En 2026, decir que una empresa trabaja con inteligencia artificial, fintech o AgTech explica cada vez menos. Construir un producto lleva menos tiempo y capital, y una ventaja tecnológica puede desaparecer antes de que la compañía termine de consolidarla. Los fondos están mirando qué hay detrás de esa solución: cuánto conoce el equipo el problema, qué datos propios tiene, cómo llega a sus clientes y qué capacidad demuestra para convertir tecnología en un negocio.

Dónde están las nuevas oportunidades

Si tuviera que distribuir US$ 100 millones, Alexander Busse, managing partner de NXTP, dividiría el capital en tres partes. “Asignaría un tercio a equipos de altísima densidad de talento que estén resolviendo los desafíos técnicos más complejos de la inteligencia artificial”, explica. Otro tercio iría a compañías que utilicen esa tecnología para transformar procesos empresariales costosos y todavía dependientes del trabajo manual. El resto quedaría en mercados de capitales, fintech y pagos, sectores donde América Latina todavía presenta grandes ineficiencias.

La inteligencia artificial representa, en su análisis, varias oportunidades diferentes. Busse distingue entre los equipos que trabajan sobre memoria, contexto, voz o modelos especializados y las empresas que llevan esas capacidades a procesos concretos. También anticipa una nueva infraestructura para agentes capaces de tomar decisiones, elegir proveedores y ejecutar tareas. Ese desarrollo requerirá sistemas de identidad, permisos, pagos, verificación y confianza preparados para operaciones iniciadas por software.

En el mapa de Pampa Start aparecen otras industrias. Juan Martín Ninfea, CEO del fondo, ubica las principales oportunidades en agro y AgTech, alimentos, bienestar, nutrición y biológicos. En el campo, el interés está puesto en procesar la enorme cantidad de información que ya se genera y convertirla en decisiones con impacto económico. “Veo en el rubro de alimentos un movimiento de grandes compañías de consumo hacia startups vinculadas con bienestar, mejoras nutricionales, cuidado del cuerpo y longevidad”, indica. Los biológicos completan la selección, con una posición especialmente favorable para la Argentina.

Para Alaya Capital, parte de la próxima generación de empresas financieras podría surgir de compañías que actualmente ni siquiera se definen como fintech. Plataformas con información sobre el comportamiento de sus usuarios y una relación frecuente con ellos pueden incorporar crédito o seguros dentro de sus productos. “Hoy existen plataformas no financieras con millones de usuarios y relaciones de confianza que pueden originar crédito y seguros de manera más eficiente y efectiva que los canales tradicionales”, explica Lorena Suárez, managing partner de Alaya Capital.

El software busca una nueva forma de cobrar

Durante años, el modelo de software como servicio permitió convertir el crecimiento de un cliente en crecimiento para su proveedor. Más empleados significaban más usuarios, más licencias y una facturación recurrente mayor. Busse observa que la automatización altera esa relación: una solución puede volverse más valiosa porque reduce la cantidad de personas necesarias para completar una tarea. Cuando el precio sigue atado al número de usuarios, el proveedor termina cobrando menos a medida que su producto resuelve mejor el problema.

La alternativa que analiza NXTP combina una base fija para cubrir integración, implementación y mantenimiento con un componente variable asociado al valor generado. Esa estructura obliga a establecer qué resultado puede modificar la tecnología y cómo medirlo. “Los clientes ya no quieren pagar solamente por acceder a una herramienta: quieren pagar por la resolución efectiva de un problema”, sostiene Busse.

En el agro, la tarifa mensual presenta otras dificultades. Ninfea advierte que el sector todavía necesita encontrar modelos capaces de escalar y construir el crecimiento exponencial que busca un fondo. La solidez técnica pierde fuerza cuando una herramienta genera fricción en el uso, no consigue llegar al cliente o encuentra dificultades para demostrar cómo impacta en sus decisiones.

La duración de la ventaja tecnológica agrega otra tensión. Suárez plantea que los nuevos desarrollos de inteligencia artificial pueden volver obsoleta una tecnología propietaria incluso dentro de una empresa joven. Por eso Alaya presta atención a los datos propios, el acceso al cliente y la capacidad de adaptarse a los cambios. El ingreso recurrente conserva su atractivo, pero ahora debe estar acompañado por un resultado que también se repita.

La promesa necesita llegar con pruebas

El nuevo filtro aparece con mayor claridad en la frontera entre una idea interesante y una empresa invertible. Las respuestas de los fondos muestran que cada etapa debe presentar una forma específica de avance. La ambición continúa siendo necesaria, acompañada por evidencias acordes con la madurez de la compañía.

NXTP mantiene su foco entre pre-seed, seed y Series A. En las instancias iniciales prioriza la calidad de los fundadores, la profundidad de su conocimiento y la magnitud del problema. Más adelante incorpora señales de adopción, consistencia en el crecimiento y capacidad de escalar. Alaya encuentra la mejor relación entre riesgo y retorno en seed y Series A: primero exige retención y una economía saludable por cliente; después suma crecimiento consistente y eficiencia en el uso del capital.

Pampa Start ve buenas oportunidades desde Series A en adelante, entre compañías que ya funcionan y muestran números sólidos. La inteligencia artificial también está generando un nuevo flujo de proyectos en pre-seed, aunque el fondo espera incluso allí un producto en el mercado, clientes validados y ventas. “Hoy el capital ya no es gratis”, plantea Ninfea y subraya: “el producto por sí solo ya no es un diferencial: tiene que existir una venta concreta”.

El retrato más claro del nuevo mercado aparece en las empresas que dejaron de conseguir financiamiento. “Quedaron atrás los modelos basados en un crecimiento sostenido por un consumo agresivo de caja, bajo la premisa de que la próxima ronda estaría siempre disponible a una valuación mayor”, indica Suarez. Los criterios de los tres fondos también dejan fuera a los productos fáciles de replicar, las estructuras que necesitan sumar personas para crecer y los proyectos que buscan capital sin haber demostrado tracción.

Leídas en conjunto, las apuestas son diferentes, pero las señales empiezan a parecerse. Un agente de inteligencia artificial debe avanzar desde la recomendación hacia la ejecución; una plataforma que incorpora servicios financieros necesita datos y usuarios recurrentes; una solución agropecuaria tiene que convertir información en decisiones que mejoren el retorno. El capital continúa buscando empresas capaces de anticipar mercados que todavía no son evidentes. Ahora, esa visión de futuro debe contener alguna prueba de que el negocio ya comenzó.