Vendí mi empresa de investigación en IA mientras me estaba calificando como abogado en el Reino Unido. Fundé Safe Sign Technologies con investigadores de la Universidad de Cambridge, DeepMind, Harvard y MIT que creían tanto en la misión que confiaron en un estudiante de derecho de 21 años para liderar la empresa.
Aproximadamente 20 meses después, cuando Thomson Reuters nos adquirió, fue la primera vez en sus 170 años de historia que compró una empresa antes de generar ingresos. Thomson Reuters nos adquirió por la ciencia.
Alexander Kardos-Nyheim. (Foto cortesía)
Pero llegar hasta ahí fue doloroso. Nuestros artículos publicados colocaron al modelo entre los mejores del mundo en razonamiento jurídico, y lo entrenamos por una fracción de lo que gastaban los grandes laboratorios. Habíamos sido una versión más discreta de «la historia de DeepSeek», desarrollando modelos muy capaces con algoritmos novedosos y una enorme eficiencia en el uso del capital.
Nada de eso contaba mucho en las salas a las que entraba. Los inversores siempre preguntaban sobre el producto y la tracción. Los inversores del Reino Unido rechazaron nuestra propuesta, y terminé recaudando la mayor parte de nuestra financiación en Estados Unidos.
Ahora apoyo a fundadores, y las cosas que valoro se han mantenido constantes. Como fundador, me dijeron una y otra vez que la ciencia no significaba mucho hasta que se integraba en un producto. Esa prueba era errónea entonces, y creo que ahora es fatal.
Apoyar a fundadores en la capa fundamental
En el primer trimestre de 2026, las startups de IA fundamentales recaudaron alrededor de 178.000 millones de dólares. El mercado se está dando cuenta de que la IA fundamental es donde reside el valor a largo plazo, y este podría ser el año en que veamos las salidas e IPOs que demuestren que la apuesta fue acertada.
Sin embargo, el capital y la convicción también se han concentrado en unos pocos nombres ya establecidos. OpenAI, Anthropic y xAI captaron aproximadamente el 97% de la financiación, y todas las demás empresas de IA fundamentales en el mundo se repartieron lo que quedaba.
Para un fundador de tecnología profunda que empieza ahora, esto podría empujarlo hacia una lectura tentadora pero peligrosa del mercado: que la carrera ha terminado y que la decisión sensata sería construir sobre uno de estos gigantes.
Yo busco fundadores que vayan en la dirección contraria.
La mayoría de las empresas de la capa de aplicación, construidas sobre un modelo que no poseen, se adaptan a los precios y al acceso decididos por las empresas aguas arriba, y compiten en categorías que esa misma empresa puede absorber cuando quiera.
El lugar más duradero para construir es la capa inferior. El costo, la velocidad, la fiabilidad, la interpretabilidad y la seguridad de los sistemas de IA siguen siendo desafíos científicos genuinos y sin resolver, y son ellos los que determinan lo que todo lo que se asienta encima puede hacer.
Un avance real en eficiencia de entrenamiento, arquitectura de modelos y costo de inferencia es el trabajo que seguirá siendo relevante dentro de cinco años, mucho después de que la mayoría de los envoltorios actuales hayan sido descartados o absorbidos.
Hacer las preguntas adecuadas
Así que las preguntas que hago a los fundadores de IA son:
- ¿Es tu equipo técnico, científico frente a científico, igual o mejor que el de DeepMind?
- ¿El problema está en el nivel del modelo y del sistema, o es solo una cosa más apilada sobre algo ajeno?
- ¿Será más difícil vivir sin el «producto» en los próximos cinco años, o busca alcanzar ingresos tempranos como cualquier otra startup?
Ciertas empresas que terminaron siendo más importantes en la era de la IA son aquellas que sobrevivieron a esta línea de pensamiento. DeepMind y OpenAI comenzaron como esfuerzos de investigación sin un producto evidente, y ambos habrían parecido incómodos para un inversor convencional de software en etapa inicial. Su importancia es obvia en retrospectiva, pero los solucionadores de problemas fundamentales suelen parecer infundables justo hasta que parece inevitable.
No construyas para parecer financiable este trimestre. Construye algo de lo que toda la cadena dependerá en el futuro. Contrata al mejor equipo que puedas encontrar para hacerlo, y resuelve el problema duro y fundamental mientras aún no sea popular.
El mercado de capital para tecnología profunda es lento, y seguirá persiguiendo nombres familiares por un tiempo más. El trabajo sigue siendo lo primero, y los fundadores que se atreven a hacerlo temprano son los que el mercado eventualmente tendrá que buscar.
El futuro está en la tecnología profunda, no en los envoltorios superficiales que pasan por la mayoría de los productos hoy en día.
Alexander Kardos-Nyheim fue fundador y CEO de Safe Sign Technologies, que fue adquirida por Thomson Reuters en 2024. Es inversor ángel y director senior en Thomson Reuters Labs.
Ilustración: Dom Guzman
