La comunidad de capital de riesgo empieza 2026 con una mezcla particular de entusiasmo y preocupación por la inteligencia artificial. Aunque casi nadie discute que la IA significa una verdadera revolución tecnológica, cada vez más inversores con trayectoria advierten sobre el exceso de especulación que rodea al sector y la caída en la cantidad de oportunidades para quienes recién intentan ingresar.
La pareja de baile: innovación y especulación
El reconocido inversor Bill Gurley planteó, en diciembre de 2025, durante su participación en el podcast The Tim Ferriss Show, lo que muchos en Silicon Valley piensan pero pocos se animan a decir en público. Retomando las ideas de la historiadora económica Carlota Pérez, autora de Revoluciones tecnológicas y capital financiero, Gurley sostuvo que discutir si la inteligencia artificial es real o una burbuja parte de una premisa equivocada. A su entender, las verdaderas oleadas tecnológicas y los estallidos especulativos no se contraponen, sino que están inevitablemente conectados.
"Cada vez que una ola tecnológica genera riqueza rápidamente, atrae a especuladores, oportunistas e intrusos que buscan aprovechar el impulso", explicó Gurley en el podcast. Para él, el momento actual representa una burbuja industrial, comparable al auge de internet a fines de los años 90, cuando la tecnología de fondo y el crecimiento económico siguieron su curso incluso después del colapso del entusiasmo inicial.
Esta diferencia no es menor. A diferencia de las burbujas financieras, como la crisis inmobiliaria de 2008, las burbujas industriales dejan infraestructura y capacidades que perduran. Para los inversores, la verdadera pregunta no pasa por si la inteligencia artificial será relevante en el futuro, sino cómo evitar quedar atrapados en el lado equivocado de una corrección que muchos consideran inevitable.
Los números: la captación sin precedentes de capital de riesgo por parte de la IA
El volumen de inversión en inteligencia artificial alcanzó niveles históricos. Según datos de Crunchbase, analizados en enero de 2025, las empresas vinculadas con la IA recaudaron más de US$ 100.000 millones en 2024, un salto del 80 % en comparación con los US$ 55.600 millones registrados en 2023. Hoy, casi un tercio del capital de riesgo a nivel global se dirige a compañías de IA, lo que convierte al sector en el principal receptor de fondos.
Un estudio de CB Insights, publicado en enero de 2025, mostró que la inteligencia artificial concentró el 37 % de la financiación de capital de riesgo y el 17 % de las operaciones durante 2024, dos cifras sin precedentes. Esta concentración resulta todavía más marcada en Estados Unidos. Datos de Statista indican que las inversiones vinculadas con la IA representaron el 33 % del total de fondos de capital de riesgo destinados a empresas estadounidenses en los primeros nueve meses de 2024, frente al 14 % registrado en 2020.
Según un análisis de 2024 realizado por Carta sobre la recaudación de fondos, el flujo de capital hacia las startups de inteligencia artificial crece a medida que avanzan las etapas de financiamiento. Mientras que en la etapa inicial las empresas de IA captaron alrededor del 24 % del total, a partir de la Serie E ese porcentaje subió al 48 %. En las rondas más avanzadas, las startups del sector obtuvieron casi tanto capital como el resto de las compañías combinadas.
Acuerdos circulares y cuestiones contables
Bill Gurley mostró un escepticismo particular respecto a cómo las grandes tecnológicas contabilizan sus ingresos, sobre todo en lo que él llama acuerdos circulares. Se trata de transacciones en las que una empresa de gran escala invierte en una startup que, a su vez, destina parte de ese capital a comprar servicios en la nube a la misma compañía que la financió. Gurley señaló como ejemplos clave la inversión de Microsoft en OpenAI y el respaldo de Nvidia a CoreWeave.
Gurley ve esta práctica como una desviación de los principios de una contabilidad transparente. Según su mirada, los ingresos terminan subsidiados con el propio balance del inversor. Este tipo de maniobra refleja, a su juicio, una lógica propia de casino: cuando las empresas atraviesan una racha ganadora, disminuye su aversión al riesgo y empiezan a tomar decisiones que en otras circunstancias habrían evitado. Esa dinámica genera valoraciones infladas que difícilmente se sostendrán cuando el mercado empiece a mostrar señales de enfriamiento.
Una advertencia para los inversores minoristas
A quienes evalúan entrar al negocio a través de vehículos de propósito especial o en el mercado secundario, Gurley les deja una advertencia clara. Sostiene que las inversiones que multiplicaron por 100 su rentabilidad ocurrieron varios años antes del actual ciclo de auge. Y advierte que, en este momento, las chances de obtener retornos similares son mínimas.
El mercado de vehículos de propósito especial (SPV, por sus siglas en inglés), que se disparó con el interés de los inversores minoristas por entrar en compañías privadas de inteligencia artificial, funciona en lo que Bill Gurley describe como un "salvaje oeste". Según publicó TechCrunch en agosto de 2024, algunos SPV con acciones de empresas como Anthropic o xAI ofrecen precios hasta un 30 % por encima de la última ronda de financiación. Además, muchos promotores aplican comisiones elevadas sin contar todavía con las acciones subyacentes.
De acuerdo con datos de Sydecar publicados en mayo de 2025, casi el 80 % de la asignación en operaciones secundarias del primer trimestre fue para el sector de la IA (50 %) y el aeroespacial y de defensa (28 %). La plataforma registró un aumento del 198 % en las transacciones secundarias entre 2023 y 2024, mientras que el tamaño promedio de los SPV secundarios creció un 118 %, pasando de US$ 943.000 en 2023 a US$ 2,06 millones en 2025.
Gurley advierte que muchos inversores tienden a sobrestimar su tolerancia al riesgo. En el ámbito privado, la mayoría de las startups respaldadas por capital de riesgo terminan quebrando, y la transparencia financiera está lejos de la que ofrecen los mercados públicos. Esta combinación de información escasa, precios inflados y altas tasas de fracaso configura un terreno riesgoso para quienes no cuentan con experiencia institucional.
El entorno de financiación binaria
Para los fundadores que busquen levantar capital en 2026, Gurley traza un panorama difícil. Asegura que, hoy, los inversores institucionales no muestran interés por proyectos que no estén ligados a la inteligencia artificial. Incluso compañías bien posicionadas en otros sectores enfrentan lo que él llama un "riesgo existencial": la posibilidad real de desaparecer por falta de nuevas rondas de financiamiento, simplemente porque no forman parte del momento dominante.
Esa lógica produjo distorsiones profundas en el ecosistema de startups. Y los números lo confirman. Según publicó Crunchbase, la financiación a startups en América del Norte creció un 21 % interanual y superó los US$ 184.000 millones en 2024, impulsada principalmente por grandes acuerdos vinculados a la IA. Solo en el cuarto trimestre, alrededor del 62 % del total destinado a startups en la región fue para compañías del sector.
La oportunidad estratégica: aplicaciones verticales
Aunque advierte sobre los riesgos de una burbuja, Gurley sostiene que todavía hay oportunidades de inversión para quienes saben dónde buscar. La clave, según él, está en identificar fundadores que no solo tengan una curiosidad auténtica por las herramientas de inteligencia artificial, sino que también conozcan a fondo el sector en el que operan.
Gurley aconseja evitar lo que llama el “límite del modelo”: aquellas aplicaciones que probablemente terminarán siendo desarrolladas por las propias empresas que crean los modelos base, como OpenAI o Anthropic. A su vez, respaldar a la próxima gran compañía de modelos fundacionales exige compromisos de miles de millones de dólares, algo que dejó fuera de juego a la mayoría de los inversores.
El verdadero potencial, asegura, está en las aplicaciones verticales, enfocadas en sectores menos tradicionales como la gestión de residuos, la logística o la fabricación especializada. Para tener éxito en estos casos, no alcanza con adaptar un chatbot. Es necesario integrar la tecnología en flujos de trabajo específicos y trabajar con conjuntos de datos propios.
Gurley define los flujos de trabajo como una secuencia de tareas que deben automatizarse, como reservar visitas a propiedades o procesar solicitudes de hipotecas. A diferencia de los modelos diseñados para responder preguntas, estas soluciones están pensadas para integrarse a sistemas complejos. Cuanto más sofisticado sea el flujo de trabajo y mayor sea el grado de automatización, más difícil será que un modelo de propósito general lo reemplace.
Esta mirada encuentra sustento en datos provenientes de mercados emergentes. Una investigación de IVP, publicada en su sitio web, indica que las startups de inteligencia artificial vertical presentan, en promedio, tasas de retención más altas que las horizontales. Esto se debe a que se enfocan en reducir costos y optimizar procesos manuales, onerosos y exigentes. Por su parte, el informe Estado de la IA Generativa 2025, elaborado por Menlo Ventures, señala que el gasto en IA vertical llegó a los US$ 3.500 millones en 2025, dirigido a sectores como salud y finanzas. En comparación, la IA horizontal concentró US$ 8.400 millones en el mismo período.
El imperativo profesional
Más allá de las oportunidades de inversión, Gurley sostiene que cualquier profesional debe capacitarse en inteligencia artificial si quiere seguir siendo competitivo. Sin importar el sector ni el cargo, asegura que la única manera de evitar quedar relegado es convertirse en la versión más preparada en IA que uno pueda ser.
Este mensaje no está dirigido solo a quienes trabajan en tecnología. Según una investigación del McKinsey Global Institute publicada en julio de 2023, hasta el 30 % de las horas laborales actuales en la economía de Estados Unidos podrían automatizarse para 2030, una transformación acelerada por el avance de la IA generativa. Un informe más reciente de McKinsey, de noviembre de 2025, estimó que las tecnologías ya demostradas podrían, en teoría, automatizar tareas que representan cerca del 57 % de las horas de trabajo en el país. Además, los puestos con mayor potencial de automatización concentran alrededor del 40 % del empleo total.
Mirando hacia el futuro
Con la llegada de 2026, la comunidad de capital de riesgo atraviesa un momento de equilibrio delicado. El potencial transformador de la inteligencia artificial es innegable, pero el camino hacia adelante exige sortear valoraciones infladas, prácticas contables poco claras y un mercado saturado de productos que se parecen demasiado entre sí.
Para los inversores, el mensaje es directo: el dinero fácil ya quedó atrás. Alcanzar buenos rendimientos ahora demanda conocimiento profundo del sector, paciencia y la capacidad de resistir la tentación de sumarse al entusiasmo en áreas sobrecalentadas. Para los profesionales, la consigna es igual de clara: adaptarse rápido o correr el riesgo de volverse irrelevantes.
La revolución de la IA no está en duda. La verdadera incógnita es si quienes participan en ella sabrán distinguir lo que tiene valor real del ruido de la especulación, antes de que sea demasiado tarde. Aquellos que se posicionen en espacios bien definidos, con flujos de trabajo concretos y datos propios, tendrán ventaja. En cambio, quienes corran detrás de los ganadores del pasado pagando precios de hoy enfrentarán un futuro mucho más incierto.
