La fiesta de los pilotos de IA en las empresas se está acabando. Llega el día después.
TechCrunch encuestó a 24 fondos de capital riesgo centrados en software empresarial y la señal es clara: la inmensa mayoría cree que las corporaciones aumentarán sus presupuestos de inteligencia artificial en 2026. Pero ese dinero no se repartirá entre decenas de startups, sino entre muy pocas.
Más gasto. Menos contratos. Menos proveedores.
De probarlo todo a elegir ganadores
Andrew Ferguson, vicepresidente en Databricks Ventures, resume el cambio que viene: 2026 será el año en que las empresas pasen de experimentar con muchas herramientas a consolidar y escoger a sus “ganadores” de largo plazo.
“Hoy las empresas están probando múltiples herramientas para un mismo caso de uso, y hay una explosión de startups enfocadas en ciertos centros de compra como go‑to‑market, donde es extremadamente difícil distinguir la diferenciación incluso durante las pruebas de concepto”, explicó a TechCrunch.
A medida que esos pilotos empiecen a dejar datos sólidos sobre la mesa, Ferguson espera tijera: “Cuando las empresas vean pruebas reales del impacto de la IA, recortarán parte del presupuesto de experimentación, racionalizarán herramientas solapadas y destinarán esos ahorros a las tecnologías de IA que han cumplido”.
Traducido: si ahora sois uno de tres proveedores cubriendo el mismo caso de uso dentro de un banco o una telco, 2026 es el año en el que esa historia probablemente se quede en uno solo.
Rob Biederman, socio director en Asymmetric Capital Partners, cree que ese movimiento se verá en toda la industria, no solo dentro de cada presupuesto.
“Los presupuestos aumentarán para un conjunto reducido de productos de IA que claramente ofrecen resultados y caerán en picado para todo lo demás”, afirma. “Esperamos una bifurcación donde un pequeño número de proveedores capture una parte desproporcionada de los presupuestos de IA empresarial, mientras muchos otros verán cómo sus ingresos se estancan o retroceden”.
La ley de potencia aplicada a la IA corporativa.
En qué se van a gastar de verdad el dinero
Más presupuesto no significa más experimentos, sino más foco. Los inversores encuestados por TechCrunch coinciden bastante en los destinos prioritarios del gasto.
1. Capas de seguridad, gobierno y control
Scott Beechuk, socio en Norwest Venture Partners, cree que el primer salto de inversión llegará en todo lo que hace que la IA sea utilizable –y defendible– en entornos regulados.
“Las empresas ya reconocen que la inversión real está en las capas de salvaguardas y supervisión que hacen que la IA sea confiable”, señala. “A medida que estas capacidades maduren y reduzcan el riesgo, las organizaciones se sentirán seguras para pasar de pilotos a despliegues a escala, y los presupuestos aumentarán”.
Hablamos de monitorización de modelos, controles de acceso y políticas, trazabilidad y auditoría, filtrado de contenidos y herramientas de cumplimiento que se apoyan en modelos ya existentes.
2. Fundamentos de datos y optimización post‑entrenamiento
Harsha Kapre, director en Snowflake Ventures, divide la inversión en IA para 2026 en tres bloques:
- reforzar los fundamentos de datos,
- optimizar los modelos después de su entrenamiento base,
- consolidar herramientas.
Sin datos ordenados y accesibles no hay estrategia de IA que funcione. Ahí arranca la partida. Después viene el valor añadido: adaptar modelos generales a dominios, flujos de trabajo y datos propios de cada empresa para que muevan de verdad los indicadores de negocio.
“Los CIO están reduciendo activamente la dispersión de herramientas SaaS y avanzan hacia sistemas unificados e inteligentes que bajan los costes de integración y ofrecen un retorno de inversión medible”, explica Kapre. “Las soluciones habilitadas por IA probablemente serán las grandes beneficiadas de este cambio”.
3. Menos soluciones puntuales, más plataformas integradas
El modelo “probemos todas las apps de IA del mercado” que vimos en 2023 y 2024 tiene fecha de caducidad. Los VCs esperan que en 2026 los equipos de compras busquen menos piezas y más plataformas que:
- se conecten bien con la infraestructura de datos y nube existente,
- cubran varios casos de uso adyacentes,
- incluyan gobierno, seguridad y observabilidad de serie,
- demuestren ROI en producción, no solo en demos espectaculares.
Eso favorece a los grandes proveedores que ya están inyectando IA en productos que las empresas pagan desde hace años. Para la ola de herramientas super‑especializadas que only hacen una cosa para un solo departamento, el mercado se pondrá cuesta arriba.
El impacto para las startups de IA
Este giro de la experimentación a la concentración no golpeará a todos por igual.
Los inversores a los que entrevistó TechCrunch vuelven una y otra vez a la misma pregunta: ¿tiene esta startup un foso defensivo real o podría un hyperscaler o un proveedor de grandes modelos de lenguaje clonar algo parecido en poco tiempo?
El consenso apunta a dos perfiles ganadores:
- soluciones verticales muy profundas, con flujos de trabajo difíciles de replicar, y
- productos construidos sobre datos propios a los que los grandes no pueden acceder fácilmente.
Si vuestra propuesta de valor se parece demasiado a algo que ya ofrecen AWS, Salesforce u otros gigantes del software empresarial, 2026 puede traer una resaca seria. Los pilotos “a ver qué pasa” y los presupuestos de innovación –precisamente los que muchas startups usan para entrar en cuentas grandes– serán los primeros en caer cuando los CIO empiecen a “racionalizar herramientas solapadas”.
Varios VCs comparan este momento con lo que pasó en el mundo SaaS hace unos años: cuando los directores financieros descubrieron que pagaban tres herramientas para lo que una sola podía resolver, comenzó la poda. Con la IA, todo apunta a que ese ajuste llegará más rápido.
Más presupuesto de IA, pero un trozo de pastel más pequeño
Si las predicciones se cumplen, 2026 traerá una paradoja curiosa:
- los presupuestos de IA empresarial subirán,
- la IA se colará en más procesos en producción,
- pero muchas startups de IA no verán cómo su facturación se dispara al mismo ritmo.
Ese dinero extra se acumulará en manos de un grupo relativamente pequeño de proveedores capaces de demostrar impacto claro y repetible en ingresos, costes o riesgo.
Para los equipos de tecnología y negocio de grandes empresas en España y Latinoamérica, el mensaje es sencillo: menos experimentos, más decisiones estratégicas. Para los fundadores, la barra de entrada sube. En 2026 no bastará con decir “usamos IA”. Hará falta un foso defensivo, casos de uso probados en producción y una respuesta muy convincente a la pregunta que domina todas las reuniones con CIOs: por qué deberíamos quedaros un sitio entre los pocos proveedores de IA que vamos a mantener.
