Por Canuto  

El auge de la inteligencia artificial generativa está forzando una repricing histórica en el capital de riesgo estadounidense. Startups que fueron celebradas como unicornios antes de ChatGPT ahora enfrentan valoraciones desplomadas, menor acceso a financiamiento y el riesgo de venderse con fuertes descuentos.
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  • Casi la mitad de las 857 startups unicornio de Estados Unidos no ha levantado nuevo capital en tres años, según PitchBook.
  • Las empresas que recaudaron por última vez en 2021 valen en promedio 68% menos, mientras las de 2022 han caído 52%.
  • El capital fluye hacia compañías nativas de IA como OpenAI y Anthropic, mientras firmas SaaS y de consumo pre-ChatGPT quedan bajo presión.

 

Una corrección silenciosa detrás del boom de IA

El auge de la inteligencia artificial generativa está redefiniendo el valor de las startups estadounidenses. Lo que comenzó como una revolución tecnológica tras el lanzamiento de ChatGPT también se convirtió en un duro filtro financiero para compañías creadas bajo las reglas de la era anterior.

Durante el ciclo de dinero barato y crecimiento acelerado por la pandemia, los fondos de capital de riesgo financiaron empresas que vendían desde lencería por suscripción hasta software de productividad. Muchas alcanzaron valoraciones de USD $1.000 millones antes de demostrar ganancias sostenibles.

Ese contexto cambió cuando la Reserva Federal comenzó a subir las tasas de interés en 2022. Aun así, varios fundadores e inversionistas confiaban en que el crecimiento futuro justificaría aquellas valoraciones elevadas.

Luego llegó ChatGPT. La aplicación no solo cambió la conversación tecnológica, también obligó a los fondos a revisar qué tipo de empresa podía escalar con eficiencia en la nueva era de automatización.

Según datos de PitchBook citados por CNBC, Estados Unidos cuenta con 857 startups valoradas en USD $1.000 millones o más. Sin embargo, casi la mitad no ha recaudado nuevo financiamiento en los últimos tres años, por lo que sus valoraciones podrían estar desactualizadas.

PitchBook ve caídas severas en los unicornios antiguos

Las cifras muestran una repricing profunda. Las startups que levantaron capital por última vez en 2021 valen hoy 68% menos en promedio, de acuerdo con las estimaciones internas de PitchBook.

Las compañías que recaudaron por última vez en 2022 tampoco escapan al ajuste. Ese grupo registra una caída promedio de 52%, según la misma firma de datos de mercados privados.

El resultado es una larga lista de más de 220 empresas que alguna vez fueron unicornios y ahora califican como “unicornios caídos”. PitchBook elaboró esas estimaciones usando factores como crecimiento de plantilla y comparaciones con compañías públicas.

Entre los nombres señalados aparecen Glossier, The Farmer’s Dog, Rothy’s, Brooklinen y Savage X Fenty, la empresa de lencería fundada por Rihanna. Todas formaron parte de la ola directa al consumidor que prometía combinar marcas digitales con márgenes similares a los del software.

También figuran empresas conocidas por su presencia en anuncios de podcasts, como AG1, además de Betterment y SeatGeek. La presión no se limita al consumo, ya que el software empresarial aparece como la categoría más golpeada.

El capital se mueve hacia compañías nativas de IA

La redistribución del capital es uno de los factores centrales del ajuste. Más de USD $250.000 millones han fluido hacia OpenAI y Anthropic antes de sus esperadas mega OPI de este año, mientras muchas empresas pre-IA quedan aisladas del financiamiento tradicional.

Samir Kaul, socio de Khosla Ventures y uno de los primeros patrocinadores de OpenAI, describió el cambio como un quiebre en la forma de construir startups. “El momento ChatGPT fue cuando la gente dijo: ‘Santo cielo, el lenguaje de programación de la próxima generación de emprendedores es el inglés hablado’”, afirmó.

Kaul agregó que hoy se observan equipos de 50 ingenieros haciendo lo que hace cinco años habría requerido 500 ingenieros. Esa diferencia obligó a los inversionistas a reorganizar la manera de valorar empresas tecnológicas.

La presión también llegó a las acciones públicas de software. Empresas como Salesforce, ServiceNow y Workday han enfrentado castigos bursátiles este año por la amenaza de la IA, pero el ajuste en los mercados privados resulta menos visible.

Immad Akhund, CEO de Mercury, explicó que muchas compañías antiguas son pre-IA tanto en estructura de costos como en producto. Mercury levantó USD $200 millones el mes pasado y presta servicios bancarios a un tercio de las startups estadounidenses en etapa temprana respaldadas por capital de riesgo.

“Definitivamente están en una situación difícil”, dijo Akhund. También advirtió que, si una firma no pone la IA primero, necesita números realmente sólidos para recaudar capital.

El modelo SaaS queda bajo presión

Las empresas de software como servicio, conocidas como SaaS, concentran el mayor grupo de unicornios caídos. PitchBook identifica 75 firmas SaaS en su lista, el doble que las fintech, que representan el siguiente bloque más grande.

El dato refleja dos fenómenos. Primero, las enormes valoraciones que obtuvieron las startups de software durante el auge de 2021. Segundo, el impacto de la IA generativa sobre los supuestos que sostenían al sector.

David Zhu, exjefe de ingeniería de DoorDash, dijo que tras el momento ChatGPT observó un cambio sísmico en todo el panorama del software. Su análisis incluyó startups, compañías medianas financiadas con crédito privado y grandes firmas públicas de SaaS.

“La tesis que tenía era que todas las empresas de SaaS empresarial impulsadas por flujos de trabajo serán o bien disruptidas o estarán muertas en la próxima década”, señaló Zhu.

El modelo SaaS depende con frecuencia de integrarse en los flujos de trabajo de empleados y cobrar por usuario. Ese esquema enfrenta una amenaza directa si los agentes autónomos reducen la necesidad de asientos humanos dentro de las empresas.

Tras dejar DoorDash, donde dirigió a más de 200 ingenieros, Zhu fundó Reevo. La plataforma usa IA para automatizar equipos corporativos de ventas y marketing.

Zhu considera que las compañías construidas antes de la IA generativa cargan con plantillas sobredimensionadas y software diseñado para otro entorno. A su juicio, salvo que reconstruyan sus productos desde cero, fracasarán lentamente.

Se estrechan las salidas para startups rezagadas

Los inversionistas ven otra señal preocupante. Si una compañía no ha recaudado desde 2021 o 2022, es poco probable que vuelva a hacerlo, según fundadores y fondos consultados en el reporte.

Andrew Akers, analista de PitchBook, dijo que la falta de rondas nuevas suele funcionar como una señal de alerta. Puede indicar crecimiento tibio o incluso negativo, aunque algunas startups rentables podrían haber elegido no levantar capital.

“Bajo la superficie, creo que hay muchos dominós por caer”, afirmó Akers. Para muchas empresas sin acceso a venture capital ni ruta clara hacia una OPI, la salida más probable sería una adquisición con descuento.

Varias compañías destacadas entre los unicornios caídos no respondieron solicitudes de comentarios o declinaron hacerlo. Skydio, fabricante de drones, rechazó la estimación de PitchBook, que calculaba una caída de USD $2.500 millones a USD $509 millones.

Un portavoz de Skydio calificó esa especulación de terceros como falsa y dijo que no reflejaba sus operaciones ni el crecimiento exponencial en ingresos y clientes. Semanas después, la empresa anunció una ronda de USD $110 millones de inversionistas existentes, con una valoración de USD $4.400 millones.

AG1 no entregó una declaración para el reporte. Sin embargo, tras la consulta de CNBC, Reuters informó que el fabricante de suplementos buscaba vender una parte o la totalidad de la compañía con una valoración de USD $2.000 millones, cifra que incluiría deuda.

Adquisiciones con descuento y un piso que desaparece

El mercado ya muestra señales de ajuste en operaciones recientes. En febrero, Stash, una aplicación de inversión y ahorro, fue adquirida por Grab, la “everything app” con sede en Singapur.

El valor empresarial de Stash fue de USD $425 millones. Esa cifra quedó por debajo de los aproximadamente USD $660 millones que inversionistas habían colocado en la compañía durante su vida.

Ese mismo mes, Step fue adquirida por MrBeast por un monto no revelado. La falta de precio público llevó a inversionistas a especular que el acuerdo quedó muy por debajo de los aproximadamente USD $500 millones que la fintech había recaudado antes de la compra.

Ryan Falvey, de Restive Ventures, dijo que muchas de estas empresas simplemente ya no valen tanto. Por eso, según él, aparecen adquisiciones con fuertes descuentos.

Falvey estimó que las valoraciones se han comprimido unas seis veces desde el pico de 2021, cuando algunas startups cotizaban a 50 veces ingresos futuros. Bajo ese escenario, una empresa con los mismos ingresos vale hoy cerca de 85% menos que hace cinco años.

Antes del reajuste, una startup podía venderse a una empresa tecnológica más grande que buscaba adquirir su talento. Kaul explicó que el mercado valoraba a los ingenieros en unos USD $2 millones por programador.

Eso significaba que una firma con 100 ingenieros podía valer al menos entre USD $200 millones y USD $300 millones. Pero las herramientas de codificación con IA redujeron ese piso, ya que equipos pequeños ahora pueden construir productos con menos capital y menos personal.

La pregunta que persigue a los fundadores

Las startups posteriores a ChatGPT parecen moverse con ventaja frente a competidores más antiguos. Falvey dijo que las inversiones realizadas por su firma en los últimos tres años son, sin duda, las mejores que ha hecho.

El inversionista sostuvo que para 2023 ya notaban un cambio claro. Las compañías financiadas después de ChatGPT estaban generando más dinero que la mayoría de las inversiones previas a ChatGPT. La IA generativa también podría reducir la cantidad de capital necesaria para crear empresas de software exitosas. Eso cuestiona una de las bases del auge del venture capital de la última década.

Para los fondos, el nuevo criterio no se limita a preguntar si una startup crece rápido. Ahora también importa si su producto puede defenderse frente a gigantes de IA con enormes recursos técnicos y comerciales. Kaul resumió ese dilema con una pregunta que plantea a cada empresa que presenta su propuesta. “¿Por qué OpenAI, Anthropic o Google no pueden hacer esto?”.

Según el inversionista, para la mayoría de esas compañías la respuesta es incómoda: sí pueden. Esa realidad obliga a startups antiguas a revisar precios, arquitectura e incluso su razón de existir.

El ajuste aún podría estar en etapas tempranas. Si la IA continúa reduciendo costos de desarrollo y automatizando trabajo administrativo, el mercado privado tendrá que valorar menos el tamaño de las plantillas y más la capacidad real de generar resultados defendibles.

Imagen original de DiarioBitcoin, creada con inteligencia artificial, de uso libre, licenciada bajo Dominio Público.

Este artículo fue escrito por un redactor de contenido de IA y revisado por un editor humano para garantizar calidad y precisión.


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