La inteligencia artificial, la automatización y la robótica están transformando la creación de valor en el sector del capital riesgo
Llevo casi tres décadas sentándome al otro lado de la mesa de negociaciones con inversores de capital riesgo y, durante la mayor parte de ese tiempo, el juego ha sido siempre el mismo. Comprar una buena empresa, sanear la estructura de capital, imponer disciplina operativa, maquillarla y venderla por un múltiplo de lo que se pagó por ella. Ingeniería financiera a un lado de la mesa, ingeniería operativa al otro. Ese era el manual de instrucciones, y funcionaba.
Sigue funcionando, pero ya no es suficiente por sí solo.
Lo que estoy observando en las salas de negociaciones de Silicon Valley y del resto del estado es que los inversores ya no empiezan con las preguntas de siempre. La primera pregunta que me hacen ahora es algo así como: «¿Qué papel desempeña la IA en este negocio y qué valor tendría si la aplicáramos correctamente?».
Permíteme poner esto en contexto, porque no se trata de una cuestión teórica. Depende de la situación real del mercado en este momento.
La puerta de salida está atascada
Al llegar a 2026, el sector se enfrenta a las consecuencias de tres años de plazos de retención prolongados. El DPI (distribuciones sobre el capital desembolsado) se ha convertido en el indicador del que todos los socios comanditarios (LP) quieren hablar y que muy pocos socios generales (GP) desean abordar. El prolongado cierre del Gobierno a finales de 2025 convirtió lo que debería haber sido una sólida ventana de salidas a bolsa en el cuarto trimestre en una oportunidad perdida. Las empresas no desaparecieron. Se acumularon. Figma aprovechó la ventana. CoreWeave aprovechó la ventana. Cerebas aprovechó la ventana. El resto está en la cola, y va a seguir ahí hasta que bajen los tipos de interés y vuelva el ánimo de asumir riesgos para respaldar los múltiplos que necesitamos para liquidar el atraso.
Cuando no puedes salir por la puerta principal, buscas otras formas de hacerlo. El año pasado asistimos a una auténtica oleada de operaciones secundarias, en las que los patrocinadores agrupaban activos en vehículos de continuación —a veces activos individuales, otras veces carteras— y los vendían a otros fondos. En 2025 trabajé en más operaciones de este tipo que en cualquier otro periodo de doce meses de mi carrera. Esa herramienta funciona una o dos veces, pero no resuelve el problema subyacente, que es que hay que crear valor de verdad durante la tenencia. Y en un entorno de salidas más lento, hay que crear más valor del que el modelo indicaba que se necesitaba al firmar la carta de intención.
Eso es lo que realmente está impulsando el debate sobre la IA en el sector del capital riesgo en estos momentos. No se trata de seguir una moda. Se trata de defender y ampliar los márgenes durante una inversión que está durando más de lo que nadie había previsto.
La IA ha pasado de ser un proyecto experimental a formar parte del presupuesto operativo
Entre los clientes de las empresas de mi cartera, la IA ha dejado de ser una simple diapositiva en el plan estratégico para convertirse en una partida presupuestaria. Automatización de las tareas administrativas, elaboración de previsiones, optimización de la cadena de suministro, reducción de las consultas al servicio de atención al cliente y generación de código en el departamento de ingeniería. Creo que a los defensores de la producción ajustada de los años noventa les costaría mucho reconocer lo que está ocurriendo actualmente con los gastos generales y administrativos en las empresas de la cartera que están bien gestionadas.
Hace poco mantuve una conversación con un socio operativo de una empresa de capital riesgo especializada en el mercado medio, quien me habló de su tesis de que, hoy en día, toda nueva operación de adquisición de una plataforma parte de una pregunta: ¿qué porcentaje de la plantilla realiza tareas cognitivas repetitivas que un agente podría llevar a cabo mañana mismo? Hace dos años, eso era una mera nota al margen. Hoy en día, es el modelo a seguir.
Las cifras coinciden con lo que estoy observando sobre el terreno. El valor de las operaciones de capital riesgo en el ámbito de la IA y el aprendizaje automático pasó de unos 42 000 millones de dólares en 2023 a más de 140 000 millones en 2024, y el impulso siguió creciendo a lo largo de 2025. El primer trimestre de 2026 batió todos los récords registrados, con la IA acaparando aproximadamente el 80 % de la inversión de capital riesgo. Cuando el capital se mueve de forma tan decisiva, los patrocinadores que no siguen una estrategia de creación de valor centrada en la IA se verán obligados a vender en un mercado que ya la tiene incorporada en sus precios, independientemente de si la han aportado o no.
La robótica ya no es solo una cuestión industrial
Me formé en Silicon Valley viendo de primera mano cómo se aplicaba la robótica en fábricas y almacenes. Pero ahí no está el siguiente paso. Los avances en visión artificial, sistemas autónomos y tecnología de sensores han dado lugar a aplicaciones que hace cinco años simplemente no eran viables desde el punto de vista económico. Parques logísticos, restauración, construcción, servicios de campo y prestación de asistencia sanitaria. La tecnología de defensa y el sector espacial son especialmente interesantes en este momento, porque cuando se firma un contrato con el gobierno se tiene visibilidad de los ingresos de los próximos cinco a diez años, y ese tipo de estabilidad es difícil de conseguir en la infraestructura de IA, donde la gente del capital riesgo todavía no puede contar realmente con lo que depararán los próximos cinco años.
Para los inversores que se fijan en sectores con escasez de mano de obra crónica, inflación salarial o volatilidad estacional, la robótica es una herramienta operativa fiable, y constituye el tipo de inversión capaz de transformar de forma permanente la rentabilidad unitaria de una empresa. La ampliación permanente de los márgenes es precisamente lo que se necesita cuando es posible que se mantenga el activo durante dos o tres años más de lo que contemplaba el modelo.
Una historia de guerra sobre la diligencia
La diligencia debida que estoy llevando a cabo actualmente en operaciones basadas en la tecnología no se parece en nada a la que realizaba en 2022.
Ahora dedicamos mucho tiempo a los derechos sobre los datos. ¿Con qué datos se ha entrenado el modelo?, ¿se dispone de la licencia?, ¿se han obtenido mediante scraping?, ¿existen cláusulas de indemnización? y ¿son los resultados aptos para uso comercial? En una reciente adquisición de una plataforma, descubrimos que la empresa objetivo había estado entrenando un modelo interno con un conjunto de datos que, al analizarlo en profundidad, incluía contenido de terceros con licencia y restricciones de uso que prohibían terminantemente el entrenamiento de modelos. El acuerdo no se canceló, pero se renegoció y el vendedor tuvo que aceptar una rebaja. Los fundadores deben dar por hecho que sus derechos sobre los datos están siendo objeto ahora del mismo escrutinio en la diligencia debida que la tabla de capitalización.
Dedicamos mucho tiempo a analizar el riesgo normativo. La Ley de IA de la UE se está aplicando, y las leyes estatales sobre la toma de decisiones automatizada están proliferando en California, Colorado y Nueva York. Si una empresa de nuestra cartera utiliza la IA para tomar decisiones sobre contratación, fijación de precios, crédito o seguros, existe un problema de diligencia normativa, lo sepa el inversor o no. También estoy observando que las aseguradoras de garantías y declaraciones comienzan a incluir exclusiones específicas para la IA, lo que indica que el mercado está valorando este riesgo en tiempo real.
Dedicamos mucho tiempo a la ciberseguridad, porque la superficie de ataque de una empresa que utiliza la IA no se parece en nada a la de esa misma empresa antes de la IA. Inyección de prompts, extracción de modelos, envenenamiento de datos de entrenamiento. Ahora mismo estoy atendiendo llamadas relacionadas con la respuesta a incidentes sobre estos temas.
Y dedicamos mucho tiempo a la plantilla. La automatización a gran escala tiene consecuencias laborales. Hay que tener en cuenta la Ley WARN, las normas sobre cierre de plantas, las prácticas de indemnización por despido y, en entornos sindicalizados, las obligaciones de negociación colectiva. Un patrocinador que tenga previsto reducir la plantilla de una empresa objetivo necesita un plan que resista el escrutinio legal, no una presentación de diapositivas.
Una historia de dos mundos en el mercado del talento
En la conferencia TED AI del año pasado, describí lo que he venido denominando «la historia de dos mundos» en el ámbito de la IA. Las grandes empresas tecnológicas y los laboratorios de modelos a gran escala ofrecen paquetes retributivos que las startups en fase inicial simplemente no pueden igualar, y he visto cómo el fundador de una empresa en fase de financiación de la Serie A perdía a su ingeniero jefe debido a una oferta de nueve cifras procedente de uno de esos laboratorios punteros. Ese es el mercado en el que operamos.
Para los inversores de capital riesgo, esto es relevante por dos motivos. Cuando se adquiere una plataforma basada en la tecnología, el plan de retención del talento técnico debe diseñarse pensando en un mundo en el que Google, Meta y los laboratorios de IA llaman a tus ingenieros todos los martes. La aceleración con un único desencadenante, las concesiones agresivas de renovación de acciones y una retención significativa en efectivo —que antes se reservaban para el fundador y el director técnico— son ahora lo que se necesita para mantener en su puesto a los altos cargos del departamento de ingeniería. Y cuando se está evaluando un objetivo nativo de IA, el riesgo de concentración en el fundador-ingeniero es más real que nunca. Si se pierden dos personas, es posible que la empresa deje de existir.
La ingeniería operativa se ha convertido en ingeniería tecnológica
Los patrocinadores que obtendrán mejores resultados en este ciclo son aquellos que actúan menos como compradores financieros y más como plataformas de transformación tecnológica. Cuentan con socios operativos con experiencia real en la implementación de la inteligencia artificial, mantienen relaciones con los proveedores de modelos, los integradores de sistemas y los proveedores de automatización, y cuando se adentran en una empresa objetivo, en un plazo de treinta días saben qué flujos de trabajo automatizar, dónde implementar sistemas autónomos y dónde dar un paso atrás.
Los patrocinadores que consideren la IA como una táctica de reducción de costes obtendrán el rendimiento correspondiente a esa reducción, es decir, un aumento puntual que se verá neutralizado por la competencia en un plazo de dieciocho meses. Los patrocinadores que la consideren una inversión estratégica en una plataforma obtendrán algo más duradero: un aumento de los márgenes que se mantenga en el tiempo, una escalabilidad sin necesidad de aumentar proporcionalmente la plantilla, y una estrategia de salida que resulte atractiva para el próximo comprador en un mercado que, para entonces, habrá incorporado el coste de la implementación de la IA en todos los modelos.
En qué situación nos deja esto
A mis clientes de capital riesgo les digo lo mismo que les dije a una sala llena de ellos el trimestre pasado. La esperanza no es una estrategia, la preparación no es opcional y las mejores operaciones se ganan mucho antes de que llegue la hoja de términos. Eso siempre ha sido así. Lo nuevo es el terreno de juego. La IA, la automatización y la robótica no son un complemento de la creación de valor en este ciclo. En muchos casos, son la creación de valor en sí mismas, y los patrocinadores que las tratan como tal son aquellos en los que yo apostaría mi dinero.
La convergencia entre el capital riesgo, la inteligencia artificial y la robótica en Silicon Valley y en el resto del país es una realidad, y se está acelerando. Los inversores que asimilen este hecho, que construyan sus equipos en torno a él, estructuren sus operaciones en función de él y lo sitúen en el centro de sus procesos de diligencia debida, serán los ganadores de este ciclo. Los que no lo hagan tendrán que dedicar mucho tiempo a explicar a sus socios comanditarios por qué el DPI nunca volvió.
