Cómo la IA está poniendo patas arriba la industria del capital de riesgo

El capital de riesgo es una industria que se construye a partir de relaciones, instintos y aprendizaje.

Te uniste a una empresa, construiste el reconocimiento de patrones leyendo 1,000 pitch decks y poco a poco te ganaste el derecho a hacer apuestas. Pero las cosas se ven diferentes ahora.

La IA ha entrado en la industria con toda su fuerza. No solo como tesis de inversión, sino como infraestructura. Está cambiando la forma en que se obtienen los acuerdos, se toman las decisiones e incluso quién aprende el oficio.

A medida que el dinero fluye hacia las nuevas empresas de IA, las herramientas que crean esas nuevas empresas están reemplazando silenciosamente la forma en que operan las empresas de capital de riesgo.

Y el cambio no es sutil. Es rápido, estructural y está revolucionando toda la industria de capital de riesgo.

Los datos hablan alto y claro

En el primer trimestre de 2025, OpenAI recaudó $ 40 mil millones. Ese acuerdo convirtió un trimestre a la baja en uno récord.

Sin él, la financiación de riesgo habría caído un 36% con respecto al trimestre anterior, según EY. En cambio, el trimestre terminó un 28% más alto.

Ese impulso se trasladó al segundo trimestre. Según Crunchbase, se recaudaron más de $ 205 mil millones en el primer semestre de 2025. Casi la mitad de eso se destinó a nuevas empresas de IA.

Las dos rondas principales del año fueron acuerdos de IA: OpenAI ($ 40 mil millones) y Scale AI ($ 14.3 mil millones). Safe Superintelligence y Thinking Machines Lab recaudaron $ 2 mil millones cada uno.

Solo once empresas absorbieron 70.000 millones de dólares en fondos, comprimiendo el resto del mercado.

La TI y la IA dominaron todas las métricas. En el primer trimestre, el sector de la tecnología de la información representó el 74% de la inversión de capital de riesgo.

Incluso sin el acuerdo de OpenAI, la categoría aún habría reclamado más del 50%. El Área de la Bahía, Nueva York y Austin lideraron el recuento y el volumen de acuerdos de IA.

Los datos muestran claramente cuánta IA está dominando la financiación de capital de riesgo.

¿Qué sucede cuando la IA se hace cargo de la tubería?

La IA no solo está afectando la financiación de capital de riesgo. También está afectando la forma en que opera la industria desde adentro.

Los analistas junior en fondos de capital de riesgo solían pasar años desarrollando el reconocimiento de patrones.

Clasificaron las cubiertas, rasparon los perfiles de LinkedIn, leyeron mapas del mercado y se sentaron a través de interminables llamadas de fundadores.

No era glamoroso, pero fue el aprendizaje lo que convirtió a los pasantes en socios.

Ahora, la mayor parte de ese trabajo puede ser realizado más rápido y mejor por la IA. Según los informes, plataformas como Harmonic, Affinity y Termina pueden escanear millones de empresas y marcar los valores atípicos.

QuantumLight, un fondo de 250 millones de dólares iniciado por el fundador de Revolut, utiliza un modelo patentado llamado Aleph para identificar a los fundadores que vale la pena respaldar. No hay equipo junior. Solo un motor.

Eso puede ser bueno para la productividad, pero plantea algunas preguntas sobre las perspectivas a largo plazo de la industria.

Si nadie aprende haciendo, ¿quién se convierte en la próxima generación de líderes de riesgo? Marc Andreessen dice que Venture sigue siendo fundamentalmente humano en cuanto al gusto, la confianza y el instinto. Pero si esos instintos nunca se entrenan, ¿cuánto tiempo puede durar esa ventaja?

Está surgiendo un nuevo modelo operativo de capital de riesgo

La IA no solo reemplaza las fuentes. Está transformando cada parte de la pila de riesgo.

Los LLM ahora escriben memorandos, escanean pitch decks y extraen datos de mercado en segundos. Los copilotos internos ayudan a los médicos de cabecera a prepararse para las llamadas de los fundadores, responder preguntas de LP e incluso modelar las finanzas.

Empresas como SignalFire, Tribe Capital y otras están impulsando esto aún más mediante la creación de herramientas personalizadas que automatizan la diligencia y marcan las señales de alerta con anticipación.

Estimaciones de McKinsey La IA podría reducir los costos operativos entre un 25 y un 40% en la gestión de activos. Las empresas de riesgo, especialmente las lean, ya están viendo efectos similares.

Pero la automatización no solo ahorra tiempo. Aplana la ventaja. Si todas las empresas tienen las mismas herramientas, la ventaja proviene de cómo se utilizan.

Algunas empresas están respondiendo recableando todo. Eso significa consolidar plataformas de datos, rediseñar flujos de trabajo y volver a capacitar a los equipos. El talento de ingeniería está siendo reemplazado por ingenieros rápidos y líderes de operaciones de IA.

Las empresas más rápidas se organizan en torno a habilidades en lugar de funciones. Están convirtiendo la IA en infraestructura.

Pero las salidas rápidas vienen con una compensación

Hay otra fuerza que está remodelando la industria, una que es menos visible pero igual de disruptiva.

Las grandes tecnológicas están comprando talento de IA antes de que las startups alcancen la madurez.

Meta contrató recientemente a los fundadores de la startup de codificación Windsurf y pagó $ 2.4 mil millones para adquirir el equipo.

Los inversores iniciales obtuvieron 50x. Los inversores de la Serie B obtuvieron 4x. Sobre el papel, estos son rendimientos sólidos. Pero tienen un costo oculto.

Cuando los principales fundadores se van temprano, la ventaja se limita. La compañía de $ 10 mil millones nunca se convierte en $ 100 mil millones.

Esto está sucediendo con más frecuencia. A medida que las nuevas empresas de IA aumentan a valoraciones cada vez más altas, las matemáticas cambian.

Si una empresa recauda $ 10 mil millones y vende a $ 10 mil millones, los fundadores pueden irse con miles de millones.

Los inversores, dependiendo de los términos, pueden no obtener nada más allá de su capital inicial.

En un mercado donde las bonificaciones de retención y las adquisiciones tempranas son comunes, los incentivos para los fundadores difieren de las expectativas de los inversores.

No se trata solo de startups. El Wall Street Journal informó que cuando Meta contrató a Daniel Gross y Nat Friedman, los fundadores de NFDG, la empresa cerró.

A los socios limitados se les pagó temprano, pero la promesa a largo plazo de respaldar el próximo fondo desapareció.

Qué significa todo esto

La IA está haciendo que el capital de riesgo sea más rápido, más ágil y más automatizado. Pero también está vaciando las estructuras que le dieron a la industria su poder de permanencia.

Menos contrataciones junior significa menos aprendices. Los fundadores se están yendo antes. Los acuerdos son elegidos por modelos, no por relaciones.

Eso es eficiente, pero también es frágil. El negocio de riesgo se basó en la confianza a largo plazo, las experiencias compartidas y el juicio humano.

Esas cosas no aparecen en los datos de entrenamiento.

La industria ahora enfrenta una elección. Algunas empresas se convertirán en nativas de IA, tratando a la empresa como una máquina de rendimiento.

Otros duplicarán la ventaja humana, como las relaciones profundas, las llamadas de convicción y el apoyo práctico.

La mayoría intentará hacer ambas cosas. Pero los que tengan éxito serán aquellos que elijan su modelo deliberadamente. No solo como tesis, sino como una forma de trabajar.