Han pasado tres años desde que OpenAI lanzó ChatGPT, desatando una oleada de innovación y atención sobre la inteligencia artificial. Desde entonces, las startups de IA empresarial florecieron respaldadas por grandes inversiones. Sin embargo, las empresas aún enfrentan desafíos para ver los beneficios de estas herramientas. Una encuesta del MIT en agosto encontró que el 95% de las empresas no obtenían un retorno significativo de sus inversiones en IA.
Según una encuesta a 24 inversores de capital de riesgo (VCs) enfocados en empresas, la predicción es clara: 2026 será el año en que las empresas adopten significativamente la IA, vean valor y aumenten sus presupuestos para esta tecnología. Después de años de promesas, ¿qué cambiará?
Los VCs destacan varios frentes donde la IA empresarial madurará y generará valor tangible. La clave ya no es solo la tecnología, sino su integración profunda y su capacidad para resolver problemas específicos.
Kirby Winfield, de Ascend, señala que las empresas se están dando cuenta de que los modelos de lenguaje (LLMs) «no son una bala de plata para la mayoría de los problemas». Esto llevará a un enfoque en modelos personalizados, ajuste fino, orquestación y soberanía de datos. En otras palabras, menos experimentos y más soluciones enfocadas.
Andrew Ferguson, de Databricks Ventures, predice que 2026 será el año en que los CIOs rechazarán la proliferación de proveedores de IA. Las empresas racionalizarán herramientas y concentrarán su gasto en las tecnologías que hayan demostrado resultados.
Alexa von Tobel, de Inspired Capital, anticipa que 2026 será el año en que la IA remodelará el mundo físico, especialmente en infraestructura, manufactura y monitoreo climático, pasando de un mundo reactivo a uno predictivo.
Por otro lado, Marcie Vu, de Greycroft, expresa entusiasmo por la IA de voz. «La voz es una forma mucho más natural, eficiente y expresiva de comunicarse», y se espera que los creadores reimaginen productos y experiencias con la voz como modo principal de interacción.
La ventaja competitiva («moat») ya no depende solo del modelo. Rob Biederman, de Asymmetric Capital Partners, indica que buscan empresas profundamente integradas en flujos de trabajo, con acceso a datos propietarios y que muestren defensibilidad mediante costos de cambio o ventajas económicas.
Molly Alter, de Northzone, agrega que es más fácil construir un «moat» en una categoría vertical (como manufactura o salud) que en una horizontal. Las mejores ventajas son las de datos y flujos de trabajo específicos de la industria.
Los agentes de IA autónomos serán un tema central. Rajeev Dham, de Sapphire, prevé la convergencia de agentes especializados en un agente universal con contexto y memoria compartida, rompiendo los silos organizacionales.
Antonia Dean, de Black Operator Ventures, advierte que los ganadores serán las organizaciones que encuentren el equilibrio entre autonomía y supervisión, viendo el despliegue de agentes como una «colaboración aumentada» con humanos. De manera audaz, Eric Bahn, de Hustle Fund, sugiere que «los agentes de IA probablemente serán una parte mayor de la fuerza laboral que cualquier humano en las empresas».
¿Aumentarán los presupuestos? Rob Biederman pronostica que el gasto crecerá para un conjunto reducido de productos de IA que demuestren resultados claros, mientras declinará para el resto. La concentración será la norma.
En cuanto al crecimiento y la retención, Jake Flomenberg, de Wing Venture Capital, destaca que las empresas con mayor retención resuelven problemas que se intensifican con la adopción de IA, se vuelven críticas para la producción y acumulan contexto propio. Tom Henriksson, de OpenOcean, menciona a empresas como Operations1, que se integran profundamente en los procesos del cliente, como ejemplos de alta retención.
Los inversores buscan señales concretas. Jake Flomenberg indica que las mejores empresas combinan una narrativa convincente del «por qué ahora» con pruebas de adopción empresarial, donde los clientes las ven como críticas para la misión del negocio y no solo como algo deseable.
Michael Stewart, de M12, añade que los inversores ahora esperan ver conversiones después de unos 6 meses de uso piloto, y valoran el compromiso del cliente y la capacidad de la startup para atraer talento de primer nivel.
Las predicciones apuntan a que 2026 marcará un punto de inflexión. La fase de experimentación dará paso a una adopción más racional y enfocada, donde el valor de la IA se medirá por su capacidad para integrarse en flujos de trabajo complejos, generar ventajas competitivas sostenibles y, finalmente, ofrecer un retorno de inversión claro y multiplicador para las empresas.
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