Este episodio no es una entrevista. Es una charla que di en un evento de innovación sobre lo que he aprendido evaluando empresas de inteligencia artificial durante los últimos tres años como inversionista en San Francisco.
La cita que mejor resume esa experiencia es de Elad Gil: mientras más aprendo y más tiempo paso en esto, menos entiendo. En la mayoría de los mercados pasa lo contrario. Aquí las reglas se están reescribiendo.
Por eso la charla se llama preguntas y no respuestas. Son siete preguntas para las que no tengo respuesta, y una tesis de fondo sobre por qué Latinoamérica se está quedando fuera de la ola de agentes.
Estructura y Highlights Clave
De Lima a Ciudad de México a San Francisco
- Me gradué en 2018 y entré a uno de los primeros fondos de venture capital de Perú
- En 2019 me mudé a México a Dalus Capital. Mi primera semana coincidió con Finnosummit, el evento de fintech más grande de la región
- Ahí estaban David Vélez de Nubank, el fundador de Creditas, Adolfo de Clip, gente de Kavak. Se sintió literalmente como viajar al futuro
- En 2021 me uní a Reach Capital en San Francisco esperando el mismo salto. Fue lo contrario
- Lo que encontré fueron FTX, Clubhouse, BeReal y Quibi acaparando los titulares. Tecnologías interesantes con casos de uso superficiales y poco impacto en la economía real
- Un año después llegó ChatGPT, que sí fue un momento mágico: el primer chatbot que no se sentía como un robot
Dos Años de Decepción
- Entre 2023 y 2024 la mayoría de productos construidos sobre IA fueron lo contrario a wow: herramientas de copywriting, chatbots, notetakers
- Mi reacción: no tiene sentido que la tecnología más innovadora de la historia se use para escribir copies de LinkedIn
- Lo que cambió a partir de la segunda mitad del año pasado fueron dos cosas
- Primero, los modelos de razonamiento de OpenAI, que desbloquearon una capa nueva de posibilidades
- Segundo, dos años de iterar y entender cómo se usaba realmente esta herramienta
- El resultado son empresas como Cursor, que no hace a los desarrolladores 20 o 30% más rápidos como promete un SaaS típico, sino varias veces más rápidos, porque la herramienta hace el trabajo
- Harvey en legal, Decagon en customer support, y una ola de agentes donde la promesa ya no es hacerte más eficiente sino hacer el trabajo por ti
La Fiebre del Oro que Sí se Siente
- Siempre había escuchado a inversionistas mayores hablar de internet, de la nube y del móvil como fiebres del oro. Lo entendía en teoría y nunca lo había vivido
- Desde la mitad del año pasado se siente así: cien empresas haciendo tutores con IA, cien haciendo agentes de customer support, cien verticalizadas en inmobiliaria, seguros y servicios financieros
- Con propuestas de valor que te vuelan la cabeza cuando las escuchas, no como los usos superficiales de antes
La Brecha con Latinoamérica se Está Acelerando
- Con un pie en Silicon Valley por el fondo y otro en Latinoamérica por el podcast, empecé a sentir que algo no cuadraba
- En Silicon Valley no existe una startup que no use IA. En Latinoamérica había muy pocas
- El dato que más lo ilustra: Y Combinator hizo un pivot brutal y prácticamente todas las empresas de sus últimos batches son de IA. Los equipos latinoamericanos son poquísimos, en el último batch un colombiano y un brasileño
- Todo esto es anecdótico, pero la brecha se acelera por la velocidad a la que se mueve todo
- La frase de Bill Gates: sobreestimamos el poder de la tecnología en el corto plazo y la subestimamos en el largo
- Lo que le agrego: la IA está redefiniendo qué significa largo plazo. Lo que era una década ahora es mediano o incluso corto plazo
No Existen Expertos
- Lo más contraintuitivo de todo esto es que casi todo el mundo está empezando, incluso en Silicon Valley
- A diferencia de otras olas donde Estados Unidos o Europa nos llevaban años de ventaja, aquí todos partimos casi igual si nos subimos
- Las pruebas de que ni los mejores saben: Siri sigue siendo un desastre en la empresa más valiosa del mundo, Google tuvo sus problemas lanzando Gemini, y OpenAI de pronto pareció lento cuando DeepSeek sacó un modelo comparable a una fracción del costo
- Los tres hábitos que trato de mantener: ser escéptico con quien se presenta como experto, seguir en Twitter a gente curiosa que prueba herramientas todos los días, y no tener miedo de decir que no sé
- El tercero es mentalidad de principiante, uno de los principios de cultura de Nubank. David Vélez habla mucho de cuáles son las preguntas para las que no tienes respuesta
- Esa fue justamente la pregunta con la que armé esta charla
1. ¿Cómo se Ve una Organización AI First?
- En Silicon Valley hoy equipos de dos a diez ingenieros construyen productos tan complejos como los que antes pedían 100 o 200 personas
- Siempre se habló del costo de agregar gente: comunicación, burocracia, política interna. La IA cambia esa ecuación, porque el beneficio marginal de una persona más ahora compite con implementar herramientas
- El marco que me gustó, tomado de uno de los fundadores de HubSpot: antes las organizaciones eran estructuradas por reglas y funciones, y en un mundo de agentes van a ser fluidas
- Personas interactuando con agentes en equipos dinámicos, armados por tarea y no por área
- Lo interesante es la consecuencia: si el mejor vendedor de la empresa está en otra área, la organización tendrá que permitir esa fluidez de talento
2. ¿Qué Habilidades Hacen Falta?
- El tweet de Allie K. Miller resume bien lo que veo al invertir. Hay dos extremos
- De un lado, fundadores muy fuertes técnicamente, que entienden la infraestructura y los modelos de frontera, pero no entienden el negocio ni hablan obsesivamente con clientes
- Del otro, quienes entienden el negocio y no la tecnología
- Lo que hace falta es el punto medio: alguien técnico que entienda el potencial y también los límites, dónde no tiene sentido usar IA
- Más mentalidad de crecimiento, porque todo se está haciendo sobre la marcha y los MVPs tienen que ser más fluidos para adaptarse al feedback
3. ¿Quién Va a Capturar el Valor?
- Si la economía o un mercado crece 10 o 20% al año gracias a esta tecnología, ¿quién se queda con eso? No tengo la respuesta, pero tengo tres formas de pensarlo
- La capa del modelo contra la capa de la aplicación. Cuando salió DeepSeek se discutió si los modelos se vuelven commodity como pasó con la nube, y hay argumentos de los dos lados
- Horizontal contra vertical. Veo agentes de voz genéricos para soporte y agentes específicos para brokers de seguros o inmobiliarios. Creo que habrá ganadores en ambos, según industria y función
- Startups contra corporativos. Los corporativos tienen marca y distribución, las startups tienen velocidad y la pizarra en blanco
- El matiz que me parece importante: incluso empresas de tecnología fundadas hace dos o tres años cargan código escrito antes de la IA, y eso se convierte en mochila
4. ¿Qué Mercados y Modelos de Negocio van a Surgir?
- La analogía es el iPhone. No solo trajo internet, trajo un GPS lo bastante bueno para que Uber pudiera ubicarte a ti y al conductor. Sin eso, Uber y Airbnb no existían
- La pregunta es cuáles son los Ubers que la IA va a habilitar. Tres lentes que usamos en el fondo
- Crear mercados nuevos: servicios que antes no tenían sentido económico. Estamos por invertir en una empresa que le baja 30 o 40% el precio a un servicio, y con eso el mercado se vuelve mucho más grande
- Desbloquear mercados tapados: quitar barreras de adopción. Poder usar tecnología con la voz o con un chat sencillo mete a mucha gente que las interfaces dejaban fuera
- Vender el resultado en vez de la herramienta. En lugar de un CRM te venden un vendedor. En lugar de un sistema para hacer impuestos, te hacen los impuestos
- La consecuencia comercial de eso es enorme: ya no compites por el gasto en software de una empresa, compites por el gasto en salarios y servicios
5. ¿Cómo Competimos Cuando Todos Tienen la Misma Tecnología?
- Cuando ves la empresa número 99 haciendo un tutor con IA, todos tienen la misma voz, la misma latencia y un modelo igual de inteligente
- La idea que cito, de un inversionista de Sequoia: la diferenciación no va a ser la IA en sí misma, sino qué tan creativamente la aplicas
- Datos: siguen siendo valiosos solo en contextos específicos. El modelo ya tiene todo internet, así que la ventaja está en data verdaderamente propietaria de un proceso particular
- Distribución y marca: si todos pueden construir muy buen software, lo que queda es quién te conoce y en quién confías. Si hay 20 Microsoft, importa cuál es el conocido
- Velocidad y cultura: suena cliché, pero hoy es literal. Veo empresas de nuestro portafolio anteriores a ChatGPT a las que les cuesta muchísimo hacer el cambio, y son equipos chicos
6. ¿Cuál Va a Ser la Nueva Interfaz?
- Lo obvio sería decir que todo va a ser chat, porque ChatGPT nos dejó esa imagen. Creo que es un extremo
- Una fundadora de mi portafolio me hablaba de generative UI: mezclar chat con interfaces tradicionales en algo híbrido
- El otro extremo es dejar de interactuar. La semana pasada invertimos en un ERP autónomo: en vez de que administración lo llene, el agente recolecta la información y lo actualiza para que lo revises después
- Tres direcciones que veo: multimodal (voz, video, incluso tacto), internet inmersivo, e interfaces más naturales
- La tercera me parece la más interesante para trabajadores de primera línea, en fábricas y puntos de venta. El software tradicional nunca penetró ahí porque no encajaba en su flujo de trabajo. Voz y video sí
7. ¿Qué Comportamientos Son Nuevos, Cuáles se Refuerzan y Cuáles Desaparecen?
- Explosión creativa: así como la nube hizo que más gente construyera software y se volviera creadora de contenido, la IA sube ese nivel. Hoy no necesitas saber escribir para escribir bien
- Humanos y agentes colaborando: es algo a lo que nos vamos a tener que acostumbrar
- Y desaparecen las tareas repetitivas y manuales que aportan poco valor y tienen poca dificultad técnica para automatizarse
El Mensaje Final
- No va a ganar quien más sepa
- San Francisco es una burbuja donde te encuentras a gente a la vanguardia, pero quienes están haciendo las cosas más interesantes son los más humildes, los más curiosos, los que experimentan más rápido
- Porque todos empezamos de cero, no hay reglas escritas, y muchas de las formas de hacer negocio, producto y diseño del pasado ya no aplican
- El trabajo es distinguir cuáles de esas reglas se mantienen y cuáles se van
Glosario Silicon Valley
| Término | Qué significa | Contexto en el episodio |
|---|---|---|
| AI first | Organización diseñada alrededor de la IA, no que la agrega encima | La primera pregunta: equipos más chicos, funciones más fluidas |
| Capa del modelo y capa de la aplicación | Quién construye el modelo y quién construye encima | La discusión sobre dónde se captura el valor |
| Commodity | Producto indiferenciado que compite por precio | Lo que se discutió que pasaría con los modelos tras DeepSeek |
| Horizontal y vertical | Producto genérico o especializado en una industria | Dos estrategias que, en su opinión, van a tener ganadores distintas |
| Batch | Cada cohorte de una aceleradora | Los de Y Combinator, hoy casi todos de IA y casi sin equipos latinos |
| Generative UI | Interfaz generada por el modelo, mezclada con la tradicional | La alternativa al chat como interfaz única |
| Frontline | Trabajadores de primera línea, en fábrica o punto de venta | A quienes el software tradicional nunca alcanzó |
| Venta por resultado | Cobrar por el trabajo hecho, no por la herramienta | Lo que mueve el presupuesto de software al de salarios |
| Mentalidad de principiante | Asumir que no sabes y preguntar | Principio de cultura de Nubank que usa como método |
| MVP | La versión mínima con la que pruebas una idea | Que ahora tiene que ser más fluido porque el terreno cambia |
Personas, Empresas y Referencias
Personas Mencionadas
- Enzo Cavalie: host del podcast e inversionista, quien da esta charla
- Elad Gil: inversionista de Silicon Valley, autor de la frase que abre la charla
- David Vélez: fundador de Nubank, citado por la mentalidad de principiante
- Adolfo Babatz: fundador de Clip, parte de su primera semana en México
- Allie K. Miller: exdirectiva de IA en Amazon, autora del tweet sobre perfiles
- Bill Gates: por la frase sobre sobreestimar el corto plazo y subestimar el largo
Empresas y Referencias
- Reach Capital: el fondo en San Francisco donde invierte
- Dalus Capital: el fondo mexicano donde trabajó desde 2019
- Y Combinator: la aceleradora cuyo pivot a IA usa como termómetro de la brecha
- Cursor, Harvey y Decagon: los ejemplos de productos que hacen el trabajo, no que asisten
- DeepSeek: el modelo que reabrió la discusión sobre commoditización
- Nubank, Mercado Libre, Creditas, Clip y Kavak: las referencias latinoamericanas de la charla
- FTX, Clubhouse, BeReal y Quibi: el Silicon Valley que encontró al llegar en 2021
- Uber y Airbnb: el ejemplo de qué se desbloquea cuando aparece una plataforma nueva