¿La startup de IA tiene negocio real o solo tracción artificial?

¿Es la ola de IA rentable o solo otra moda pasajera?

He visto demasiadas startups fallir porque confundieron hype con product-market fit. ¿Por qué volvemos a repetir los mismos errores con la inteligencia artificial? ¿Qué números prueban que un producto basado en IA tiene un negocio sostenible y no solo usuarios curiosos?

1. Smonta el hype con una pregunta scomoda

La pregunta que nadie quiere responder en los pitch decks es simple: ¿puedes pagar tus costes de modelo y aún obtener margen con usuarios que vuelvan? Si la respuesta no incluye LTV, CAC y churn rate, estás escuchando promesas, no un plan financiero.

2. Análisis de los verdaderos números de negocio

Los VC y los titulares aman métricas de vanidad: descargas, usuarios activos diarios, impresiones. Chiunque abbia lanciato un prodotto sa che lo que importa al final del trimestre es la ecuación:

Unit economics = LTV – CAC

Si el CAC sube porque los canales pagados se saturan y el LTV no crece porque el producto no reduce el churn rate, tienes un burn rate insostenible.

Los modelos de IA añaden un costo fijo y variable: costes de inferencia, almacenamiento y actualización de modelos. Eso impacta directamente al margen bruto.

I dati di crescita raccontano una storia diversa: en muchos proyectos de IA que he visto, el coste por usuario activo puede multiplicarse por 3x-10x en producción respecto a las pruebas internas. Si no ajustas precio o modelos de acceso, la cuenta no cierra.

3. Case study: éxitos y fracasos reales

Fracaso — mi segunda startup (servicio B2B de recomendaciones con ML)

Objetivo: personalización en tiempo real para e-commerce. Lo que no vimos: infra de inferencia a escala aumentó nuestros costes un 400% en seis meses. Burn rate se disparó, inversores presionaron por crecimiento de usuarios y recortamos equipo. Resultado: pivot tardío y venta por debajo del valor esperado.

Lección: medir coste de inferencia en producción y simular escenarios de tráfico antes de comprometerse con contratos largos de infraestructura.

Éxito — startup SaaS que vendí (no relacionada con IA)

Éxito por enfoque en PMF: empezamos con un nicho vertical, validamos willingness-to-pay y optimizamos onboarding para reducir churn rate. Con un LTV/CAC de 4x y retenciones trimestrales estables, escalamos gradualmente sin quemar la caja.

Lección: la tecnología brillante no reemplaza un mercado que paga. Empieza pequeño, mide LTV y reduce churn antes de escalar.

4. Lecciones prácticas para founders y product managers

• Calcula los costes de producción: incluye inferencia, data pipelines y actualizaciones. No te quedes con numbers de sandbox.
• Mide LTV y CAC desde el día uno: segmenta por canal y por cohort. Si LTV/CAC < 3, replantea precios o adquisición.
• Reduce churn con onboarding y valor inmediato: un buen modelo no es suficiente; el usuario debe ver beneficios en la primera semana.
• Planifica escenarios de infra: modela coste por 10x, 100x y 1000x usuarios; ten estrategias de cacheo, batching y versiones ligeras del modelo.
• No vendas escalabilidad que no puedas pagar: ofertas freemium que disparan inferencia son bombas de tiempo para tu burn rate.

5. Takeaway accionables

Si estás construyendo con IA, empieza por estos pasos concretos:

1. Ejecuta una prueba de inferencia real: mide coste por petición en el entorno de producción esperado.
2. Define pricing que capture al menos el 60–70% del coste incremental para nuevos usuarios hasta que LTV se estabilice.
3. Segmenta cohorts de usuarios y calcula churn a 7, 30 y 90 días; apunta a reducirlo antes de escalar adquisición.
4. Construye un plan de optimización de modelos (quantization, batching, edge) con hitos de coste.
5. Comunica estos números a inversores desde el primer term sheet: si no puedes mostrarlos, no esperes términos favorables.

Takeaway final: La IA vende bien en titulares, pero los negocios se sostienen con unit economics. He visto demasiadas startups creer que la tecnología por sí sola garantiza crecimiento. Los datos de crecimiento cuentan una historia diferente: sin LTV, CAC y churn controlados, solo estás comprando tiempo con capital ajeno.