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Espacio patrocinadoLa inteligencia artificial se ha convertido en la vertical de mayor crecimiento del sector tecnológico español, y con ese crecimiento ha llegado una pregunta que el ecosistema inversor ya no esquiva: cuántas de las compañías que hoy levantan capital seguirán en pie cuando el entusiasmo inicial se enfríe.
La duda no nace de la desconfianza en la tecnología, sino del desajuste entre el dinero que se mueve y el uso que realmente se le da, un desajuste que empieza a leerse en los propios informes que ordenan el sector.
El entusiasmo corre más rápido que la adopción
La magnitud del fenómeno se ve en el capital. Según el AI Index Report 2025 de Stanford, la inversión privada mundial en IA generativa alcanzó los 33.900 millones de dólares en 2024, un 18,7% más que el año anterior y más de ocho veces el nivel de 2022, una curva que describe una carrera por posicionarse antes que un mercado ya asentado.
Frente a esa cifra, la adopción avanza a otro ritmo: cerca del 20% de las compañías encuestadas por el Banco de España utiliza ya estos sistemas y, en buena parte de los casos, su aplicación sigue siendo experimental.
Ahí está la tensión de fondo. El capital se comporta como si el mercado estuviera maduro, mientras que la demanda todavía tantea dónde y cuánto conviene integrar la tecnología, y esa distancia es la que alimenta la conversación sobre una posible burbuja, entendida siempre como marco de análisis y no como veredicto.
El filtro que viene: de la demostración al ingreso recurrente
Durante la primera etapa del ciclo bastaba a menudo con probar que una herramienta podía hacer algo nuevo, pero el criterio ha empezado a moverse hacia preguntas menos vistosas y más exigentes: cuánto mejora realmente un proceso, cuánto está dispuesto a pagar el cliente y qué capacidad tiene la compañía para defender su posición cuando aparecen competidores que usan tecnología equivalente.
La propia evolución de la IA acelera ese endurecimiento. Construir un producto exige hoy menos tiempo y menos recursos que hace unos años, lo que ha ampliado la experimentación y ha multiplicado los proyectos paralelos, con fundadores que prueban varias ideas a la vez y cambian de mercado en cuanto una propuesta no gana tracción.
Desde BeHappy Investments, vehículo de inversión de impacto social, sitúan el problema en el terreno de la permanencia: «existe mercado y existe interés; queda por comprobar qué soluciones consiguen integrarse de manera suficientemente profunda en sus clientes como para generar ingresos recurrentes y construir una ventaja que permanezca cuando la tecnología se normalice».
Esa capacidad de permanecer es la que empieza a pesar en las decisiones de inversión en fases tempranas, cuando todavía hay pocos ingresos y el historial es corto, y buena parte de la tesis descansa en la voluntad del equipo de dedicar años al mismo problema en lugar de saltar al siguiente.
El problema europeo no es crear, es sostener
El posible exceso de proyectos convive con una realidad menos comentada: las compañías que sí demuestren negocio necesitarán cantidades crecientes de capital para competir, y es justo en ese tramo donde Europa muestra su debilidad.
La financiación de capital riesgo destinada a IA en el continente representa alrededor del 6% del total mundial, según los informes de la Comisión Europea sobre la década digital, de modo que incluso las empresas europeas que logran crecer quedan expuestas a terminar en manos de compradores extranjeros por falta de fondos capaces de acompañarlas en las fases posteriores.
España refleja bien esa paradoja, porque aparece entre los países europeos con más actividad en creación de startups de IA -aunque lejos de polos como Reino Unido, Alemania o Francia-, y esa base tendrá poco recorrido si el capital desaparece precisamente cuando las mejores compañías empiezan a necesitarlo para escalar.
La lectura entre líneas
El relato dominante mezcla dos cosas que conviene separar. Una es el valor de la tecnología, que estos informes no ponen en duda; la otra es el precio y la sostenibilidad de las compañías construidas a su alrededor, que es donde se concentra el riesgo.
Los próximos años no dirán tanto si la IA funciona -eso ya está demostrándose- como cuántas de las empresas que hoy la exploran consiguen atravesar la etapa experimental, encontrar capital para seguir creciendo y mantener el foco el tiempo necesario para convertir una buena oportunidad tecnológica en un negocio capaz de resistir.
-Nyria
