La IA va a por las empresas de capital riesgo: la tecnología podría reducir a la mitad el número de empleados

Cuando el veterano inversor de capital riesgo Matt Krna fundó Two Meter Capital este año, solo contrató a un equipo básico para gestionar una cartera en expansión de más de 190 empresas. La empresa utiliza IA generativa para realizar la mayor parte de la gestión diaria de su cartera, haciendo un seguimiento del rendimiento de las empresas y de cuándo podrían conseguir otra ronda. Sin la IA, Krna calcula que habría necesitado contratar a media docena de analistas.

"En términos de eficiencia de personal, si antes contratabas a seis analistas, ahora son tres", afirma Krna. "Creo que muchos fondos de capital riesgo empezarán a utilizar la IA como herramienta".

En los dos últimos años, Silicon Valley se ha visto cautivado por la IA, y las empresas de capital riesgo se han apresurado a financiar todo tipo de startups de este campo. Ahora, la IA está cambiando el propio sector del venture capital, dificultando aún más lo que ya era un campo difícil para los socios jóvenes e influyendo en la forma en que se financian las startups en fase inicial.

Empresas como Correlation Ventures, 645 Ventures y Fly Ventures llevan tiempo utilizando los datos y la IA para orientar las decisiones de inversión. SignalFire, una firma de San Francisco que ha sido líder en el uso de datos, desarrolló hace años una costosa plataforma que rastrea más de 10 millones de fuentes de datos. Pero los rápidos avances de este año están generalizando el uso de la IA, según explican varios inversores de capital riesgo a Business Insider.

A principios de este año, Sri Chandrasekar, socio director de Point72 Ventures, se dio cuenta de que una startup de su cartera estaba teniendo una gran semana.

"Como somos conocedores de la situación, nos dimos cuenta de que la empresa iba muy bien", explica.

Pensó que tendría los datos para él solito, dado que Point72 tiene acceso a las métricas internas semanales de la empresa. Pero se sorprendió al descubrir una oleada de interés por parte de otras empresas, lo que, en su opinión, sólo puede explicarse porque los competidores usan modelos de IA para peinar los datos públicos disponibles de miles de empresas.

"No es casualidad", asegura Chandrasekar. "Hay señales que, si sabes cómo extraerlas en internet, permitirían identificar si una empresa tuvo una semana especialmente buena, y de forma milagrosa siete fondos se pusieron en contacto con ellos esa misma semana".

Chandrasekar declina mencionar la startup o las métricas exactas que resultaron tan favorables, pero dice que podrían abarcar aspectos como la utilización de productos o la contratación vertiginosa en el equipo comercial. Chandrasekar pronostica que las empresas que no usen la IA para conseguir acuerdos se quedarán atrás. Dependerá de los socios si quieren utilizar la tecnología para eliminar o mejorar las funciones de inversión junior.

"Algunos querrán tener mejor capacidad de actuación con el mismo número de personas, y otros necesitarán menos", afirma Chandrasekar. "Yo prefiero una cobertura mayor para poder ver más grandes operaciones".

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Bain Capital Ventures, la división de capital riesgo de Bain Capital, que gestiona 160.000 millones de dólares, ha creado recientemente un modelo de aprendizaje automático que ayuda a identificar las empresas en fase de inflexión que los socios de la entidad deberían examinar más de cerca.

Christina Melas-Kyriazi, socia de Bain Capital Ventures especializada en tecnología financiera y software empresarial, explica que el modelo le ayudó a identificar una startup que no estaba en su radar porque no se encontraba en ningún hub tecnológico.

"Nos dimos cuenta de que esta empresa tenía un enorme crecimiento, y no sólo eso, sino también un enorme interés por parte de sus usuarios", cuenta Melas-Kyriazi. "Inmediatamente viajamos para reunirnos con el fundador y acabamos invirtiendo. No habríamos conocido esta empresa de no ser por ese modelo".

Los equipos internos podrían reducirse hasta un 50%

Pase lo que pase con los equipos de inversión, Chandrasekar dice que espera que el tamaño de los back offices —que se ocupan de tareas como recursos humanos, administración e informes financieros— se reduzca más de un 50%.

"Si vas a la página web de cualquier empresa de capital riesgo, verás que la mitad de los miembros no tienen nada que ver con la inversión", apunta Chandrasekar. "Creo que el back office de todas las empresas se va a ver afectado por la IA de forma considerable".

Andreessen Horowitz emplea a más de 500 personas, y su equipo de inversión creció un 170% de 2017 a 2021. General Catalyst emplea a 259 personas, mientras que Lightspeed tiene 300, según datos de LinkedIn.

"Si te fijas en las grandes firmas, se han hecho muy, muy grandes en los últimos años", asegura Andy McLoughlin, socio director de Uncork Capital.

James Currier, socio general de NFX, escribió el año pasado una columna muy comentada en la que explicaba por qué pensaba que el uso de la IA nivelaría el terreno de juego para los inversores de capital riesgo en la próxima década, al igual que el software hizo con las acciones y los bonos en los últimos 40 años.

"Seamos sinceros: gran parte de lo que hace un inversor de capital riesgo normal —leer, resumir y clasificar— es lo que los grandes modelos lingüísticos ya hacen extremadamente bien", escribió Currier. "Estamos en los últimos 10 años del capital riesgo tal y como lo conocemos. La IA va a reestructurar el complejo industrial de las startups desde sus cimientos. Las empresas de capital riesgo tendrán que transformarse en una combinación de personas e inteligencia artificial".

Sigue siendo un negocio entre humanos

En conjunto, no es que la mayoría de las empresas de capital riesgo estén saturadas de personal. Según Deloitte, la empresa media sólo emplea a 14 personas.

"Ya son muy pequeñas", comenta un socio de una gran firma que ha pedido no ser identificado, mientras habla en una amplia sala de conferencias de su elegante y casi vacía oficina de San Francisco. "¿Podrían tener menos gente? ¿Con qué fin? Ya se gana mucho dinero".

Y para ganar ese dinero es fundamental cobrar comisiones de gestión por esa mística de la inversión de riesgo, en la que la mayoría de las sociedades de capital riesgo insisten en que se trata sobre todo de instinto, intuición y conexiones personales que la IA nunca podrá sustituir.

"Sigue siendo en gran medida un negocio humano", resume McLoughlin. "La gente quiere trabajar con personas".

Uncork solo emplea a una asociada, y McLoughlin dice que no la reemplazará con IA en el corto plazo.

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"Estoy seguro de que hay un montón de herramientas de IA que ella está usando, pero su valor está en ser muy, muy inteligente y extremadamente bien entrenada", subraya.

Los humanos son especialmente difíciles de sustituir en las fases iniciales, donde a menudo se trabaja más sobre el núcleo de una idea con pocos datos que la IA pueda recoger.

"No creo que la IA sea muy buena analizando cosas que no hayamos visto antes, y los mejores resultados en el emprendimiento suelen romper los esquemas", explica Melas-Kyriazi.

En el fondo, el emprendimiento no consiste en encontrar los mejores negocios, sino en cerrarlos. Eso se reduce a una conexión personal entre el fundador y el inversor, sentencia Chandrasekar.

"La primera razón por la que un fundador te elige es porque quiere trabajar contigo", añade. "Dedicas tiempo a establecer una relación con ellos. Cenas con ellos. Conoces a su familia… lo que sea que tengas que hacer para que sientan que realmente quieren trabajar contigo para lo que esperas que sea un matrimonio de 10 años".

Las máquinas están muy lejos de eso.