Navegando el ecosistema de startups basadas en IA

La irrupción de startups que centran su oferta en inteligencia artificial (IA) se incrementa con notable rapidez. Estos nuevos emprendimientos, definidos como AI-first, emergen en el panorama empresarial face a la innovación tecnológica y la capacidad de alterar mercados existentes, generando valor significativo al liberarse de limitantes tradicionales.

Hoy día, la creación de nuevos productos o servicios puede realizarse con un capital prácticamente inexistente, un equipo reducido y una sola laptop; fenómeno conocido como “small-unicorn” (Currier, 2023). Esta tendencia se ha acelerado notablemente desde noviembre de 2022, cuando OpenAI lanzó al público ChatGPT3-5. Con esta simplicidad, aparecieron campos completamente nuevos y el término “prompt engineering” se popularizó. Actualmente, no es raro usar un Generative Pre-trained Transformer (GPT) para solicitar asesoría, sintetizar documentos extensos o generar imágenes para piezas periodísticas especializadas, como ocurre en Insights. Pese a la relevancia tecnológica, su uso es hoy habitual, con varias opciones públicas de GPT y más en desarrollo.

No obstante, la inteligencia artificial generativa representa solo una parte del repertorio de herramientas IA disponibles para los emprendedores. Por su aplicabilidad inmediata al consumidor, es la más reconocida; sin embargo, técnicas complementarias, como el Vibecoding —que permite que un GPT genere gran parte del código aplicado posteriormente por humanos (New York Times, 2025)—suministran potentes herramientas a bajo coste para atender demandas con modelos que reducen costos o mejoran entregas frente a soluciones tradicionales. Esta realidad despierta oportunidad —y tal vez explique la proliferación de tales startups (Ascendix, 2025)— pero también presenta desafíos inéditos.

La falta de precedentes para soluciones AI-first impide recurrir a modelos de precios, esquemas comunicativos establecidos o estructuras reconocidas de negocio. El reto mayor radica en que tales productos carecen de presupuesto asignado, patrocinador dentro del negocio, o de un lugar obvio para su integración. Basándonos en experiencias acumuladas desde fundar startups de IA en 2021, identificamos estrategias para afrontar estos obstáculos.

Examinemos un caso práctico donde esta dinámica se hace patente. En 2021, cofundé Verilytix Inc., orientada a resolver un problema multimillonario presente en la agricultura interior: pérdidas significativas de cosecha motivadas por errores humanos o negligencia, dado que las plantas pueden sufrir fallos en equipamientos, pestes o condiciones subóptimas que no detectan a simple vista. Conforme el personal supervisa miles de plantas con alta rotación y escaso entrenamiento, garantizar el rendimiento óptimo y minimizar pérdidas económicas da cuenta de un desafío categórico en optimización agrícola, donde maximizar rendimiento a bajo coste es primordial.

Nuestra solución, Budscout, incorpora un dispositivo robótico de bajo coste provisto de sensores ambientales que monitorea temperatura, humedad, altura vegetal, concentración de CO2 y reflectancia lumínica, junto con imágenes capturadas reiteradamente y procesadas en la nube. La IA correlaciona estos datos para alertar oportunamente a los responsables antes de que problemas visibles se manifiesten. Así, el equipo reduce inspecciones manuales y dirige recursos humanos sólo a zonas identificadas con riesgo, incrementando el rendimiento hasta en un 20 %, cifra acorde a resultados internos de Verilytix.

Integrar estas capacidades dentro de procesos ya establecidos en el cultivo interior fue una prioridad. Dado el sistema común de estanterías metálicas y fuentes lumínicas, nuestro robot fue instalado bajo las luces, adaptándose al entorno existente sin modificar la infraestructura, algo clave para una adopción eficiente que se validara en lenguaje expuesto: mejorar el rendimiento, no tanto la tecnología subyacente.

Esta atención en beneficio concreto determinó nuestro diseño y comunicación focalizadas en productividad, evitando centrarse en tecnologías como IA o robótica tecnológicas per se. Para captar interés comercial, fue imprescindible dimensionar la relevancia de la IA en términos que importan a los clientes, tales como ahorro económico o mitigación de pérdidas.

Además del beneficio primario, la retroalimentación obtenida de usuarios reveló aplicaciones adicionales. La IA analiza imágenes diarias que enmarcan las partes críticas, por ejemplo frutas o flores que determinan ingresos, permitiendo medir operación y evolución del cultivo con precisión. Los clientes solicitaron visualizar el crecimiento cuantificable para proyectar valor de cosechas, herramienta útil para negociar seguros o préstamos respaldados en estas métricas. Asimismo, mediante análisis de actividad de podadores, los gerentes optimizan supervisión y despliegue de mano de obra evitando intervenciones indiscriminadas.

Igualmente, la continua toma de imágenes interesantes generó nuevas funciones relacionadas con gestión logística: rastreo por etiquetas RFID y diagnóstico de condiciones individuales para optimizar recursos como iluminación y riego. Estas propuestas surgieron del feedback directo del usuario, ejemplificando la importancia de una colaboración estrecha para expandir valor más allá de la funcionalidad original.

Respecto al impacto en la industria, la mayoría de tecnologías agrícolas demanda fuertes inversiones iniciales en infraestructura, pero nuestro dispositivo robotizado económico ofrece insights críticos más que un equipo autónomo en sí. Al no solicitar costes anticipados, el modelo de negocio se basado en una suscripción mensual proporcional al área cultivada, facilitando la adopción libre de barreras de entrada financieras tradicionales.

Este esquema de precios atiende tres principios esenciales: primero, evita fricciones eliminando coste de implantación inicial para estimular la prueba y adopción; segundo, correlaciona coste directamente con generación de valor a cliente capturado vía insights; y tercero, permite escalar en función del área monitoreada, cubriendo los costes operativos internos en infraestructura y gestión de datos. Esta aproximación disruptiva rompe paradigmas convencionales dentro de una industria marcada por altos gastos.

En conclusión, con planificación rigurosa y actitud consciente, una solución de IA puede transformar irreversiblemente un sector, siendo preferible comenzar por uno que acepte la innovación tecnológica. La clave residirá en alinear propuestas con procesos y métricas valoradas por los compradores, motivando el acceso por medio de modelos comerciales simplificados y explicativos. Mientras el beneficio previsto guíe el desarrollo, involucrar al cliente en co-creación facilitará descubrir nuevos canales de generación de valor no imaginados inicialmente. La heterogeneidad y potencial revolucionario de las tecnologías IA requieren flexibilidad y apertura adaptativa en el despliegue sostenible de soluciones efectivas.