Corto en miedo, largo en innovación: lo que me traje de Silicon Valley
La semana pasada estuve en el Bay Area, entre Palo Alto y San Francisco, en la reunión anual de inversionistas de Integra, uno de nuestros socios en venture capital. Fueron dos días de conversaciones con gestores, fundadores y ejecutivos que están construyendo la inteligencia artificial desde adentro. Vuelvo a Miami con más preguntas buenas que respuestas cerradas, y con una convicción más fuerte: estamos al comienzo de algo muy grande.
La demanda está; el reto es construir
Una idea se repitió en casi todas las conversaciones. Mientras parte del mercado público discute si las grandes inversiones en infraestructura se van a pagar, quienes están en el terreno describen otra cosa: hay demanda de sobra, y lo que falta es capacidad de cómputo. Uno de los inversionistas lo resumió así: "no tenemos un problema de demanda; tenemos un problema de infraestructura y de cómputo". Para mí, eso convierte el reto en uno de ingeniería financiera: más creatividad en los instrumentos de deuda y más innovación en los mercados de capital. Es una gran oportunidad para quienes sabemos estructurar.
La visión de Altimeter: más tokens, precios más bajos
Me llevé varias ideas interesantes de la visión que compartió Altimeter. No las comparto como recomendación de inversión, sino como lo que escuché de una firma que sigue este sector muy de cerca.
Hoy tienen menos peso en mercados públicos del que tendrían normalmente, y esperan que las capacidades de la IA se aceleren en los próximos meses. Sobre el debate entre modelos abiertos y cerrados, su lectura es que los modelos cerrados harán que el precio de los tokens baje más rápido. Al mismo tiempo, el consumo de tokens va a crecer mucho, sobre todo con la IA agéntica. Hablaron de la curva de Pareto, que me ayudó a entenderlo de forma sencilla. Si uno pone todos los modelos en un gráfico de calidad contra costo por token, la curva de frontera muestra la mejor calidad que se puede lograr a cada precio. La gran mayoría de las tareas se resuelven muy bien con modelos más pequeños y económicos, y solo una minoría necesita los modelos de frontera; usar el modelo más caro para algo que uno más barato hace igual de bien es lo que llaman el mal uso de los tokens de frontera. A medida que las empresas aprenden a asignar cada tarea al modelo adecuado, el costo por tarea baja, mientras los agentes multiplican el consumo: el precio cae y el volumen crece.
En cuanto a ganadores, Altimeter ve dos: OpenAI en el mundo del consumidor y Anthropic en el empresarial. Su estrategia es una "barra" (barbell) concentrada en las compañías de primer nivel.
Constancia antes que timing
Un gestor con muchos años en endowments y hedge funds nos recordó algo que conviene repetir: los ciclos de venture no se pueden adivinar. Lo que funciona es la constancia, invertir de forma consistente a lo largo del tiempo. Y nos dio perspectiva: solo una fracción muy pequeña de los hogares en Estados Unidos paga hoy por una herramienta de IA. Como dijo él, "los mercados son mucho más grandes y la penetración mucho menor de lo que la gente cree". Además, la IA ya está tan presente en todo (private equity, crédito, fondos cuantitativos) que hablar de "invertir en IA" como una categoría aparte casi deja de tener sentido.
También me quedé pensando en su concepto de headless software: programas que ya no usamos a través de una pantalla, sino que los usa un modelo por nosotros. Cambia la forma de distribuir el software y la forma de evaluarlo.
HF0: restar para avanzar
La conversación que más me movió fue sobre HF0, una residencia para fundadores en San Francisco que propone una manera nueva de construir empresas en la era de la IA.
El modelo. Durante doce semanas, los equipos viven juntos en una casa en San Francisco donde HF0 se encarga de todo lo demás: vivienda, comidas y logística. Así los fundadores pueden dedicarse solo a construir. Ellos mismos lo describen como un "monasterio" para fundadores, y su tesis cabe en una palabra: restar. "Lo único que hacemos es restar", nos dijeron. No hay talleres, charlas ni consejos; la idea es quitar de la vida del fundador todo lo que no sea esencial para que gane claridad mental. Con los agentes de IA, los ciclos de aprendizaje que antes tomaban meses ahora pueden tomar minutos. Según ellos, el único cuello de botella que queda es el "ritmo de realizaciones": la velocidad con la que uno entiende algo nuevo sobre su mercado, sus clientes y su producto. Al final del programa hay un demo day reducido, al que solo asisten inversionistas.
Cómo eligen. HF0 es muy selectivo: entre una enorme cantidad de solicitudes elige pocos equipos por grupo, en su mayoría fundadores técnicos y fundadores que ya construyeron empresas exitosas. La lógica me pareció muy sensata: estos fundadores ya pasaron años ganándose la confianza de los clientes, que es el otro gran cuello de botella. También me gustaron dos criterios muy prácticos. Antes de entrar, cada equipo debe tener claro quién es el CEO, alguien con el voto decisivo, y no un esquema de co-CEOs. Y a los cofundadores les preguntan por su último desacuerdo, porque si nunca han tenido uno, todavía no saben si sus formas de resolver conflictos funcionan juntas. Convivir doce semanas, además, permite conocer a los fundadores como pocos inversionistas los conocen, y acompañarlos en lo personal, no solo en el negocio.
La filosofía de "lo único". El nombre HF0 viene de esa búsqueda del "cero": la única cosa que de verdad mueve el negocio hacia adelante. Según ellos, la distracción más peligrosa no es el ruido externo, sino la segunda cosa más importante, porque te hace creer que es la primera. Por eso invitan a los fundadores a dejar de hacer, delegar o soltar todo lo demás hasta quedarse con lo esencial, aunque dé miedo. Es una lección que aplica tanto a una startup como a una firma de inversión o a una familia.
Del resumen a la proactividad
Un ejecutivo de una de las compañías líderes en IA de consumo describió cómo cambiaron estas herramientas en solo doce meses. Pasaron de resumir a razonar, de razonar a actuar, y hoy empiezan a anticiparse a lo que necesitamos. Según él, lo que viene es la acción proactiva y la voz, y nos dejó un consejo práctico: si todavía no usas la IA hablándole, empieza por ahí.
Me pareció muy valioso cómo explicó que la confianza del usuario es el centro de todo. Su visión es optimista y madura a la vez. No cree que se venga un apocalipsis del empleo, pero sí una transición comparable a la revolución industrial. Y plantea una pregunta que como padres todos deberíamos hacernos: si los modelos razonan por nosotros, ¿cómo enseñamos a nuestros hijos a pensar?
Algo que me llamó la atención fue ver cómo usan la IA los propios expositores. Muchos trabajan a diario con Claude y con Muse, y usan LinkedIn para encontrar contactos. Pero la lección que más me quedó es otra: lo más importante es incorporarle skills a la IA, es decir, enseñarle a hacer las tareas a nuestra manera, para que deje de ser solo una herramienta de consulta y se convierta en parte de cómo trabajamos.
De proyecto científico a ingeniería: la computación cuántica
Una de las experiencias más memorables fue visitar una empresa que construye computación cuántica con fotones, es decir, con luz. Su planteamiento me pareció muy claro: química, materiales, energía y fármacos plantean problemas que los computadores tradicionales, por más potentes que sean, no pueden resolver en un tiempo razonable. "Sabemos desde los primeros principios que hay límites fundamentales a lo que pueden hacer los computadores convencionales", nos explicaron.
Lo que más me impresionó fue el cambio de mentalidad. La computación cuántica, nos dijeron, "a menudo se percibe como un proyecto científico", y su meta es demostrar que ya no lo es. Para eso se apoyan en la enorme infraestructura de semiconductores que el mundo ya construyó. Me quedo con la idea de que la cuántica no viene a reemplazar a la IA ni a los centros de datos, sino a sumarse a ellos como un acelerador para ciertos problemas. Y la propia IA está acortando los tiempos para construir estas máquinas.
Bits que se convierten en impacto: salud y biotecnología
El segundo día se dedicó a la IA aplicada a la salud y a la oncología. Vimos fundadores que usan la tecnología para unificar herramientas y datos que hoy están fragmentados, de modo que el personal clínico dedique su tiempo a los pacientes y no a la administración. Uno de ellos lo planteó con una pregunta muy poderosa: ¿y si cuidáramos a los pacientes con mayor calidad y, al mismo tiempo, a un costo estructuralmente menor? "Eso sería crear valor para la sociedad".
En biotecnología escuchamos cómo la combinación de datos de tejido real de pacientes, modelos de IA y experimentación constante en laboratorio puede acelerar el descubrimiento de terapias contra el cáncer. Me gustó que los propios científicos insistieran en el rigor de los datos como la mejor defensa frente al entusiasmo excesivo. La tesis de Integra lo resume bien: invertir en fundadores que convierten bits en impacto físico y biológico.
También vimos la presentación de EARLI sobre avances en estructuras diseñadas para atacar directamente los tumores sin afectar el tejido sano, algo así como un misil teledirigido que llega exactamente a su objetivo. La idea me pareció fascinante: en lugar de inundar todo el cuerpo con un medicamento, se envían las instrucciones para fabricarlo, junto con un "interruptor" genético diseñado con IA que solo se enciende dentro de las células del cáncer. Así el propio tumor se convierte en la fábrica del fármaco que lo ataca. Lo explicaron con una imagen muy clara: es como regar un jardín por goteo y no con aspersor. Salí de esa sala con mucha esperanza y con una pregunta que todavía me acompaña: ¿será que finalmente se curarán todos los cánceres? No tengo la respuesta, pero me emociona ver a tanta gente brillante trabajando para que algún día lo sea.
Lo que viene: agentes, IA física e IA especializada
Integra cerró el primer día con tres temas para los próximos años:
un mundo construido para agentes, no solo para humanos;
la IA aplicada al mundo físico, como lo que vimos en cuántica y biotecnología;
la IA especializada por sector (salud, energía, defensa).
Y con una frase con la que me identifico por completo: "somos cortos en miedo a la IA y largos en innovación".
Tres preguntas para llevarnos
De ese cierre me traje tres preguntas que quiero compartir:
Como inversionistas: si la IA hace en 10 años lo que internet hizo en 30, ¿dónde va a estar nuestro capital?
Como líderes: ¿qué decidiríamos distinto hoy si diéramos por hecho que la IA será diez veces mejor en tres años?
Como personas: cuando la inteligencia sea abundante, ¿qué se vuelve más valioso? La respuesta que se propuso fue: conexión, juicio, convicción y comunidad.
Esa última respuesta resume bien por qué hacemos estos viajes. La información está en todas partes; el juicio, la confianza y las relaciones se construyen en persona. Gracias a Integra y a todos los que compartieron su tiempo y sus ideas. Volvemos con energía y con ganas de seguir construyendo.
— Juan Carlos Carvallo, CEO de LifeInvest
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