Del laboratorio a la chequera: por qué el fondo Zero Shot de ex OpenAI puede redefinir la inversión en IA

Introducción

Varios veteranos de OpenAI han dado un paso que muchos fondos tradicionales temían en silencio: han dejado de ser solo “gurús de IA” a los que se consulta y se han convertido en gestores de capital con su propio fondo. Zero Shot, un vehículo que apunta a 100 millones de dólares, no es un fondo temático más; es una extensión financiera del ecosistema que vio nacer a DALL·E y ChatGPT.

Esto debería importar tanto en Madrid como en Ciudad de México o Buenos Aires. Cuando quienes conocen de primera mano las hojas de ruta de los modelos empiezan a decidir qué startups viven o mueren, la dinámica del capital riesgo en IA cambia. En este análisis veremos quién gana, quién pierde y qué significa Zero Shot para los emprendedores hispanohablantes que quieren jugar en la primera división de la inteligencia artificial.

La noticia en breve

Según informó TechCrunch, un nuevo fondo de venture capital llamado Zero Shot ha realizado un primer cierre rumbo a un objetivo de 100 millones de dólares para su fondo inicial. El equipo fundador está formado por cinco personas, entre ellas tres ex OpenAI: Evan Morikawa, antiguo responsable de ingeniería aplicada durante el lanzamiento de DALL·E y ChatGPT; Andrew Mayne, primer prompt engineer de la compañía y figura visible del podcast de OpenAI; y Shawn Jain, ex investigador e ingeniero en OpenAI.

A ellos se suman la inversora Kelly Kovacs y el operador Brett Rounsaville. De acuerdo con TechCrunch, ya han levantado alrededor de 20 millones de dólares y han empezado a invertir. Sus primeras apuestas incluyen Worktrace AI, fundada por una ex product manager de OpenAI y centrada en identificar y automatizar tareas empresariales, y Foundry Robotics, que desarrolla robots industriales de nueva generación potenciados por IA. Un tercer proyecto permanece en modo stealth.

Los socios de Zero Shot sostienen que su experiencia en OpenAI les ayuda tanto a elegir dónde invertir como a saber qué tipos de startups evitar. Se muestran escépticos con la mayoría de herramientas de “vibe coding”, con empresas de robótica que se apoyan casi solo en vídeo para generar datos de entrenamiento y con muchos proyectos de “gemelos digitales”, donde –según ellos– un LLM generalista puede ofrecer un rendimiento similar.

Por qué esto importa

La historia obvia es “ex empleados de OpenAI lanzan fondo de IA”. La historia interesante es que los insiders técnicos están institucionalizando su poder como asignadores de capital.

Quién gana:

• Fundadores de IA que obtienen un socio inversor capaz de anticipar hacia dónde van las capacidades de los modelos, qué funciones se volverán commodity y qué áreas seguirán siendo difíciles. Eso reduce la probabilidad de construir un producto que una actualización de modelo convierta en irrelevante.
• El propio ecosistema OpenAI, que suma un fondo afín (aunque formalmente independiente) dispuesto a financiar más proyectos sobre la misma infraestructura. Cada startup adicional que se ancla a ese stack refuerza el efecto red en torno a sus APIs.

Quién pierde:

• Fondos generalistas que todavía tratan la IA como magia negra y se apoyan en consultores externos para entender deals complejos. Competir contra un grupo que ha vivido el escalado de ChatGPT desde dentro es complicado.
• Startups de moda pero con pies de barro, como los wrappers superficiales sobre copilotos de código o los gemelos digitales genéricos sin datos diferenciadores. El mensaje de Zero Shot es claro: si tu producto depende únicamente de acceso a modelos de terceros y no de un moat propio, el tiempo juega en tu contra.

Lo más relevante es la postura abiertamente escéptica de los socios. Están diciendo, en la práctica, que la próxima gran ola de valor en IA vendrá de:

• integrar modelos en procesos críticos de negocio,
• atacar problemas físicos y operativos (fábricas, logística, energía),
• y construir infraestructura que haga la IA más barata, segura y gobernable.

Eso encaja con sus primeras inversiones en robótica industrial y automatización de procesos, y deja fuera gran parte del ruido actual de “copilotos para todo”. Pero también concentra aún más poder en torno a un puñado de actores estadounidenses: si el conocimiento profundo sobre modelos y el dinero se alinean en los mismos círculos, el resto del mundo corre el riesgo de jugar siempre en campo ajeno.

El panorama más amplio

Zero Shot no aparece en el vacío; es parte de varias tendencias que están redefiniendo el sector:

1. El auge del VC “operator‑first” en tecnologías frontier. Ya lo vimos en cripto (ex Coinbase, ex Ethereum) y en herramientas para desarrolladores (ex Stripe, ex GitHub). Ahora llega el turno de la IA: tener experiencia real desplegando sistemas a escala pesa más que los contactos en Stanford o un fondo de miles de millones.

2. De la IA horizontal al deep vertical. Entre 2023 y 2024 se financió una avalancha de productos horizontales: generadores de texto e imagen, copilotos genéricos, “ChatGPT para X”. A medida que los modelos mejoran, muchos de esos productos se convierten en meras features. El segundo ciclo, donde se posiciona Zero Shot, se centra en:

   • robótica y sistemas embebidos que conectan modelos con el mundo físico;
   • automatización profunda de procesos y orquestación de workflows en empresas;
   • infraestructura y herramientas para operar IA en serio (monitorización, seguridad, evaluaciones, cumplimiento normativo).

3. La carrera por acercarse a la capa del modelo. OpenAI ya cuenta con su propio Startup Fund; Anthropic y otros laboratorios construyen programas similares. Un fondo gestionado por alumni refuerza aún más ese cluster. Es lo que pasó en la nube con AWS o Azure, pero con más concentración: cambiar de proveedor de compute es costoso; cambiar de proveedor de modelo, todavía más, si tu producto está íntimamente ligado a comportamientos específicos de ese modelo.

Con 100 millones, Zero Shot es pequeño comparado con los mega‑fondos de Silicon Valley. Pero su poder no vendrá del tamaño del cheque, sino de la capacidad de señalización. Para muchos inversores grandes, la entrada de un fondo dirigido por ex OpenAI funcionará casi como un sello de “due diligence técnica aprobada”. En la práctica, Zero Shot se convierte en un filtro que separa las apuestas respaldadas por comprensión real de modelos de las que se sostienen solo en narrativa.

La mirada europea e iberoamericana

Para Europa y América Latina, este movimiento abre oportunidades y plantea preguntas incómodas.

En el lado positivo, Zero Shot encaja bien con fortalezas tradicionales europeas: manufactura, automoción, logística, energía. La robótica industrial en Alemania, Dinamarca o Francia, o los proyectos de automatización en España, Italia o Europa del Este, buscan justo ese tipo de capital especializado que entienda hardware, software y regulación. Un fondo de este perfil podría ser un co‑inversor valioso junto a actores como Point Nine, Seedcamp, Kibo Ventures, Nauta, All Iron o Kazek en LatAm.

Pero el contexto regulatorio europeo es exigente: GDPR, Digital Services Act, Digital Markets Act y el futuro Reglamento de IA de la UE fijan límites claros al uso de datos, a los sistemas de alto riesgo y a la transparencia algorítmica. Muchos fondos estadounidenses perciben la región como un entorno de experimentación con frenos puestos. Es razonable pensar que Zero Shot será cauto a la hora de respaldar modelos de negocio basados en vigilancia biométrica, scoring opaco o decisiones automatizadas con fuerte impacto en derechos fundamentales.

En América Latina, el panorama es distinto pero relacionado. Países como Brasil, México, Chile, Colombia o Argentina avanzan en regulaciones de datos e IA, pero con menos recursos institucionales que la UE. Para startups latinoamericanas, atraer a un fondo como Zero Shot puede significar acceso privilegiado a tecnología y redes globales, pero también un riesgo de caída en dependencias estructurales: startups locales construyendo sobre modelos y capital externos, con poca capacidad de negociación.

En ambos casos surge la cuestión de la soberanía digital. Si la capa de inteligencia –los modelos, las herramientas críticas de operación– y la capa de capital se concentran en ecosistemas ajenos, Europa e Iberoamérica quedan relegadas al papel de integradores locales más que de creadores de plataformas.

Lo que viene

¿Qué podemos anticipar de Zero Shot en los próximos años?

Cierre del fondo y ritmo de inversión. Dado el apetito actual por exposición a IA en los portfolios institucionales, es razonable esperar que Zero Shot alcance los 100 millones de dólares en los próximos 6–12 meses. El verdadero reto será mantener una tesis disciplinada y no caer en la tentación de perseguir cada ola de hype.

Perfil del portafolio. Todo apunta a un portafolio relativamente concentrado, con foco en:

• software B2B que se incrusta profundamente en procesos (no solo interfaces bonitas sobre un LLM),
• robótica y sistemas físicos donde la combinación de percepción y razonamiento cambie la economía de la operación,
• herramientas que reduzcan el coste y el riesgo de usar IA a gran escala (observabilidad, alineamiento, seguridad, cumplimiento).

Su rechazo explícito a ciertas categorías es una brújula para fundadores. Si su producto es vulnerable a ser barrido por la próxima versión de un modelo fundacional, o depende únicamente de datos fáciles de replicar, asuma que los fondos técnicamente sofisticados lo verán como un activo frágil.

Intersección con la regulación. A medida que más capital y know‑how se acumule en torno a pocos laboratorios, los reguladores –especialmente en la UE y el Reino Unido– empezarán a plantearse si existen conflictos de interés cuando fondos de alumni invierten fuertemente en empresas atadas de facto a un solo proveedor de modelos. Todavía no estamos ahí, pero es una discusión que llegará si estos fondos ganan escala.

Para emprendedores en España y Latinoamérica, la recomendación táctica es clara: prepárense para due diligences mucho más técnicas. No bastará con decir “usamos IA generativa”; habrá que explicar por qué su arquitectura, su estrategia de datos y su modelo de negocio resisten la próxima ola de avances en modelos.

En resumen

Zero Shot no es simplemente el hobby de unos ex empleados brillantes, sino un síntoma de un cambio de etapa: de un capital para IA guiado por el hype, a un capital guiado por insiders técnicos. Es una buena noticia para quienes trabajan en robótica, automatización profunda e infraestructura de IA, y una advertencia para proyectos superficiales construidos sobre modelos de terceros. La pregunta para los fundadores hispanohablantes es directa: ¿quieren este tipo de capital en su cap table y, si la respuesta es sí, cómo lo equilibrarán con la necesidad de mantener autonomía tecnológica y cumplir con las normativas de sus mercados?