Vicepresidente de Google advierte: modelos de negocio clave para startups de IA están condenados al fracaso

El boom de la IA generativa enfrenta una realidad cruda

La explosión de la inteligencia artificial generativa impulsó la creación de innumerables startups, pero ahora el panorama comienza a clarificarse. Darren Mowry, líder de la organización global de startups de Google, ha encendido las alarmas al señalar que dos modelos de negocio, antes considerados candentes, ahora parecen cuentos de advertencia para los emprendedores.

LLM Wrappers: el peligro de una capa superficial

Los LLM wrappers son startups que esencialmente envuelven modelos de lenguaje grandes existentes, como Claude, GPT o Gemini, con una capa de producto o experiencia de usuario para resolver un problema específico. Un ejemplo sería una startup que use IA para ayudar a estudiantes a estudiar.

“Si realmente estás contando con que el modelo de back-end haga todo el trabajo y casi estás etiquetando ese modelo como blanco, la industria ya no tiene mucha paciencia para eso”, advirtió Darren Mowry.

Mowry fue contundente: envolver «propiedad intelectual muy delgada alrededor de Gemini o GPT-5» señala que no te estás diferenciando. Para que una startup “progrese y crezca”, debe tener fosos profundos y amplios, ya sea diferenciados horizontalmente o algo muy específico para un mercado vertical. Ejemplos positivos incluyen Cursor, un asistente de codificación impulsado por GPT, o Harvey AI, un asistente legal con IA.

Agregadores de IA: el negocio que hay que evitar

Los agregadores de IA son un subconjunto de los wrappers. Son startups que agregan múltiples LLMs en una interfaz o capa API para enrutar consultas entre modelos y dar a los usuarios acceso a múltiples opciones. Piensa en la startup de búsqueda con IA Perplexity o la plataforma para desarrolladores OpenRouter.

El mensaje de Mowry para las nuevas startups es claro: “Manténgase fuera del negocio de los agregadores”. En general, estos no están viendo mucho crecimiento porque los usuarios quieren «alguna propiedad intelectual incorporada» que garantice que sean dirigidos al modelo correcto en el momento correcto, no debido a restricciones de acceso o cómputo.

Una lección de historia: el espejo de la computación en la nube

Mowry, con décadas de experiencia en la nube, señala que la situación actual refleja los primeros días de la computación en la nube a fines de la década de 2000. En ese entonces, surgieron startups para revender infraestructura de AWS, ofreciendo puntos de entrada más fáciles. Pero cuando Amazon construyó sus propias herramientas empresariales, la mayoría de esas startups fueron desplazadas. Los únicos supervivientes fueron los que añadieron servicios reales, como seguridad, migración o consultoría DevOps.

Hoy, los agregadores de IA enfrentan una presión similar sobre sus márgenes, ya que los proveedores de modelos expanden sus propias funciones empresariales, marginando potencialmente a los intermediarios.

Las áreas donde Google sí ve futuro

No todo son malas noticias. Mowry se muestra optimista respecto al vibe-coding y las plataformas para desarrolladores, que tuvieron un año récord en 2025 con startups como Replit, Lovable y Cursor atrayendo grandes inversiones.

También espera un fuerte crecimiento en la tecnología directa al consumidor, poniendo herramientas de IA poderosas en manos de los usuarios. Señaló la oportunidad para estudiantes de cine y TV de usar el generador de video con IA de Google, Veo, para dar vida a sus historias.

Más allá de la IA: biotech y climate tech

Mowry también cree que el biotech y el climate tech están teniendo su momento, tanto en términos de inversión de capital riesgo como por las «cantidades increíbles de datos» a los que las startups pueden acceder para crear valor real de formas antes imposibles.