Burbuja De IA En Capital Riesgo: Bill Gurley Explica Dónde Aún Están Las Oportunidades Reales

El inversor Bill Gurley, una de las voces más escuchadas en Silicon Valley, propone un giro clave: debatir si la IA “es real o una burbuja” parte de una premisa equivocada. Su hallazgo es más incómodo y, a la vez, más útil. Las grandes olas tecnológicas y las burbujas especulativas suelen venir cableadas juntas.

Inspirado en el marco de la economista Carlota Pérez, Gurley describe el momento actual como una “burbuja industrial”, parecida a la de internet a fines de los 90. Es decir: puede estallar el entusiasmo financiero, pero la infraestructura queda. El mecanismo de fondo sigue trabajando incluso cuando el ruido baja.

Para Gurley, la cuestión central no es si la IA será relevante, sino cómo evitar quedar del lado perdedor cuando llegue una corrección que ve casi inevitable.

Una forma de entenderlo seria: Una burbuja industrial se parece a refaccionar una casa a toda velocidad. Se rompen paredes, vuelan presupuestos y aparecen oportunistas. Pero al final quedan instalaciones nuevas: más enchufes, mejor cableado, tuberías modernas.

En cambio, una burbuja financiera se parece a pagar una reforma que nunca se hizo. Se mueve dinero, sube el precio “en papeles” y, cuando termina la fiesta, no queda ni una llave cambiada. Gurley pone como contraste crisis como la inmobiliaria de 2008, que destruyó valor sin dejar activos útiles.

Ahora bien, el interruptor que enciende la preocupación no es la IA en sí, sino cómo se está financiando. Gurley critica los “acuerdos circulares”: una big tech invierte en una startup y esa startup usa parte del dinero para comprar servicios (por ejemplo, nube) al mismo inversor. Menciona casos como Microsoft con OpenAI o Nvidia con CoreWeave.

Según su lectura, ese engranaje distorsiona la contabilidad. Parte de los ingresos de las grandes tecnológicas quedan, en la práctica, subsidiados por su propio balance. Y cuando todo parece salir bien, aparece una “lógica de casino”: baja la aversión al riesgo y suben las valoraciones que luego cuestan sostener.

Los números explican por qué la temperatura subió tanto. En 2024, las empresas de IA recaudaron más de 100.000 millones de dólares, un 80% más que los 55.600 millones de 2023, según Crunchbase (enero de 2025). CB Insights, además, reportó que la IA concentró el 37% de toda la financiación de capital de riesgo y el 17% de las operaciones, cifras sin precedentes.

Y hay otra pieza clave: la concentración. Un análisis de Carta (2024) indica que la proporción de capital destinado a IA crece con la etapa de financiación. En etapas iniciales rondaba el 24%, pero a partir de Serie E (rondas grandes y tardías) subía al 48%. En la práctica, en rondas avanzadas la IA capturó casi tanto dinero como todas las demás startups juntas.

El “salvaje oeste” para el inversor minorista

Donde Gurley se pone más tajante es con los SPV (vehículos para invertir en privados), una forma de “subirse” a startups no cotizadas. Advierte que allí hay asimetría de información y comisiones altas, a veces incluso sin que el promotor tenga aseguradas las acciones. TechCrunch contó en agosto de 2024 que algunos SPV ofrecían participaciones en empresas como Anthropic o xAI con precios hasta 30% por encima de la última ronda.

Los datos de Sydecar (mayo de 2025) muestran que casi el 80% de la asignación en operaciones secundarias del primer trimestre de 2025 se concentró en IA (50%) y aeroespacial/defensa (28%). Además, Sydecar registró un aumento del 198% en transacciones secundarias entre 2023 y 2024. Cuando el mercado se llena de atajos, suele ser una señal.

La oportunidad menos glamorosa: IA “vertical”

Gurley no plantea un retiro general. Señala una oportunidad concreta: la IA vertical, soluciones enfocadas en sectores específicos. Su consejo es evitar el “límite del modelo” (zona donde una app puede ser absorbida por los creadores de modelos base, como OpenAI o Anthropic) y buscar productos que se integren en flujos de trabajo (secuencias de tareas reales) con datos propios.

La diferencia es tangible. No es “un chatbot” atendiendo preguntas, sino un sistema que reserva visitas, tramita hipotecas o procesa solicitudes estructuradas dentro de una empresa. Cuanto más complejo el flujo y más automatización, más difícil es que un modelo generalista lo reemplace.

En paralelo, el mensaje baja a tierra para cualquiera que trabaje. Gurley insiste en que formarse en IA ya no es opcional. McKinsey Global Institute estimó en 2023 que hasta el 30% de las horas laborales podrían automatizarse para 2030, y un informe de 2025 elevó el potencial teórico a tareas equivalentes a cerca del 57% de las horas de trabajo en Estados Unidos.

La clave, entonces, no es adivinar si la casa “se cae” o “se salva”, sino mirar qué parte del cableado queda cuando se apagan los fuegos artificiales.