El panorama del capital de riesgo está experimentando una transformación significativa, ya que los inversores buscan avenidas innovadoras para obtener altos rendimientos. Una de las estrategias más cautivadoras que ha emergido es la integración de inteligencia artificial (IA) en negocios de servicios tradicionalmente intensivos en mano de obra. Al adquirir firmas de servicios profesionales consolidadas e implementar tecnologías de IA, estos inversores buscan automatizar diversas tareas, mejorando así el flujo de caja y posicionándose para adquirir empresas adicionales.
Encabezando esta iniciativa se encuentra General Catalyst (GC), que ha asignado la impresionante suma de $1.5 mil millones de su última ronda de financiamiento a lo que ellos denominan una ‘estrategia de creación’. Esta iniciativa se centra en fomentar empresas de software nativas de IA dentro de sectores específicos, utilizando posteriormente estas entidades como vehículos para adquirir firmas maduras y su clientela existente. GC ha realizado inversiones en siete industrias distintas, incluyendo servicios legales y de TI, con aspiraciones de expandirse a hasta veinte sectores en un futuro cercano.
Comprendiendo el potencial de la IA en industrias de servicios
Según Marc Bhargava, que lidera las iniciativas de GC, el mercado global de servicios asciende a un notable $16 billones anuales, superando con creces los $1 billón generados por el software. Él enfatiza el atractivo de las inversiones en software, principalmente debido a sus márgenes de beneficio superiores. A medida que el software escala, los costos incrementales tienden a disminuir, mientras que los ingresos pueden aumentar significativamente. Si se pueden lograr eficiencias similares en las industrias de servicios a través de la IA, las perspectivas financieras se vuelven aún más atractivas.
Automatización y sus implicaciones
Bhargava sugiere que si la IA puede utilizarse para automatizar entre el 30% y el 50% de las tareas en negocios de servicios, con tasas de automatización aún más altas en entornos como centros de atención telefónica, el modelo económico se vuelve tentador. Por ejemplo, Titan MSP, una de las empresas en cartera de GC, logró automatizar el 38% de las tareas estándar para proveedores de servicios gestionados tras recibir una inversión de $74 millones. Este éxito ha abierto el camino para que Titan considere adquisiciones adicionales, aprovechando sus márgenes mejorados.
Otro emprendimiento notable es Eudia, que se dirige a departamentos legales internos en lugar de firmas de abogados tradicionales. Eudia ha asegurado contratos con empresas Fortune 100, como Chevron y Southwest Airlines, ofreciendo servicios legales a tarifa fija impulsados por IA en lugar del modelo convencional de facturación por horas. Su reciente adquisición de Johnson Hanna, un proveedor de servicios legales alternativos, ejemplifica su estrategia de crecimiento.
Desafíos y preocupaciones en la implementación de IA
A pesar de las perspectivas prometedoras, no todos los capitalistas de riesgo están convencidos de que la transición hacia servicios impulsados por IA será fluida. Un estudio reciente realizado por Stanford Social Media Lab y BetterUp Labs observó que el 40% de los empleados de diversos sectores se sintieron abrumados por lo que se ha denominado workslop—trabajo generado por IA que parece pulido pero carece de sustancia. Esta tendencia puede llevar a un aumento en la carga de trabajo para los empleados, quienes deben navegar a través del ruido creado por salidas ineficaces de IA.
Los costos ocultos de la ineficiencia de la IA
Los participantes del estudio informaron que gastaban casi dos horas en promedio tratando cada instancia de workslop, que incluye descifrar el contenido, determinar su relevancia y, a menudo, corregir errores por sí mismos. Estas ineficiencias se traducen en un costo oculto estimado de $186 por mes para cada empleado. Para organizaciones más grandes, con alrededor de 10,000 empleados, la pérdida acumulativa en productividad podría superar los $9 millones anuales, una cifra significativa que no puede pasarse por alto.
Si bien Bhargava de General Catalyst cuestiona la noción de que la IA está sobrevalorada, reconoce los desafíos que conlleva la implementación exitosa de la tecnología de IA. Él cree que las dificultades que enfrentan muchas organizaciones destacan la inmensa oportunidad que existe en integrar la IA de manera efectiva en las operaciones empresariales. Para que las empresas prosperen en este entorno, la experiencia de ingenieros de IA aplicada es esencial, aquellos familiarizados con diversos modelos de IA y sus aplicaciones específicas.
El futuro de la IA en el capital de riesgo
El potencial de la IA para transformar las industrias de servicios es vasto, pero conlleva su propio conjunto de complicaciones. Si las empresas adquiridas reducen su fuerza laboral a medida que mejora la eficiencia, pueden encontrarse con falta de personal para abordar las sutilezas y errores generados por la IA. Por el contrario, mantener los niveles actuales de personal para gestionar cargas de trabajo aumentadas puede erosionar los márgenes de beneficio que los capitalistas de riesgo esperan.
A pesar de estos desafíos, la estrategia central de adquirir empresas generadoras de ingresos posiciona a General Catalyst y a inversores similares favorablemente dentro del cambiante panorama del mercado. Con los avances continuos en la tecnología de IA, la perspectiva de incubar nuevas empresas en diversas industrias sigue siendo prometedora, siempre que se aborden adecuadamente las complejidades de la implementación.
