Introducción
En el mundo de la IA, sobre todo entre las startups, decir «hemos construido nuestro propio modelo» suele verse como un billete dorado: una vía rápida hacia la financiación, la credibilidad y el estatus de mercado. Muchas empresas de alto crecimiento persiguen modelos propios, dando por sentado que esta ventaja técnica las distinguirá.
Lo que muchos fundadores pasan por alto es esto: ser técnicamente original no es lo mismo que ser estratégicamente inteligente. En la mayoría de los casos, construir un modelo propio no solo resulta innecesario: es directamente contraproducente, aunque estas startups suelan alcanzar valoraciones muy altas. Algunas logran una valoración mayor gracias a una diferenciación técnica percibida, incluso cuando sus ingresos siguen siendo limitados. La valoración de una empresa se apoya con frecuencia en la percepción de que poseer un modelo único garantiza el éxito futuro, lo que dispara las cifras aun cuando los ingresos son escasos.
Múltiplos de valoración: qué pagan realmente los inversores
El sector de la IA registra algunos de los múltiplos de ingresos más altos de toda la industria tecnológica, alimentados en gran medida por las expectativas de un rápido crecimiento futuro y por el posicionamiento estratégico en el mercado. Datos recientes muestran que el múltiplo mediano de valor de empresa (EV) sobre ingresos para las startups de IA ronda las 29,7x. Estos múltiplos se calculan dividiendo el valor de empresa entre los ingresos, a partir de datos financieros como la cotización de la acción, los ingresos o el EBITDA para cuantificar cuánto vale la compañía. Esto significa que los inversores llegan a valorar las empresas en casi 30 veces sus ingresos actuales, lo que refleja una fuerte confianza en su escalabilidad y en su potencial transformador.
Sin embargo, es importante señalar que estos múltiplos proceden principalmente de rondas de captación de capital, donde el optimismo y el impulso del mercado tienden a inflar las valoraciones. Cuando se trata de exits de M&A, los fundadores deberían prever múltiplos más conservadores, a menudo bastante más bajos que los de las rondas de financiación. Además, el valor de las operaciones privadas tiende a ser más moderado y más difícil de comparar, ya que obtener datos precisos puede resultar complicado. Entender esta distinción ayuda a moderar las expectativas y a orientar conversaciones de valoración más realistas durante el proceso de venta.
En el sector de la IA, la valoración de una empresa refleja a menudo no solo sus finanzas actuales, sino también su potencial de crecimiento, su posicionamiento en el mercado y sus ventajas estratégicas. Inversores y fundadores deberían tener en cuenta tanto las métricas tradicionales (como los múltiplos de ingresos y de EBITDA) como medidas prospectivas, entre ellas el análisis de flujo de caja descontado (DCF), para calibrar la escalabilidad y los riesgos. Unos y otros calculan y comparan valores entre distintas operaciones para situar cuánto vale cada compañía y fundamentar las negociaciones. Las rondas de financiación recientes ilustran cómo los múltiplos de valoración de las startups de IA se han disparado, alimentados por expectativas de un crecimiento transformador más que por los beneficios actuales, con cifras basadas en esas mismas expectativas de crecimiento.
Por qué lo propio no significa competitivo para las startups de IA
Hay unos cuantos problemas de fondo al equiparar los modelos propios con la ventaja estratégica:
- El rendimiento no escala con el coste. Entrenar tu propio modelo puede sonar apasionante, pero, a menos que operes a una escala enorme, lo más probable es que gastes más dinero, con el impacto negativo que eso tiene sobre la rentabilidad de una startup, para obtener resultados peores que los de las alternativas abiertas. Las empresas también deben tener en cuenta tanto los ingresos como los beneficios al evaluar el impacto que el desarrollo de un modelo propio tiene en sus resultados financieros.
- Los modelos se están convirtiendo en infraestructura. Los modelos con mejor rendimiento de hoy (GPT-4, Claude, Mistral, LLaMA) son ampliamente accesibles a través de APIs o de versiones de pesos abiertos. Sus capacidades avanzan más rápido de lo que la mayoría de las startups pueden seguir.
- A la mayoría de los usuarios les da igual. Quieren fiabilidad, rapidez y resultados. Que eso venga de tu propio modelo o del de otro es irrelevante, siempre que el trabajo se haga bien.
- Entrenar tu propio modelo requiere importantes inversiones de capital (CapEx). La inversión en hardware, datos y recursos de ingeniería puede ser sustancial, lo que lo convierte en un camino difícil para la mayoría de las empresas.
Ejemplo: una herramienta de productividad que usa GPT-4 para resumir documentos largos no gana porque haya construido su propio LLM. Gana porque se integra sin fricciones con Dropbox, ofrece resúmenes con un solo clic y recuerda las preferencias del usuario. Eso es valor de flujo de trabajo, no invención de modelo.
Una valoración eficaz en estos casos suele pasar por analizar el valor de empresa en relación con los ingresos y los beneficios, para asegurar que las inversiones en tecnología propia se traducen en resultados de negocio medibles y no solo en una percepción de mercado inflada. El valor de una empresa lo determina la combinación de innovación, oportunidad de mercado y resultados tangibles.
Cuándo tiene sentido estratégico desarrollar modelos a medida
Esto no quiere decir que desarrollar modelos sea siempre un error. En algunas situaciones, puede ser la decisión acertada. Las empresas suelen evaluar si invertir en modelos a medida encaja con sus objetivos estratégicos y con el valor a largo plazo:
- Restricciones regulatorias estrictas: en sectores como la sanidad o el gobierno, donde el control estricto sobre los datos es innegociable, poseer todo el pipeline (incluido el modelo) se convierte en un requisito.
- Casos límite específicos de un dominio: si trabajas en un campo extremadamente concreto (como el descubrimiento de fármacos en fase inicial o el análisis geológico), los modelos públicos pueden no ofrecer resultados precisos o útiles.
- Datos verdaderamente propios: si tienes un conjunto de datos que nadie más puede replicar, puede merecer la pena invertir en un modelo ligero afinado en torno a él, no por rendimiento, sino por control.
- Optimización de coste/latencia a escala: para empresas que procesan millones de consultas al día, puede tener sentido financiero pasar de la facturación por API a la inferencia autoalojada, una vez alcanzado el encaje producto-mercado.
Valorar estas decisiones suele exigir proyectar los flujos de caja futuros y evaluar si las inversiones de capital iniciales quedarán compensadas por los ahorros operativos o el aumento de ingresos, normalmente mediante métodos basados en flujo de caja descontado o en múltiplos.
Consideraciones de escala y crecimiento: al evaluar modelos a medida, el crecimiento de los ingresos y la tracción de mercado son factores clave para determinar el valor de una empresa, sobre todo en sectores donde el potencial futuro puede pesar más que las finanzas actuales.
Pero estas son las excepciones. La mayoría de las empresas que afirman «estamos construyendo nuestro propio modelo fundacional» no encajan en estas categorías. Construyen por prestigio, no por propósito.
Dónde está la verdadera palanca: la aplicación, no la infraestructura
En lugar de perseguir la complejidad técnica, las startups de IA de alto rendimiento centran sus esfuerzos, sin hacer ruido, en algo completamente distinto: el dominio del flujo de trabajo. Estas empresas impulsan la innovación y demuestran el potencial transformador de la IA cambiando la forma en que los negocios operan y compiten.
No entrenan modelos de miles de millones de parámetros. Integran inteligencia en casos de uso muy concretos, mientras hacen avanzar la tecnología en distintos sectores y ámbitos. Estos esfuerzos van dando forma al conjunto del ecosistema de la IA. Las innovaciones impulsadas por la IA están transformando sectores como la sanidad, las finanzas o la ciberseguridad y reconfigurando de raíz su panorama.
Ejemplos del mundo real:
- Una herramienta de IA legal que resalta cláusulas de riesgo para abogados que trabajan bajo la jurisdicción del Reino Unido, ofreciendo servicios especializados a los profesionales del derecho.
- Una plataforma de marketing que genera descripciones de producto, ajusta el tono de voz y se sincroniza directamente con un backend de Shopify, y que permite a las empresas aprovechar el machine learning para generar contenido de forma eficiente y con alta calidad.
- Un sistema de revisión de contratos que señala discrepancias con los proveedores en función de la política de compras, no solo de patrones de lenguaje, con sólidas medidas de seguridad de red para proteger los datos sensibles.
Estas empresas ganan porque entienden con exactitud lo que necesitan sus usuarios y diseñan sistemas, no solo resultados, en torno a esa necesidad. Sus soluciones innovadoras están transformando sus respectivos campos y fijando nuevos estándares en el sector.
El debate sobre los «wrappers» es una distracción
Se habla mucho, con cierto desdén, de que los productos de IA son «solo wrappers» sobre modelos públicos. Pero esa es una forma superficial de entender el diseño de producto.
La mayoría de los productos tecnológicos de éxito son wrappers en torno a algo:
- Una app de movilidad envuelve la logística y los pagos alrededor del GPS de un teléfono.
- Un CRM envuelve las herramientas de comunicación y la lógica de ventas alrededor de una base de datos.
- Una herramienta de diseño envuelve la entrada del usuario alrededor de los motores de renderizado.
En la IA, lo que importa no es si envuelves un modelo, sino lo bien que lo envuelves. La clave está en centrarse en aquello que aporta valor real: integrar conocimiento del dominio, optimizar para las necesidades del usuario y garantizar una integración fluida en el flujo de trabajo.
¿Una capa fina, sin contexto ni bucles de retroalimentación? Eso es solo una demo. ¿Una capa bien pensada, que codifica conocimiento experto, simplifica la toma de decisiones del usuario y encaja en flujos de trabajo reales? Eso es un negocio.
Es imposible exagerar el papel decisivo que juegan aquí el diseño, la experiencia de usuario y la gestión del riesgo. Una evaluación de riesgos eficaz, capaz de minimizar las alucinaciones y de garantizar el cumplimiento de la normativa, genera confianza, y esa confianza es uno de los grandes factores de valoración para las empresas de IA.
Ejemplo: Notion AI no es defendible por tener modelos únicos, porque no los tiene. Lo es porque la empresa refuerza un producto que ya engancha con herramientas de IA útiles, que acompañan al usuario justo donde escribe, piensa y planifica.
Cómo construir defensibilidad sin poseer un modelo
Aquí es donde las startups de IA inteligentes están haciendo sus apuestas:
- Profundidad del flujo de trabajo: entender qué intenta hacer realmente el usuario, no solo qué botón pulsa.
- Capas de fiabilidad: envolver los modelos con reglas, validaciones y mecanismos de respaldo para evitar alucinaciones y mejorar la precisión.
- Rapidez para llegar a la conclusión: no se trata solo de generar contenido, sino de ayudar a los usuarios a tomar decisiones fundamentadas y basadas en datos con más rapidez y confianza.
- Confianza e iteración: ganarse la confianza del usuario resolviendo su problema una y otra vez, para luego expandirse una vez asentada esa confianza.
Las empresas que consiguen acceso a conjuntos de datos propios o a plataformas tecnológicas especializadas pueden reforzar todavía más su carácter defendible e impulsar su valoración. El acceso a recursos únicos, como grandes conjuntos de datos o bases de datos especializadas, suele ser un diferenciador clave para los inversores que evalúan startups de IA.
Estas estrategias no solo mejoran el encaje producto-mercado, sino que ayudan a demostrar a los inversores que existe un camino claro hacia un crecimiento sostenible y una mejora de la valoración. Los inversores dan mucho peso a las pruebas de ingresos recurrentes, retención de clientes y trayectoria de crecimiento, factores que sostienen los múltiplos de valoración de una empresa y su atractivo para la inversión.
La pregunta correcta no es «¿qué podemos construir?», sino «¿qué no deberíamos construir?»
Las startups no necesitan impresionar con grandes acumulaciones de propiedad intelectual. Necesitan aportar valor con elegancia y eficiencia. Es esencial mantener el foco en las oportunidades de inversión genuinas y en las áreas de interés estratégico a la hora de decidir si conviene construir modelos propios.
Si te estás planteando construir un modelo, párate y pregúntate:
- ¿Lo hacemos porque mejora el producto, o porque hace que nuestro pitch deck parezca más sólido?
- ¿Podríamos lanzar más rápido, más barato y de forma más fiable usando modelos listos para usar y centrándonos en el diseño del sistema?
- ¿De verdad marcará una diferencia esta inversión para nuestros usuarios, o solo para nuestro ego?
Recuerda que los inversores pueden pagar una prima por startups que muestren ventajas estratégicas claras o un potencial transformador, sobre todo cuando se apoyan en modelos financieros robustos como la valoración por DCF o en la comparación con operaciones de IA comparables.
Apropíate del resultado, no del modelo
Lo más importante que puede hacer una startup de IA es hacer invisible el modelo. Los usuarios no quieren pensar en pesos, tokens o capas: quieren resolver problemas.
Deja que los laboratorios construyan la infraestructura. Que tu startup se apropie del resultado.
Análisis e investigación de mercado: entender el terreno de juego
En el acelerado mundo de la inteligencia artificial, el análisis y la investigación de mercado no son meros lujos: son esenciales para sobrevivir y triunfar. Tanto para las startups de IA como para las empresas consolidadas, entender el terreno de juego implica mucho más que seguir a los competidores; consiste en descifrar la dinámica del mercado, identificar tendencias de valoración y detectar de dónde vendrá la próxima ola de crecimiento.
Los inversores se apoyan en un análisis profundo de los múltiplos de valoración, los múltiplos de ingresos y otras métricas financieras para evaluar cuánto vale una empresa y su potencial de crecimiento futuro. El acceso a información completa de las compañías (nombres, nichos, detalles de las operaciones, múltiplos de valoración, tamaños de operación, datos del comprador y del objetivo, y perspectivas del sector) resulta crucial para comparar y analizar con precisión. Al seguir de cerca las tendencias del mercado dentro del ecosistema de la IA, las empresas obtienen conclusiones valiosas que orientan desde la estrategia de producto hasta las tácticas de captación de fondos.
Este enfoque basado en datos ayuda a las empresas a posicionarse para obtener valoraciones más altas y a aprovechar oportunidades de inversión antes de que el resto del mercado se dé cuenta. También permite evaluar mejor los riesgos y mitigar las amenazas derivadas de la volatilidad del mercado o de los cambios regulatorios. Ahora bien, obtener información fiable de las empresas privadas sigue siendo un reto considerable frente a las cotizadas, por la escasa divulgación y disponibilidad de datos.
El sector de la inteligencia artificial evoluciona a una velocidad vertiginosa, con nuevas tecnologías y modelos de negocio que surgen sin descanso. Las operaciones de mayor tamaño en el sector pueden fijar nuevos referentes para los múltiplos de valoración e influir en las estrategias de inversión de toda la industria. Las empresas que priorizan una investigación de mercado rigurosa están mejor preparadas para anticipar los cambios del sector, adaptarse a las nuevas necesidades de los clientes y evitar errores costosos. En definitiva, dominar el análisis de mercado es decisivo para cualquier empresa que aspire a liderar en el ámbito de la IA, y ayuda tanto a fundadores como a inversores a tomar decisiones fundamentadas que impulsen el crecimiento y maximicen el valor.
Evaluación y gestión del riesgo en las startups de IA
Operar en el sector de la IA significa moverse en un terreno definido a la vez por un alto crecimiento y un alto riesgo. Para las startups de IA, evaluar y gestionar bien el riesgo no es opcional: es fundamental para el éxito a largo plazo. Inversores y fundadores deben mirar más allá del entusiasmo desmedido y evaluar con rigor el modelo de negocio de la empresa, su trayectoria de crecimiento de ingresos y el entorno competitivo.
Una de las herramientas más potentes para esto es la valoración por flujo de caja descontado (DCF), que permite a los inversores estimar el valor presente de una empresa a partir de sus flujos de caja futuros esperados. Este enfoque ayuda a cuantificar tanto el potencial alcista como los riesgos, teniendo en cuenta todo, desde las inversiones de capital hasta la volatilidad del mercado.
Usando la valoración por DCF y otras métricas financieras, las empresas y los inversores pueden tomar decisiones más inteligentes y basadas en datos sobre dónde asignar el dinero y cómo maximizar el valor.
La gestión del riesgo en la IA también implica anticiparse a las posibles amenazas, ya sean vulnerabilidades de seguridad de red, cambios regulatorios o giros bruscos en la demanda del mercado. Las empresas de alto crecimiento que desarrollan estrategias sólidas de gestión del riesgo están mejor situadas para capear la incertidumbre y aprovechar las nuevas oportunidades a medida que surgen. Las adquisiciones estratégicas de centros de datos e infraestructura de IA también pueden ser una forma eficaz de gestionar el riesgo y acelerar el crecimiento, ya que estas operaciones de alto perfil suelen impulsar la innovación y reconfigurar el panorama del sector. En un sector donde hay mucho en juego y el ritmo es implacable, un enfoque disciplinado del riesgo es lo que separa a los ganadores del resto.
Por qué necesitas un asesor de M&A tecnológico para tu empresa de IA
Seguir de cerca las valoraciones de la IA aporta información valiosa sobre las tendencias del mercado y te ayuda a elegir bien el momento de tu exit. Sin embargo, cada empresa es única, igual que lo es el camino de cada fundador. Por eso es crucial buscar la orientación de expertos en el M&A de IA, y en particular de asesores de M&A especializados en el sector tecnológico, capaces de entender tu situación concreta.
Los asesores de M&A tecnológicos poseen un profundo conocimiento de la dinámica del mercado, las metodologías de valoración y los entresijos del proceso de M&A. Mientras tú te centras en gestionar tu negocio, los asesores se aseguran con diligencia de que se atienda cada detalle y defienden en tu nombre la mejor operación posible. El éxito de los asesores de M&A tecnológicos está entrelazado con el tuyo, y su experiencia a menudo puede influir de forma significativa en el precio final de venta.
Sobre Aventis Advisors
Aventis Advisors es un asesor de M&A centrada 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 la 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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