En 2025, la inteligencia artificial ya no es una promesa futura, sino una herramienta concreta que redefine cómo nacen, operan y escalan las startups. Google lo sabe, y por eso ha lanzado una hoja de ruta clave: “El Futuro de la IA: Perspectivas para las Startups”, un informe que recopila aprendizajes reales desde la infraestructura hasta la estrategia de producto.
Esta guía de inteligencia artificial para startups de Google ofrece una visión pragmática y aterrizada: la IA ya está al alcance, pero su verdadero impacto depende de cómo se implementa, no de cuán rápido se adopta.
Infraestructura invisible, impacto exponencial: el rol de la IA desde el núcleo técnico
Amin Vahdat, líder en Google Cloud, señala que los últimos avances en hardware –como memorias 3D apiladas, refrigeración líquida e interconexiones optimizadas– están revolucionando la base computacional que soporta los modelos de IA de última generación como Gemini 2.0.
Pero aquí viene la clave: las startups no necesitan construir esa infraestructura, sino saber cómo abstraerla y aprovecharla inteligentemente. El acceso a modelos potentes y APIs avanzadas –con técnicas como retrieval-augmented generation (RAG) o streaming en tiempo real– está democratizado. El reto ya no es técnico, sino estratégico.
Menos hype, más utilidad: construir valor real con IA
Varios fundadores coinciden en un punto esencial: la IA debe crear algo nuevo, no solo mejorar lo existente. Arvind Jain, CEO de Glean, lo resume así: no se trata de reducir costos, sino de liberar funcionalidades imposibles antes.
Chamath Palihapitiya, inversor y fundador, advierte contra el fetichismo de la funcionalidad: el futuro del software no está en añadir botones, sino en optimizar flujos completos. Crystal Huang, de GV, lo refuerza con una verdad incómoda: si una app es fácil de instalar, también lo es de desinstalar. La retención se gana con integración, no con novedad.
Sistemas agentes: IA práctica, no fantasiosa
Los agentes de inteligencia artificial siguen siendo una frontera activa, pero aún inmadura. Harrison Chase (LangChain) y Dylan Fox (AssemblyAI) coinciden en que el éxito no depende del modelo, sino de la experiencia del usuario: latencia, persistencia de contexto, fiabilidad.
El enfoque más exitoso hasta ahora es dominio por dominio, con supervisión humana y métricas claras. En lugar de construir una IA generalista autónoma, se sugiere crear agentes específicos que puedan ser afinados constantemente con ciclos de retroalimentación y evaluación. El modelo es solo el comienzo.
El modelo de negocio también es inteligencia
Jennifer Li (a16z) y Jerry Chen (Greylock) hacen una observación estratégica: cómo se empaqueta y vende un producto de IA es tan importante como su arquitectura. Precios por uso, por valor entregado o por asiento, son decisiones críticas.
Pero el verdadero diferenciador sigue siendo el acceso a datos propietarios. Las startups que puedan capturar, estructurar o generar datos únicos estarán mejor posicionadas para ofrecer experiencias defendibles. Harrison Chase recomienda priorizar desde el inicio las herramientas de evaluación internas, no solo para mejorar, sino para decidir con precisión qué construir.
La IA no es un producto en sí: es una fábrica de soluciones
David Friedberg lanza una advertencia necesaria: encapsular un LLM (Large Language Model) no es una ventaja competitiva por sí sola. La clave está en construir lo que llama «software factories»: sistemas que combinan lógica de negocio con IA para entregar soluciones iterativas, funcionales y relevantes.
Es decir, la ventaja no está en el modelo, sino en cómo se integra en la cadena de valor real: productividad interna, atención automatizada, análisis de contexto… Sectores con flujos complejos son terreno fértil para la adopción real de IA.
La capa de aplicación es la nueva frontera
A medida que los modelos y la infraestructura se estandarizan, el verdadero valor se está moviendo hacia la capa de aplicación. Apoorv Agrawal, de Altimeter Capital, lo explica sin rodeos: el futuro no está en entrenar modelos, sino en crear productos nativos de IA, que resuelvan problemas concretos con interfaces humanas y usables.
En esta línea, Matthieu Rouif (Photoroom) propone una filosofía clara: la IA debe integrarse sin fricción. No se trata de imponer una capa de inteligencia, sino de eliminar pasos innecesarios, mejorar la experiencia, simplificar tareas. Si la IA no hace que algo sea más fácil, no está bien implementada.
Reflexión final
En el contexto actual, donde la inteligencia artificial está disponible para todos pero comprendida por pocos, las startups tienen una oportunidad única: no competir por quién usa más IA, sino por quién la aplica mejor. Lo que plantea Google no es una carrera por la novedad, sino una invitación a pensar en profundidad: ¿cómo puede esta tecnología mejorar lo que ya hacemos? ¿Cómo puede resolver lo que aún no podemos?
La diferencia no está en tener acceso al modelo más nuevo, sino en entender el problema más urgente. La IA no reemplaza la visión; la amplifica. Y en esa combinación —tecnología + propósito— es donde las startups del futuro encontrarán su verdadera ventaja.