La inteligencia artificial está reduciendo el tiempo, el capital y los equipos necesarios para construir nuevas empresas tecnológicas, pero al mismo tiempo eleva una exigencia clave para las startups: demostrar que cuentan con una ventaja difícil de replicar.

Omar El Gohary, emprendedor mexicano y cofundador de G2K Group —empresa de inteligencia artificial adquirida por ServiceNow en 2023—, advierte que muchas compañías están perdiendo capacidad de diferenciación porque tecnologías que antes requerían años de desarrollo ahora pueden construirse con mayor rapidez utilizando infraestructura y modelos disponibles en la nube.

“Se nos ha vuelto muy difícil encontrar startups que tengan tecnología defensiva”, señaló El Gohary, quien este año lanzó MAGNAT, un fondo de venture capital enfocado en inteligencia artificial y software empresarial.

El cambio implica que una startup ya no puede justificar su valor únicamente por incorporar IA a un producto. Si la solución depende demasiado de un modelo externo y puede ser reproducida con facilidad, la barrera de entrada desaparece y la competencia aumenta.

La prueba es saber si la tecnología puede defenderse

Para MAGNAT, una de las primeras preguntas al evaluar una empresa es si su tecnología cuenta con elementos propios que puedan sostenerse frente a los grandes modelos de inteligencia artificial.

El Gohary explica que buscan evitar compañías que funcionen únicamente como un wrapper: una capa de interfaz que organiza información y delega prácticamente toda la capacidad tecnológica a plataformas como ChatGPT.

“Verificamos que no sea nada más un ‘wrapper’, una capa adicional, que consiguen los datos, tienen una interfaz bonita y luego todo se lo dan a ChatGPT. Eso no es defensivo”, afirmó.

La ventaja puede estar en tecnología propia, datos difíciles de replicar, integración profunda con procesos específicos, conocimiento especializado del sector o capacidades que no puedan sustituirse fácilmente cuando aparezca una nueva versión de un modelo de IA.

El cambio también afecta a los clientes. Empresas medianas que anteriormente dependían de software especializado pueden ahora contratar equipos de desarrollo y construir internamente herramientas adaptadas a sus necesidades.

A esto se suma el avance de los agentes autónomos, que también comienza a cuestionar modelos tradicionales de software basados en licencias por usuario.

MAGNAT apuesta por capital y conocimiento técnico

El Gohary conoce el proceso desde ambos lados. Junto con un socio alemán desarrolló G2K durante cerca de una década antes de venderla a ServiceNow en 2023.

Tras participar en la transición hacia la tecnológica estadounidense, ambos decidieron convertir esa experiencia en MAGNAT.

El fondo se concentra en empresas de enterprise software e inteligencia artificial, pero busca diferenciarse del venture capital tradicional mediante equipos especializados en IA, arquitectura y desarrollo que participan directamente en la evaluación de las compañías.

“El dinero es un commodity”, señaló El Gohary. Para el emprendedor, el valor adicional de un fondo se encuentra en aportar know-how y know-who: conocimiento técnico, experiencia operativa y conexiones que permitan acelerar el crecimiento de las empresas.

La propia IA también cambia cómo se invierte

MAGNAT utiliza además inteligencia artificial dentro de su propio proceso de análisis.

El fondo desarrolló una herramienta interna para revisar documentación, equipo fundador, competencia, producto e incluso código antes de pasar a la evaluación humana.

Mientras anteriormente el análisis de una startup podía requerir entre 100 y 150 horas, el nuevo sistema permite revisar un volumen mucho mayor de compañías con el mismo equipo.

“Podemos con la misma gente analizar 10 veces más empresas”, explicó El Gohary.

Sin embargo, esta eficiencia no ha llevado necesariamente a invertir más rápido. Al contrario, el fondo asegura que ahora puede ser más selectivo.

Desde abril, MAGNAT ha mantenido conversaciones con distintas startups para sus primeras inversiones, principalmente en Europa y Estados Unidos. Hasta el momento no ha concretado operaciones con compañías mexicanas.

Una ventaja puede desaparecer en pocos meses

La velocidad de evolución de los grandes modelos introduce otro riesgo para los emprendimientos de IA.

El Gohary señala que algunas compañías que parecían atractivas a comienzos del año dejaron de ser candidatas meses después porque nuevas capacidades de los modelos hicieron menos relevante su tecnología.

“Muchas de las startups que vimos en abril y ahorita dejaron de existir”, aseguró.

Para los emprendedores, esto implica que la pregunta ya no es únicamente qué puede hacer hoy su producto, sino qué seguirá haciendo de manera diferenciada cuando los modelos base sean más baratos, rápidos y capaces.

La IA facilita crear startups, pero esa misma facilidad también incrementa la competencia. En este nuevo escenario, integrar inteligencia artificial puede ser apenas el punto de partida. La prueba realmente difícil es demostrar por qué una empresa seguirá siendo necesaria cuando la tecnología que utiliza continúe evolucionando.