Estudio revela que ARR de startups es más riesgoso

AI ha marcado un hito en el ámbito de la tecnología empresarial, transformando el panorama de inversión en tecnologías de información. Según proyecciones de la firma IDC, las empresas, tradicionalmente cautelosas en sus decisiones de compra, están en camino de gastar 4.25 billones de dólares en tecnología para el año 2026, impulsadas casi en su totalidad por la inteligencia artificial.

Una reciente investigación de la firma de capital de riesgo Madrona revela que el 74% de 150 profesionales de TI encuestados planean aumentar sus presupuestos de IA en los próximos 12 meses, mientras que el resto prevé mantener sus gastos. No obstante, una preocupación persiste: menos de la mitad de los proyectos de IA que las empresas inician logran realizarse completamente.

Este escenario representa una mejora con respecto a lo reportado el año pasado por MIT, que había indicado que el 95% de los proyectos de IA en las empresas habían fracasado en términos de retorno sobre la inversión. Aunque el hecho de que menos de la mitad tenga éxito sigue siendo un nivel bajo, es una mejora notable frente a una tasa de éxito del 5%.

Un hallazgo más preocupante del reporte de Madrona es la falta de compromiso a largo plazo por parte de las empresas con los proveedores de IA. Un 77% de las empresas reevalúan a sus proveedores cada seis meses, creando una dinámica de "entrada rápida y salida rápida" que difiere del modelo tradicional de software como servicio (SaaS), donde los contratos de varios años generaban una inercia significativa.

Esto influye en los números de ingresos recurrentes anuales (ARR) que muchas startups reportan. Los presupuestos experimentales en empresas fueron el motor del auge inicial de la IA en 2025. Este año, se esperaba que esas grandes empresas comenzaran a establecer contratos a largo plazo con startups de IA, permitiendo a estas última presumir de un crecimiento astronómico en sus ingresos.

Sin embargo, por primera vez, los ingresos de las empresas siguen siendo inciertos incluso después de que un producto de IA ha sido adoptado. Parte del problema radica en que muchas startups de IA aún no han encontrado un modelo de precios adecuado para sus productos en el ámbito empresarial. Una investigación de la firma Andreessen Horowitz, que encuestó a 50 compradores técnicos de IA, encontró que más de la mitad prefiere vincular las tarifas de IA a los resultados producidos en lugar de a métricas de uso como la cantidad de tokens consumidos.

Cargar por uso similar a un modelo de negocio típico de SaaS, donde lo que importa es cuántos empleados o cuánto espacio de almacenamiento se necesita, no se ajusta a la naturaleza de la IA. Un enfoque que se centre en el trabajo visible es lo que permite a las startups demostrar su valor. Cuando las tasas están basadas en los resultados, como el número de informes procesados o leads generados, esto hace que el producto sea "económicamente valioso para ambas partes".

Todo esto sugiere que la IA podría haber iniciado una nueva era de experimentación empresarial, ofreciendo a las startups oportunidades para que las empresas sean más receptivas a probar sus tecnologías. Sin embargo, esto también significa que un contrato empresarial ya no garantiza ingresos a largo plazo. Queda por ver si las empresas regresarán a sus hábitos de compra a largo plazo en el futuro.

Este contenido se basa en datos disponibles hasta el 3 de septiembre de 2026 y reflejan un momento particular de cambios en el sector.

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