En 1957, ocho jóvenes ingenieros, conocidos más tarde como los “Traitorous Eight”, tomaron la decisión que dio origen a Silicon Valley: abandonaron Shockley Semiconductor por desacuerdos con su fundador, fundaron Fairchild Semiconductor y no solo marcó el nacimiento de la industria de los semiconductores, sino que también sentó las bases de una nueva era con empresas como Intel y AMD.
Hoy, los investigadores en inteligencia artificial generativa tienen una oportunidad similar; si uno mira las 50 startups de AI con más funding por parte de inversores, o las 10 más conocidas, vas a ver que seguramente todos están fundados o co-fundados por un investigador; y cuando lean que equipos de empresas grandes (ej: Google u OpenAI) van a abrir un startup seguro son investigadores y tiene lógica porque el mercado de GenAI está todavía naciendo y nadie conoce cómo van a evolucionar los modelos de negocio.
Por eso con cada release de los gigantes, léase OpenAI, mueren decenas de startups; un poco repitiendome:
"... la velocidad de despliegue de infraestructura es tal que se está pisando con el lanzamiento de muchos modelos de negocio no probados o ni siquiera pensados, por el pico de expectativas exageradas de varios VCs que no dejan de saltar de una moda a otra, y tienen miles de millones en dry-powder". (¿Hay una burbuja?, agosto 2024).
¿Cómo impacta esto en la industria? De muchas maneras, pero algunas son más claras de ver que en otras:
- A nivel emprendedor, es un gran momento para arrancar una startup donde AI sea parte core de tus procesos... pero si vas a ser un "pure AI" tendrías que ir a mercados donde puedas tener una diferenciación clara.
- Tooling: como los llamabamos en MS, toda herramienta que ayude al mercado a implementar o manejar herramientas de AI es clave.
- Enterprise: si sos capaz de trabajar con sets propietarios de datos (aunque la ventana se esté cerrando) en mercados donde los hyperscalers no estén atacando directamente tenés una oportunidad. (Nota: no lo confundas con hacer "consulting/implementation" porque tu exit es un aquihire a un Globant y está bien, pero a un VC eso no le interesa).
- O, como decía arriba, usá AI para tus procesos... ej: el on-boarding de usuarios, la creación del contenido (ej: no entiendo que MercadoLibre no tenga un "Copilot de publicación" o que las apps de Citas no te ayuden a editar tus imágenes con GenAI!)
- A nivel Inversor, si no entendés como funcionan los stacks de AI y como están avanzando los gigantes (más allá de los comunicados) creo que vas a tener un problema en encontrar un AI startup que la rompa.
- Consejo: si estás en un mercado marginal sin un fundador o co-fundador técnico realmente fuerte, deberías repensar cómo pueden competir tus invertidos contra un ecosistema cada día más concentrado.
- A nivel Big Tech: los hyperscalers van a seguir siendo los ganadores porque nadie tiene sus recursos, pero el talento que están perdiendo es increíble porque NO ofrecen oportunidades de crear internamente; para tener una idea: ninguno de los 8 creadores de "Attention is all you Need", el paper que creó este mercado, sigue en Google, y de las 50 empresas top de AI a nivel global... 14 fueron fundadas por ex Googlers (ej: Anthropic, Perplexity AI y Mistral AI).
- A nivel academia: sigo sosteniendo como hace 8 años que el "la pérdida de talento en la academia va a ser un problema a largo plazo". Eso se ve en las posiciones que ni siquiera Stanford o Caltech pueden cubrir, cuando antes era una meca.
- ¿Que haría? encontrar mejores mecanismos de transferencia de tecnología donde los investigadores sean debidamente recompensados (ej: Israel Tech).
De nuevo, estos son pensamientos sueltos sobre el gran gran momento en el que estamos metidos todos los del ecosistema emprendedor, y creo que Hispam/Brasil tienen grandes oportunidades para este momento, pero deberíamos entender bien que estamos en la génesis de algo como fue 1957 para Silicon Valley y que, además, pese a que estamos en un mercado lejano... el talento es global pero el capital no todavía
