¿Todas las startups de IA son iguales? La respuesta es no, y entender las diferencias es clave para saber dónde está el verdadero valor de este ecosistema.
Antes de clasificarlas, hay que hablar de la AI Infrastructure: el conjunto de herramientas (bases de datos vectoriales, plataformas de MLOps, APIs) que permite entrenar y desplegar modelos de IA. Es la base sobre la que se construye todo lo demás, aunque no sea un producto final en sí misma.
A partir de ahí, existen tres grandes formas de generar valor con IA.
SaaS con IA
Aplicaciones en la nube que automatizan tareas de un sector concreto. Cuanto más vertical y especializado es el software, más difícil resulta de reemplazar. Aquí conviven la Vertical AI (soluciones a medida de una industria), las AI Applications (resuelven una necesidad puntual) y la Embedded AI (funcionalidades de IA dentro de un producto ya existente, como un CRM que redacta correos).
AI Agents
A diferencia del software tradicional, no se limitan a responder o recomendar, sino que ejecutan tareas de forma autónoma, como auténticos empleados digitales. Dentro de esta categoría está la Workflow AI, agentes que automatizan procesos operativos críticos (onboarding, conciliación contable, gestión de contratos, etc).
Service as a Product
Servicios tradicionales como consultoría o research prestados mediante redes de agentes de IA coordinados, que permiten escalar con márgenes cada vez más cercanos a los del software sin perder personalización.
¿Y qué determina si una startup construye una ventaja competitiva real? Sus datos propios. Cuantos más datos exclusivos genere y mejor los aproveche para entrenar sus modelos, mayor será su data moat frente a la competencia.
Porque desarrollar software nunca ha sido tan fácil, y la tecnología por sí sola ya no diferencia a nadie. Ganarán las startups que resuelvan problemas reales y se integren en el día a día de sus clientes.
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