Los capitalistas de riesgo parecen haber encontrado su nueva gran tesis de inversión: utilizar la inteligencia artificial para extraer márgenes de beneficio propios del software en empresas de servicios, un sector tradicionalmente intensivo en mano de obra. La estrategia consiste en adquirir empresas maduras de servicios profesionales, implementar IA para automatizar tareas clave y, posteriormente, usar el flujo de caja mejorado para adquirir más compañías en una espiral de crecimiento.
Sin embargo, las primeras señales de advertencia sugieren que esta metamorfosis industrial podría ser mucho más complicada de lo que los inversores anticipan, debido a un nuevo y costoso problema: el «workslop».
La Tesis de la IA en Cifras
| $16B | Tamaño del mercado global de servicios (frente a $1B del software), el objetivo de la disrupción. |
| 70% | Porcentaje de tareas que los VCs creen que la IA puede automatizar en sectores como los centros de llamadas. |
| $9M | Coste anual estimado en pérdida de productividad por el «workslop» para una empresa de 10.000 empleados. |
La estrategia de los «roll-up» con IA
A la cabeza de esta tendencia se encuentra General Catalyst (GC), que ha destinado 1.500 millones de dólares de su último fondo a esta estrategia. El plan, liderado por Marc Bhargava, consiste en incubar startups nativas de IA y usarlas como vehículos para adquirir empresas de servicios ya establecidas. El objetivo es duplicar, como mínimo, el margen EBITDA de las compañías adquiridas.
Un ejemplo es Titan MSP. GC invirtió 74 millones de dólares para ayudarles a desarrollar herramientas de IA para proveedores de servicios gestionados (MSPs). Posteriormente, adquirieron RFA, una consolidada firma de servicios de TI. Según Bhargava, Titan demostró que podía automatizar el 38% de las tareas típicas de un MSP, utilizando los márgenes mejorados para adquirir nuevas empresas. De manera similar, GC incubó Eudia, enfocada en departamentos legales internos. Con clientes como Chevron y Stripe, Eudia ofrece servicios legales a tarifa fija impulsados por IA y recientemente adquirió Johnson Hanna.
Otras firmas siguen una línea parecida. Mayfield, dirigida por Navin Chaddha, ha destinado 100 millones de dólares a inversiones en «compañeros de equipo de IA» y lideró la ronda de Gruve, una consultora de TI que alcanzó un margen bruto del 80%. El inversor en solitario Elad Gil también respalda a empresas que adquieren negocios maduros para transformarlos, argumentando que es mucho más rápido que simplemente venderles software.
El problema del «workslop»: el coste oculto de la IA
Sin embargo, un estudio reciente del Stanford Social Media Lab y BetterUp Labs revela una complicación importante. El 40% de los empleados encuestados afirman tener que realizar más trabajo debido al «workslop»: trabajo generado por IA que aparenta estar bien hecho pero carece de sustancia, creando en realidad más tareas y problemas para los compañeros humanos.
Los empleados afirmaron pasar casi dos horas de media lidiando con cada instancia de «workslop», ya sea para descifrarlo, devolverlo o, más a menudo, arreglarlo ellos mismos. Según un artículo publicado en Harvard Business Review, los autores del estudio estiman que este fenómeno tiene un coste invisible de 186 dólares al mes por persona. Para una organización de 10.000 trabajadores, esto se traduce en 9 millones de dólares anuales en productividad perdida.
¿Una amenaza para la tesis de los VCs?
Este fenómeno amenaza directamente la economía de la estrategia. Si las empresas reducen su personal como dicta la tesis de la eficiencia, tendrán menos gente para corregir los errores de la IA. Si, por el contrario, mantienen la plantilla para gestionar el trabajo extra generado por la IA, las enormes ganancias de margen con las que cuentan los VCs no se materializarán.
Bhargava, de General Catalyst, no está de acuerdo con que la IA esté sobrevalorada. Argumenta que estas dificultades de implementación, en realidad, validan su enfoque. «Si fuera fácil aplicar la tecnología de IA, entonces obviamente nuestra tesis sería menos robusta. Pero la realidad es que es realmente difícil transformar una empresa con IA». Sostiene que la clave es la sofisticación técnica, y que se necesitan ingenieros de IA con experiencia de empresas como Rippling, Ramp o Scale para comprender los matices de los diferentes modelos.
Aun así, es innegable que el «workslop» es una amenaza. Por el momento, parece que se necesitará más que uno o dos estudios para frenar el entusiasmo inversor de Silicon Valley. De hecho, GC afirma que sus compañías ya son rentables gracias a que adquieren negocios con flujos de caja existentes. «Mientras la tecnología de IA continúe mejorando», concluye Bhargava, «habrá más y más industrias en las que ayudar a incubar empresas».
