La inteligencia artificial sigue acaparando titulares, inversión y expectativas. Demasiadas, quizá. En los últimos meses se ha instalado la idea de que cualquier startup relacionada con IA vale automáticamente más, crece más rápido y tiene el futuro asegurado. Pero no todo el mundo dentro del sector comparte ese entusiasmo sin matices. El CEO de Google DeepMind ha lanzado una advertencia bastante clara, hay startups de IA claramente sobrevaloradas y el mercado podría enfrentarse a una corrección antes de lo que muchos esperan.
No se trata de un discurso catastrofista ni de alguien ajeno al sector. Todo lo contrario. DeepMind es una de las referencias mundiales en inteligencia artificial, con avances reales y aplicaciones tangibles. Precisamente por eso, cuando desde dentro se habla de exceso de valoración, conviene escuchar con algo más de atención.
El problema no es la IA en sí. La tecnología es sólida, transformadora y con recorrido. El problema es el desajuste entre expectativas, modelos de negocio reales y precios que se están pagando por muchas startups que todavía no generan ingresos estables, ni tienen una ventaja competitiva clara. Y eso, en cualquier ciclo tecnológico, suele acabar ajustándose.
El entusiasmo por la IA está inflando valoraciones a un ritmo peligroso
En el último año, el número de startups que se presentan como empresas de inteligencia artificial se ha disparado. Algunas lo son de verdad, otras simplemente utilizan modelos existentes, integran APIs o aplican IA de forma muy superficial. Sin embargo, muchas reciben valoraciones propias de compañías consolidadas, sin haber demostrado todavía que su negocio es escalable o rentable.
Desde DeepMind se apunta a un patrón que ya se ha visto antes. Mucho capital persiguiendo pocas oportunidades realmente diferenciales. Fondos de inversión que no quieren quedarse fuera, rondas que se cierran rápido y métricas que se interpretan de forma demasiado optimista. El resultado es un mercado donde el precio de entrada se ha elevado demasiado rápido.
Aquí hay un matiz importante. No se está cuestionando el potencial de la inteligencia artificial, sino el hecho de que no todas las startups de IA van a sobrevivir, ni mucho menos justificar las valoraciones actuales. Algunas lo harán muy bien, otras se quedarán por el camino. Es parte natural del ciclo, aunque ahora cueste verlo entre tanto ruido.
Además, empieza a notarse cierta desconexión entre lo que prometen muchas empresas y lo que realmente pueden entregar. Modelos que funcionan bien en demos, pero que no escalan, costes de computación elevados, dependencia de proveedores externos y dificultades para monetizar más allá de pilotos iniciales. Todo eso pesa más de lo que parece cuando el mercado empieza a exigir resultados, no solo narrativa.
Por qué una corrección en IA no sería una mala noticia
Hablar de corrección suena siempre negativo, pero no tiene por qué serlo. De hecho, una corrección puede ser sana para el ecosistema. Ajustar valoraciones, filtrar proyectos y devolver el foco a los modelos de negocio sólidos suele fortalecer al sector a medio plazo.
Desde la visión de DeepMind, una fase de mayor disciplina ayudaría a diferenciar mejor entre startups que aportan valor real y las que simplemente están bien posicionadas en el discurso. También obligaría a los inversores a hacer más trabajo previo, entender mejor la tecnología y exigir algo más que crecimiento rápido sin rumbo claro.
Para emprendedores, el mensaje también es relevante. No todo pasa por levantar rondas cada vez más grandes. Construir producto, encontrar clientes reales y demostrar tracción sostenible vuelve a ser clave. La IA no sustituye a un modelo de negocio bien pensado, solo lo potencia si ya existe una base sólida.
En este contexto, es probable que veamos cambios en el tipo de proyectos que reciben financiación. Menos apuestas genéricas y más foco en aplicaciones concretas, con problemas bien definidos y soluciones claras. También más atención a la eficiencia, algo que en los últimos meses había quedado en segundo plano frente al crecimiento rápido.
Hay además un factor que empieza a pesar. Las grandes tecnológicas están integrando IA a gran velocidad en sus propios productos. Eso reduce el espacio para startups que no aportan algo claramente diferencial. Competir solo por integrar modelos ya existentes es cada vez menos suficiente.
Para el inversor que observa este mercado desde fuera, conviene quedarse con una idea sencilla. La inteligencia artificial seguirá creciendo, pero no lo hará de forma lineal ni sin sobresaltos. Habrá ajustes, decepciones y proyectos que desaparezcan. Y eso no invalida la tecnología, simplemente la normaliza.
Si se mira con algo de perspectiva, los avisos como el de DeepMind no buscan frenar la innovación, sino poner algo de cordura. El mercado de IA necesita menos euforia y más análisis. Menos promesas vacías y más resultados medibles. Y aunque ahora mismo no sea el mensaje más popular, suele ser el más útil cuando se piensa a medio y largo plazo.
La posible corrección en startups de IA no sería un fracaso del sector, sino una fase más de maduración. Separar expectativas de realidad casi siempre termina beneficiando a quienes de verdad están construyendo algo con sentido. Lo difícil, como siempre, es verlo mientras todo el mundo sigue mirando solo hacia arriba.
