Tres cuartas partes de las firmas de capital de riesgo ya usan inteligencia artificial para evaluar oportunidades de inversión. El dato, por sí solo, suena a modernización inevitable. Pero hay una tensión estructural que ese porcentaje no captura: los modelos de lenguaje son extraordinariamente buenos haciendo exactamente lo que el capital de riesgo no puede permitirse hacer con demasiada frecuencia, que es mirar hacia atrás.
Cuando Thapanee Techajareonvikul asumió como Presidenta y CEO de Berli Jucker en 2023, no heredó un cargo vacante. Heredó una empresa de 142 años, una arquitectura de poder familiar que distribuye control sobre cinco hermanos y la expectativa implícita de que nada cambie demasiado rápido. Esa tensión, entre la inercia de un legado y la necesidad de imprimirle una dirección propia, es exactamente la que hace que este caso merezca atención más allá del perfil celebratorio.
Tres cuartos del capital de riesgo levantado en el último año fueron a parar a cinco empresas. No cinco sectores. No cinco categorías. Cinco compañías. Esa cifra, dicha sin eufemismos por Niko Bonatsos de Verdict Capital en un panel reciente de TechCrunch en Atenas, resume con más precisión que cualquier informe de mercado lo que está pasando en el capital de riesgo global: una concentración sin precedentes que convive, paradójicamente, con un discurso de innovación distribuida y oportunidad abierta.
Hay un tipo de descuento bursátil que merece atención y otro que merece precaución. La diferencia está en el origen de la caída. Cuando una acción pierde un cuarto de su valor mientras los ingresos suben, el mercado no está leyendo la destrucción de un negocio: está castigando la pérdida de rentabilidad sobre cada dólar vendido.
Hay un momento en la evolución de cualquier mercado tecnológico en que los competidores dejan de diferenciarse por lo que sus productos hacen y empiezan a diferenciarse por cómo sus clientes los controlan. IBM llegó a ese momento con claridad en su conferencia Think 2026 en Boston, donde presentó lo que llama un modelo operativo agéntico construido sobre cuatro pilares: agentes, datos, automatización y soberanía híbrida. El último de esos pilares, y el más estratégicamente cargado, es IBM Sovereign Core, una plataforma de gobernanza que opera a nivel de la infraestructura de ejecución, no como capa de configuración de aplicaciones.
El 30 de mayo de 2026, en los márgenes del Diálogo Shangri-La en Singapur, los secretarios de defensa de Estados Unidos y el Reino Unido compartieron un momento inusual de autocrítica institucional. John Healey, ministro de Defensa británico, lo dijo sin adorno:
La imagen oficial de la adopción empresarial de inteligencia artificial luce prolija: inversiones aprobadas, proyectos piloto en marcha, dashboards con métricas de productividad. Pero hay una capa que esos reportes no capturan, y es exactamente donde se acumula el riesgo real. El Ciclo de Hype de Gartner ubica hoy a la IA generativa en el 'Valle del Desencanto', la tercera de cinco etapas donde las expectativas empiezan a medirse contra resultados concretos.
Hay un momento en que una empresa deja de gestionar su transición y empieza a administrar su miedo. La adquisición de Stack AI por 75 millones de dólares, anunciada el 29 de mayo de 2026, llega justo en ese umbral. Asana ha perdido aproximadamente la mitad de su valor de mercado desde que comenzó el auge de la inteligencia artificial.
En noviembre de 2021, en Glasgow, los gobiernos del G7 y la Unión Europea presentaron lo que describieron como una nueva arquitectura de financiación climática: las Asociaciones de Transición Energética Justa. La idea era ambiciosa en su diseño. Cuatro años más tarde, el balance es incómodo: los fondos no han fluido a la velocidad prometida y en marzo de 2026 el gobierno de Estados Unidos retiró formalmente su participación, retirando más de 3.000 millones de dólares en compromisos vinculados a Vietnam e Indonesia.
La bolsa perdonó a Ola Electric en cuestión de semanas. Desde su piso histórico de 22,25 rupias por acción, registrado en marzo de 2026, el fabricante indio de scooters eléctricos acumuló una recuperación del 93% en apenas dos meses, tocando 42,88 rupias en la Bolsa Nacional de la India a finales de mayo. Pero hay una distancia inconveniente que ningún rebote bursátil puede ocultar: el máximo histórico de Ola Electric fue de 157,40 rupias por acción.
Hay decisiones corporativas que suenan a eficiencia y en realidad son apuestas. La que Marc Benioff acaba de verbalizar en la llamada de resultados del primer trimestre fiscal del año 2027 de Salesforce pertenece a esa categoría. El director ejecutivo de la plataforma en la nube valuada en 145.000 millones de dólares fue explícito: la empresa no está contratando más ingenieros, no está expandiendo las funciones administrativas y generales, y el único frente donde el organigrama crece es el área de ventas.
Hay un momento específico en la trayectoria de Andre Rebelo que merece más atención que el lanzamiento de su traje en Fortnite. No es el día en que Epic Games lo incorporó a la serie Ícono. Es el momento anterior, cuando Rebelo dejó de preguntarse qué contenido podía producir y empezó a preguntarse qué podía construir.
Hay un dato en esta historia que merece detenerse antes de hablar de rondas de financiación o modelos de lenguaje: según el CEO de Orbital Industries, desarrollar un nuevo fluido refrigerante para centros de datos tomaría, en condiciones normales, diez años y cien millones de dólares. La compañía dice haberlo hecho en meses, a una fracción de ese costo. Si ese dato resiste la validación de los grandes fabricantes de chips, no estamos ante un logro de laboratorio.
A partir del 4 de julio de 2026, la Administración de Pequeñas Empresas de Estados Unidos (SBA) duplica el límite combinado de financiamiento garantizado que puede recibir un mismo prestatario: de 5 millones de dólares a 10 millones. La cifra es la más alta en la historia de la agencia. Y aunque la noticia parece un simple ajuste de topes, lo que describe debajo de la superficie es algo más incómodo para muchos dueños de pequeñas empresas: una línea que separa a quienes pueden crecer a través del sistema de financiamiento federal de quienes, sencillamente, no están en ese juego.
Hay un patrón que se repite con suficiente frecuencia como para merecer atención: una organización anuncia una transformación digital, asigna presupuesto, contrata consultoras, implementa plataformas y, dos años después, descubre que casi nada cambió donde importaba. Los procesos siguen siendo lentos. Los equipos de primera línea no adoptaron las herramientas. Y la dirección, que gestionó todo desde tableros de control, no puede explicar con precisión qué salió mal.
Hay un momento en la vida de toda plataforma digital donde el juego cambia por completo. Dejas de obsesionarte con cuántos usuarios tienes y empiezas a preguntarte cuánto dinero puedes sacarle a los que ya están. Spotify acaba de anunciar que llegó a ese momento, y Bank of America le está aplaudiendo desde la primera fila.
Más de 1,5 billones de dólares en valuaciones de software empresarial se evaporaron en los últimos dos años. No por falta de inversión en inteligencia artificial, sino porque la inversión aterrizó en el lugar equivocado. Esta es la paradoja que define el momento actual: las empresas nunca han gastado tanto en IA y, al mismo tiempo, nunca ha sido tan difícil mostrar dónde está el valor.
Hugging Face acaba de publicar los planos, el cableado y el software para construir un par de piernas humanoides por aproximadamente $2.500 en partes. No hay brazo, ni torso, ni cabeza. Solo piernas bípedas impresas en 3D, ensambladas con componentes de estante. La pregunta que eso abre no es técnica. Es estructural: cuando una plataforma de inteligencia artificial decide bajar el costo de entrada del hardware robótico a un precio equivalente al de una laptop de gama media, está moviendo una pieza del tablero que no se mueve solo por generosidad.
Hay una forma muy extendida de equivocarse con la inteligencia artificial en las empresas. Consiste en medir la madurez de un sistema por cuántos puestos logró eliminar. Esa métrica no mide madurez: mide velocidad sin gobierno, que es exactamente la condición que antecede a los colapsos más costosos en sistemas críticos.
Hay una cifra que lo explica casi todo: €585,000 cobrados en el primer negocio, valuado en €900,000, sin haber tenido una sola reunión con clientes y sin contratar a nadie. El segundo negocio siguió el mismo patrón. Para 2022, su valuación alcanzó €560,000 con €90,000 recaudados.
Hay una lógica que durante décadas pareció inamovible en la industria del petróleo: el valor estaba en el crudo, en la geología, en quien controlaba el subsuelo. Repsol acaba de demostrar que esa lógica tiene fisuras visibles. La compañía arrancó producción a escala industrial en su segunda planta dedicada exclusivamente a combustibles 100% renovables, ubicada en su complejo industrial de Puertollano, en Ciudad Real.
El 26 de mayo de 2026, en Bombay House, el edificio neoclásico de Mumbai donde el grupo Tata ha tomado sus decisiones más importantes durante más de un siglo, los seis miembros del consejo de administración de Tata Sons se reunieron durante aproximadamente seis horas. No hubo declaraciones públicas al salir. Lo que sí está documentado es esto: las empresas no cotizadas del grupo Tata acumularon pérdidas de 10.905 millones de rupias en el ejercicio fiscal 2025, y las estimaciones internas apuntan a que esa cifra podría escalar hasta 29.000 millones de rupias conforme se acelera la inversión en aviación, digital y electrónica.
Hay una imagen que se repite en las conversaciones con managers de empresas tecnológicas, consultoras y equipos de producto: alguien sentado frente a la pantalla a las once de la noche, leyendo borradores que sus reportes directos generaron durante la tarde. No porque el equipo haya trabajado más horas. Sino porque la IA los hizo producir el equivalente a tres días de trabajo antes del almuerzo.
Hay un número que lo cambia todo: 919%. Así de grande fue el crecimiento en las ofertas de empleo en India que requieren habilidades de creación de contenido entre 2020 y principios de 2026, según datos de la plataforma de empleo Indeed. No es una variación marginal ni una tendencia emergente. Es una reconfiguración estructural del modelo de contratación en marketing.