana de su ciclo de vida y crecen más rápido. Los de empresas cotizadas son más bajos, reflejo de su madurez.
Con el tiempo, ambos convergerán. A medida que empresas privadas como OpenAI lleguen a fases avanzadas, sus múltiplos se alinearán seguramente con los de rivales maduros como Google o Microsoft.
Filip Drazdou:
Sí, usamos mucho los comparables de financiación para fijar techos y gestionar expectativas. Por ejemplo, si OpenAI levanta capital a 20x ingresos y crece a determinado ritmo, una empresa de nicho más pequeña no conseguirá ese mismo múltiplo: será mucho más bajo.
Así que esas referencias sirven para anclar valoraciones, aunque no comparen exactamente lo mismo con lo mismo.
P: ¿En qué punto las pérdidas de las grandes empresas de IA se convierten en una señal de alarma?
Filip Drazdou:
Excelente pregunta. Hemos visto a negocios SaaS y a marketplaces sobrevivir con pérdidas durante muchísimo tiempo. Yo era escéptico, pero Amazon, Uber y Airbnb cambiaron esa narrativa. Modelos distintos, pero la misma lección.
Si una empresa se hace lo bastante grande, las pérdidas preocupan menos, sobre todo en industrias de frontera como la IA.
La señal clave es el crecimiento. Mientras crezcas, los inversores pasan por alto las pérdidas. Pero, en cuanto el crecimiento se estanca, la pregunta por la rentabilidad se vuelve inevitable.
Marcin Majewski:
Exacto. Empresas como Uber acabaron logrando «encender» la rentabilidad. Así que es posible, aunque sin duda más difícil para los actores pequeños.
Entorno económico y resiliencia de la IA
Marcin Majewski:
Mi opinión es que, mientras los tipos de interés y el coste del capital se mantengan relativamente bajos, a nadie le importa que estas empresas den pérdidas, siempre que haya un crecimiento razonable.
Ahora bien, si sufrimos otro episodio de inflación y, en consecuencia, los tipos de interés suben hasta desencadenar una crisis económica grave, creo que eso podría provocar un recorte significativo del gasto relacionado con la IA.
Así que, aunque ese riesgo existe, mientras el entorno financiero se mantenga estable, no veo una presión generalizada sobre los negocios de IA.
Herramientas de IA que usan los asesores de M&A
Marcin Majewski:
Filip, ¿qué herramientas de IA usamos como asesores de M&A?
Bastantes, la verdad. ChatGPT está profundamente integrado en nuestros flujos de trabajo. También usamos Gemini cada vez más: está empezando a ganar peso.
A veces también recurrimos a Claude y a Perplexity para algunos casos de uso.
Filip Drazdou:
Sí, usamos Perplexity durante un tiempo, pero, cuando ChatGPT añadió la función de búsqueda, resultaba un poco redundante usar un producto aparte solo para eso.
Hemos probado muchas herramientas. Muchas todavía no dan la talla, pero la gente tiene muchas ganas de probar aplicaciones de IA. Así que, si una empresa nos escribe con una herramienta de IA pensada para M&A, es muy probable que la probemos.
Pero, en la mayoría de los casos, la herramienta no rinde al nivel que necesitamos.
Marcin Majewski:
Exacto. Es fácil conseguir tracción inicial en IA, pero retener a los clientes es mucho más difícil.
Hemos llegado a la conclusión de que, como muchas firmas de servicios profesionales, tenemos que transformarnos en una empresa de tecnología. Pensamos invertir con fuerza en construir nuestros propios agentes y sistemas de IA.
El trabajo del analista junior está cambiando a marchas forzadas. Lo que hacemos, hablar con la gente y asesorar, no cambia demasiado, pero la forma en que recopilamos y analizamos los datos se está transformando a toda velocidad.
¿Sigue siendo útil la Regla del 40 en la IA?
Marcin Majewski:
Nos llegó una gran pregunta: ¿sigue siendo útil la Rule of 40 en la IA?
Creo que sigue siendo relevante. La La regla del 40, el margen de beneficio más el crecimiento de los ingresos, es un buen marco. Aunque muchas empresas de IA todavía no son rentables, a los inversores les siguen importando ambos lados de esa ecuación. Si eres rentable y creces rápido a la vez, esa es una receta sólida para un exit con éxito.
Filip Drazdou:
Sí, pero depende del modelo de negocio. La Rule of 40 nació en el SaaS, donde las empresas tenían altos costes de captación de clientes e ingresos recurrentes por suscripción. En ese contexto, tenía sentido sacrificar rentabilidad a cambio de crecimiento.
Si una empresa de IA tiene una dinámica parecida, funciona. Pero, si se parece más al e-commerce o a la reventa de modelos, con márgenes bajos y una retención de clientes débil, necesitas rentabilidad desde el primer momento.
Claves de valoración de la IA y comparaciones con el SaaS
Filip Drazdou:
Otra que comentamos antes del webinar fue el «efecto DeepSeek» del 27 de enero. Miramos qué acciones subieron o bajaron ese día.
Sorprendentemente, las empresas SaaS apenas se movieron. Así que, por mucho que mencionen la «IA» decenas de veces en sus presentaciones de resultados, los inversores del mercado no se lo tragan. La distinción es nítida: las empresas de IA y las de SaaS se tratan como clases separadas.
Disrupción por parte de Google: una amenaza real
Marcin Majewski:
Nos llegó una pregunta muy interesante sobre las apps de voz y vídeo amenazadas por Google.
Eso está pasando, sin duda. La generación de vídeo con IA de Google, las funciones de transcripción en Meet y las integraciones en Sheets y otras herramientas son una amenaza seria para las empresas con casos de uso muy acotados.
Antes, Google ni se molestaba en atacar los productos SaaS más pequeños y de nicho. Pero ahora, con la IA, le resulta económicamente viable ofrecer esas prestaciones directamente.
Esta vez, Google se mueve rápido y creo que ha aprendido de sus fracasos pasados en las redes sociales. Fue de los primeros en invertir con fuerza en IA, y ahora está ejecutando extremadamente bien.
Filip Drazdou:
Teníamos una frase en algún punto de la presentación: «Cuanto mayor es el TAM, más arriesgado resulta». Aquí encaja a la perfección.
El ARR en el mundo de la IA: ¿sigue siendo válido?
Marcin Majewski:
Otra gran pregunta: ¿está obsoleto el ARR en el mundo de la IA?
Filip Drazdou:
Depende del modelo de negocio. Si es un negocio por suscripción, el ARR sigue siendo muy útil: puedes aplicar todas las métricas habituales del SaaS (ARPU, LTV/CAC, retención).
Pero, si revendes tokens o haces transacciones puntuales, el ARR pierde sentido.
Marcin Majewski:
En última instancia, sea cual sea la métrica que uses, tiene que cuadrar en un DCF. El ARR es un atajo para entender el valor, pero el EBITDA, el cash flow y una economía sostenible pesan más a largo plazo.
Es una herramienta más de la caja, pero nunca la única.
Comentarios finales
Marcin Majewski:
Con esto llegamos al final del webinar de hoy.
Si quieres hablar con nosotros, ya sea para diseñar tu estrategia de IA, tu plan de exit o tu hoja de ruta de inversión, no dudes en escribirnos. Estaremos encantados de atender tu llamada y asesorarte.
Esperamos que esta sesión te haya resultado valiosa. Compártela con colegas, amigos o familiares que puedan beneficiarse de ella.
En breve distribuiremos la grabación y la transcripción.
Gracias de nuevo por acompañarnos durante las vacaciones de verano, sobre todo a quienes estáis en Europa, donde julio suele ser un mes más tranquilo.
Filip Drazdou:
Gracias a todos. Que tengáis un buen resto del día.
Marcin Majewski:
Gracias.
Filip Drazdou:
Gracias, adiós.
Marcin Majewski:
Adiós.
