Inversiones, “humanos que muerden perros” y efectos de segundo orden en la nueva etapa del boom de la IA

Hay una máxima que se enseña en primer año de las carreras de periodismo y comunicación: “No es noticia que un perro muerda a un hombre, sino que un hombre muerda a un perro”. En lo que respecta al boom de la inteligencia artificial generativa, en la segunda mitad de 2025 los “humanos que muerden perros” son novedades más negativas que en la etapa anterior, que podría caracterizarse por una suerte de “entusiasmo acrítico” o de “momento guau” al ver por primera vez el potencial y la capacidad de las nuevas herramientas de IA.

Pero desde hace varias semanas, las noticias que se llevan los titulares tiene que ver, por ejemplo, con empresas que fracasaron en su despliegue de IA y vuelven a tomar trabajadores de carne y hueso. El caso más resonante fue el de la fintech europea Klarna, que en 2024 echó al 22% de sus empleados con el argumento de la revolución de IA; pero en mayo anunció que volvía a tomar humanos para las áreas de atención al cliente. “El toque humano permanece inalterado”, señaló la consultora Gartner la semana pasada en un reporte para el cual se consultó a 163 ejecutivos.

En otra encuesta de junio, un 60% de los empleados de empresas de Estados Unidos a los que se consultó creen que el potencial de la IAG está siendo exagerado.

Sin embargo, mientras el péndulo de la narrativa se corre a un costado más negativo, el flujo de inversiones continúa creciendo hacia negocios que tienen que ver con IA, y en particular con IA generativa. Azeem Azhar, de Exponential View, precisa que la proporción de proyectos con alto componente de IA a los que apuestan los Venture Capital (VC, capital de riesgo) supera el 85%. ¿Qué características tiene esta dinámica en esta segunda etapa del boom de IA?

1 ChatGPT es el segundo mejor producto (y es muy bueno): las aplicaciones específicas para algún sector en particular tienen que resolver problemas concretos de manera ultra-eficiente para que los clientes no vayan a un LLM (modelo de lenguaje de gran tamaño, en inglés) genérico, marca Leandro Pisaroni, director del fondo Kalei. Ese diferencial de capacidad hoy parece ser el “moat” (en inglés, el foso que se cavaba alrededor de los castillos: la ventaja sostenible en el tiempo).

2 Tiendas, picos y palas: “El valor duradero no está en quienes fabrican tecnología de IA, sino en quienes la usan eficazmente”, sostuvo un reciente informe de Morgan Stanley: “Históricamente, las mejores inversiones en grandes cambios tecnológicos han sido los ‘efectos de segundo orden’, como el comercio minorista habilitado por el automóvil (por ejemplo, Walmart) en lugar de sólo los fabricantes de la tecnología original (automotrices)”. En la fiebre del oro se hicieron ricos los vendedores de tiendas de campaña, picos y palas. Los inversores hoy evalúan cuáles son hoy estas segundas y terceras derivadas del actual proceso de transformación.

3 Lo viejo (también) funciona: la frase que se hizo famosa por la serie “El Eternauta” es otra forma de aludir a una máxima que popularizó el CEO de Amazon, Jeff Bezos: concentrase en lo que “no va a cambiar”. En el caso de la compañía que fundó, los clientes van a seguir queriendo precios más bajos, entregas más rápidas y mayor diversidad de productos. Bezos lo sostuvo en un reportaje de 2007 con Harvard Business Review. En un contexto de cambio tan vertiginoso como el actual, este ancla suma valor para determinar en qué proyectos puede valer la pena invertir.

4 Objetos brillantes: Pisaroni, de Kalei, advierte que hay sesgos a evitar en este camino, que en esta etapa de la IA pueden resultar muy peligrosos. Uno es tratar de no caer en el “síndrome de objeto brillante” (en inglés, shiny object syndrome), que alude a la tendencia de que nuestra atención vaya de manera desproporcionada a tendencias “cool”. Este apetito desmedido por lo nuevo (sólo porque es una novedad) comenzó a ser estudiado de manera intensiva por la psicología experimental en la década pasada. Y aquí también entran los “humanos que muerden perros”.

5 La capa intermedia: siguiendo con el sesgo hacia los objetos brillantes, probablemente la parte del león esté en la parte menos glamorosa de todas: la capa intermedia. “La “ciencia básica” de la revolución de IAG, el mundo de OpenIA, Antrophic, etc, está reservado para jugadores que ya están muy lejos. El de interacción directa con el consumidor está superpoblado, “es un hormiguero”, en palabras de la inversora y profesora de Stanford Rebeca Hwang, “pero en la capa intermedia empezamos a ver plataformas desde donde se orquestan los agentes, que son la clave de la etapa que viene”, explica la tecnóloga de Silicon Valley.

6 Subir al Everest sin oxígeno: cuando los escaladores al Everest, la montaña más alta del mundo, ya habían batido múltiples récords, se puso de moda un reto más desafiante aún: conquistar la cima sin oxígeno adicional. Sirve como metáfora para lo que está sucediendo hoy con muchas startups “calientes” del campo de la IAG: llegan a la rentabilidad y a millones de usuarios, casi sin necesidad de rondas de inversión para fondos de riesgo, y con un capital todavía en más de un 90% en posesión de sus dueños originales. Es lo que sucede con casos paradigmáticos como Gamma o Cursor, y un motivo principal es la baja cantidad de empleados necesarios, ya que automatizan todo lo que pueden con IA.

Gran Lee, de 41 años y dueño de la app de diseño Gamma, sólo tuvo que contratar 28 empleados para llegar a 50 millones de usuarios y decenas de millones de dólares al año en ganancias. “Si hubiera sido de la generación anterior, al menos ya tendría 200 empleados. Tenemos la oportunidad de re-escribir las reglas de todo”, le dijo Lee al New York Times. Varias de estas compañías inclusive explicitan en su estatuto fundacional la intención de nunca superar el centenar de empleados.

7 ¿Unicornio unipersonal? En diciembre pasado Sam Altman, el CEO de OpenIA, dijo que no estamos lejos de ver el nacimiento del primer “unicornio unipersonal”: una persona que gracias a decenas, centenares o miles de “agentes autónomos” que la ayudan puede construir una empresa por sí sola. Días atrás se conoció el caso de una aplicación creada solamente por un programador (sin un equipo, sólo con herramientas de IA) que fue vendida en US$80 millones con sólo seis meses de trabajo. Maol Shlomo creó Base44 como un proyecto lateral a su trabajo a principios de este año. Faltan 920 millones aún para ser unicornio unipersonal, pero los negocios con IA parecen estar en ese sendero.

Por Sebastián Campanario

• Inteligencia artificial

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