Boom de inversión en IA despierta temor de burbuja: startups con valuaciones irreales

El entusiasmo global por la inteligencia artificial está alcanzando niveles que muchos analistas ya describen como “irracionalmente exuberantes”. Según datos consolidados por PitchBook y Morgan Stanley, el financiamiento hacia startups de IA superó los US$ 73 mil millones en el primer trimestre de 2025, más del doble del nivel alcanzado un año antes.

El fenómeno recuerda a la burbuja de las puntocom: inversores compitiendo por cualquier compañía con la etiqueta “AI-powered”, valoraciones que crecen más rápido que los ingresos y un apetito desmedido por capturar la “próxima OpenAI”.

Insight Metryx

El boom actual es un espejo del 2000, pero con GPUs en lugar de fibra óptica. Para las empresas usuarias de IA —especialmente aquellas que integran modelos en procesos críticos de pricing, RGM o BI—, el riesgo no es solo macroeconómico, sino operativo: la estabilidad de sus proveedores. Apostar por una plataforma emergente sin respaldo financiero o sin control de su infraestructura puede derivar en interrupciones de servicio, pérdida de soporte o fuga de datos.

Metryx recomienda aplicar el mismo rigor que en una due diligence financiera:

• Revisar la propiedad intelectual real del proveedor (¿controla sus modelos o los alquila?).

• Analizar su estructura de costos de cómputo y dependencias de terceros.

• Priorizar socios con casos de uso probados, auditorías y capacidad de reinversión.

El mercado está en una fase de exuberancia, pero de ella nacerán los verdaderos ganadores: aquellos que conviertan el hype en tecnología sustentable. La próxima ola de consolidación separará a quienes crean valor de quienes simplemente lo prometen.

El problema es que buena parte de este capital está entrando en proyectos sin producto validado ni modelo de negocio sostenible. Startups que apenas han lanzado prototipos reciben rondas de Series B o C con valoraciones que multiplican por 20 su facturación actual. En paralelo, muchas de estas empresas dependen fuertemente de proveedores de infraestructura —Microsoft, AWS, Google Cloud— para correr sus modelos, lo que convierte su estructura de costos en una bomba de tiempo: si el costo del cómputo sube o el crédito en la nube se agota, sus márgenes desaparecen.

Los fondos de capital de riesgo más veteranos empiezan a advertir señales de sobrecalentamiento. Algunos, como Andreessen Horowitz y Sequoia Capital, han reducido su exposición directa a proyectos de IA generativa temprana, priorizando startups con propiedad intelectual diferenciada, datasets propios o contratos corporativos de largo plazo. A su vez, las grandes tecnológicas —Microsoft, Google, Amazon y Nvidia— siguen capitalizando el auge: mientras los pequeños jugadores se apalancan, ellas venden la infraestructura que sostiene la fiebre.

Detrás del ruido mediático hay una distinción fundamental: las empresas que construyen tecnología real y las que venden narrativa. Las primeras invierten en ingeniería, optimización de modelos y pipelines de datos; las segundas, en marketing y storytelling para captar inversión rápida. Esta brecha entre realidad y discurso podría marcar el punto de inflexión del ecosistema durante 2026, cuando empiecen a consolidarse adquisiciones y liquidaciones de startups que no logren demostrar tracción.

IA • REVENUE • BI • PRICING