I.A. Startups: El problema de identificar a los ganadores, por Juan Orlandi, Gerente General de Magical

 Hace unos tres años si una startup mostraba que su producto incluía elementos de inteligencia artificial aplicada automáticamente subía algunos puntos en nuestro análisis de inversión para los fondos.

IA Agéntica: La nueva revolución silenciosa que transformará empresas y mercados en Chile, por Fernando Benavides, Country Manager de Ennovate

Si la primera ola de IA nos enseñó a preguntar, esta nueva ola de agentes nos enseñará a delegar, y en un país que busca diversificar su economía, esa podría ser la ventaja competitiva.

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Hablábamos de buscar compañías que tuvieran IA escrita en Python y no en Powerpoint. Hoy el problema es el contrario: la IA avanza tan rápido y es tan accesible que no solo ya no es una ventaja competitiva, sino más bien un riesgo.

La inteligencia artificial se ha democratizado a tal nivel que cualquier startup puede construir un producto funcional en muy poco tiempo y con capacidades de impacto real en productividad y costo (hemos visto hasta de 70%+) para sus clientes, incluyendo además servicios que antes simplemente no eran posibles.

Como es natural en ecosistemas altamente competitivos cuando una solución logra market fit y comienza a escalar, rápidamente aparece competencia, y el problema es que por efectivas que sean muchas de estas soluciones, si son 100% software, las barreras de entrada son casi inexistentes cuando la tecnología habilitadora está al alcance de todos.

Identidad digital en Chile: Lo que hoy es un avance, mañana podría convertirse en una amenaza, por Héctor Kaschel de Coasin Logicalis

Héctor Kaschel, en su columna, resalta que la digitalización de documentos en Chile mejora servicios, pero aumenta riesgos, exigiendo ciberseguridad robusta y regulación para proteger datos biométricos.

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Esto representa un problema serio para los fondos de inversión, cuya misión es identificar empresas con capacidad de crecer sostenidamente, ocupar una posición dominante en su mercado, y generar un retorno significativo a los inversionistas. Pero cómo podemos proyectar la venta de una compañía a cinco años en un mundo donde lo que hoy es innovador literalmente en 3 semanas ya es genérico.

En los primeros tres meses de 2025 se invirtieron más de US$1.000 millones por día en proyectos relacionados con inteligencia artificial en distintas industrias. El interés y el potencial es evidente, pero también lo es la fragilidad del modelo: cualquier predicción de mediano o corto plazo, incluso a un año, es tan incierta hoy como lo era proyectar 20 años en 2010.

Ley I+D: Oportunidad de una década dorada para la innovación chilena, por Jocelyn Olivari, Gerenta de Innovación de Corfo

La extensión de la Ley I+D, a la luz de estos resultados, representa una señal de coherencia y convicción por parte del Estado de potenciar la inversión que realizan las empresas en nuevo conocimiento.

TabuladoFrancisco Carrasco M.

El éxito de una compañía ocurre en parte porque el comprador evalúa que es más barato y menos riesgoso comprarla que copiarla, y desde la perspectiva puramente del software, una startup de IA aplicada no sale bien de este análisis. La base instalada de clientes pasa a ser el driver compra, que por sí solo no auspicia un buen múltiplo de salida si la tecnología no suma puntos a la valuación.

Estas startups de IA aplicada cumplen todos los criterios usuales: crecimiento temprano, tecnología escalable, resultados muy potentes para sus clientes, pero ¿la perspectiva de éxito? ¿Cuánto del mercado estará realmente disponible a mediano plazo si la solución es rápidamente replicable con IA? Hemos visto ya casos en que incluso los mismos corporativos reemplazan algunas soluciones con desarrollos internos apoyados con IA.

La IA en las mallas curriculares de Ingeniería en Informática: Un paso necesario hacia el futuro, por Rodrigo Cea de Duoc UC

La inclusión de la inteligencia artificial en las mallas curriculares de Ingeniería en Informática no es una tendencia pasajera, sino una exigencia formativa, destaca el vocero.

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La preocupación es compartida y en conversaciones con varios fondos de nuestra red hemos recopilado algunos criterios que nacen de la adaptación a este nuevo escenario, con distintos niveles de aplicabilidad dependiendo de la tesis de cada uno:

• En primer lugar, donde antes había fondos que invertían sólo en startups 100% software, ahora se hace relevante la existencia de elementos tecnológicos adicionales de desarrollo propietario en la solución, que conecten con el mundo real: hardware, biotech, u otros que no puedan ser replicados con IA fácil o rápidamente.
• La existencia de un roadmap tecnológico muy agresivo, anticipando las próximas 3 versiones, features o productos futuros de manera permanente.
• Soluciones a problemas complejos que requieran de un nivel de especialización muy alto.
• Compañías que operen en industrias con alta regulación donde estas puedan compensar las barreras de entrada que la tecnología (aún) no tiene.
• Por último independiente de si el producto incorpora IA o no, la startup sí debe utilizar IA como motor de productividad interna, la tasa de revenue por persona debe reflejar esto.

Es urgente rediseñar las matrices de evaluación y entender las nuevas dinámicas competitivas que impone la IA, de lo contrario corremos el riesgo de tener al menos una generación de fondos invertidos por hype en compañías no-vendibles.

Data Center e infraestructura crítica: Seguridad integrada desde el diseño, por Iván Toro, CEO de ITQ latam

Hoy sumamente importante entender que una inversión en ciberseguridad puede evitar riesgos y daños por sumas mucho mayores a la inversión. Por ello, es indispensable dar prioridad a la protección física y lógica de los data center.

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La IA sigue siendo una gran oportunidad, pero también ha vuelto mucho más compleja la tarea de identificar a los ganadores.