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Oportunidades para las nuevas empresas de inteligencia artificial en 2025 *ACtualizado*.

"Mientras todos se pelean por implantar la GPT-5, algunos siguen ganando dinero vendiendo botones". La verdadera oportunidad de la IA en 2025 no es reinventar la rueda: es resolver problemas reales sin quemar presupuestos. Nichos infravalorados: personalización que no haga que los clientes se sientan en Black Mirror, asistentes sanitarios que distingan un resfriado de urgencias, analítica para pymes que odian Excel. ¿El éxito? No de los que tienen la IA más potente, sino de los que la hacen accesible, útil y sostenible.

Guía semiseria para sobrevivir a la fiebre del oro dela inteligencia artificial (mientras todo el mundo finge saber qué es realmente la GPT-5) *ACtualizada*.

La IA está entrando en su fase adulta (aunque a veces siga actuando como un adolescente que suelta respuestas al azar). Aquí es donde las startups pueden marcar realmente la diferencia, sin tener que prometer que salvarán el mundo ni predecir un futuro que ni siquiera Sam Altman conoce.

Los nichos de mercado de los que nadie le habla (pero que debería tener en cuenta)

1. Plataformas que transforman los datos en experiencias a medida, sin hacer que los clientes se sientan como en un episodio de Black Mirror. Desde ecommerce que sabe cuándo NO sugerir un producto, hasta contenidos que realmente se adaptan a los gustos del usuario (y no a lo que el algoritmo cree que deberías querer).

2. Asistentes sanitarios virtuales con corazón ♥️

  • Gestión de citas sin el clásico 'ya le llamaremos' (sí, aún estamos esperando esa llamada de 2019)
  • Triaje virtual que distingue entre "estoy resfriado" y "necesito ir a urgencias" (y no sugiere la amputación de una uña encarnada).
  • Seguimientos que no parezcan escritos por un robot (aunque, irónicamente, lo sean).

3. Creación de contenidos para humanos Herramientas para ayudar a crear contenidos con alma:

  • Textos SEO que no parezcan escritos por un bot (este lo es, y se nota)
  • Mensajes que no hagan que tus nietos se avergüencen de ti (los que ya ponen los ojos en blanco cuando usas el móvil con dos dedos).
  • Un texto que convenza sin parecer un famoso vendedor de alfombras gritando ¡¡¡OFERTA ESPECIAL!!!

4. Hogares inteligentes (pero no demasiado inteligentes) Sistemas que hacen la vida más fácil sin convertir tu casa en un HAL 9000:

  • Aprenden tus hábitos (incluso los más embarazosos, como ver reality shows a las 3 de la madrugada).
  • Optimizan el consumo (y tu cartera cada vez más vacía)
  • Se integran con todo (incluso con ese dispositivo inteligente que compraste en 2018 y nunca configuraste)

5. Analítica para PYME que odian Excel Herramientas que hacen que los números sean amigables incluso para quienes fueron a la escuela secundaria clásica:

  • Cuadros de mando que no necesitan un doctorado en astrofísica cuántica para entenderse
  • Predicciones que parecen magia (pero son ciencia, gracias al modelo multimodal que ni siquiera los desarrolladores entienden)
  • Información útil (y no gráficos de colores para impresionar a los inversores)

Estrategias para no fracasar (o al menos fracasar con estilo)

  • Encuentra un problema que realmente moleste a alguien ✅ (no inventes problemas que solo existen en tu pitch deck)
  • Empieza poco a poco pero sueña a lo grande ✅ (tu oficina en el garaje primero, Claude, Géminis y el ascenso de GPT después)
  • Maneja el dinero como si fuera tuyo (porque tarde o temprano lo será, cuando los inversores dejen de creer en cuentos de hadas) ✅
  • Mejorado constantemente (pero sin enviar actualizaciones a las 3 de la mañana que borren todos los datos del usuario) ✅

Zonas que no le harán vivir bajo un puente

  • Sanidad (la gente siempre enfermará, por desgracia, pero cuidado con las normas de la Ley Europea de IA a partir del 2 de febrero de 2025).
  • EdTech (porque aprender nunca pasa de moda, y los estudiantes están cada vez menos preparados)
  • Ciberseguridad (porque mientras usted duerme, alguien está intentando piratear su cafetera conectada)

La verdad sobre 2025El éxitono pertenecerá a quienes tengan la IA más potente, sino a quienes resuelvan problemas reales sin ella:

  • Quemar los presupuestos de los clientes (porque no todos tienen los miles de millones de Microsoft).
  • Prometer reinventar la rueda (cuando todo lo que se necesita es una actualización)
  • Utilizar "blockchain" y "metaverso" en la misma frase (es un delito castigado por la Ley de IA).

La verdadera innovación consistirá en fabricar IA:

  • Accesible (incluso para quienes no saben qué es un transformador o qué significa GPT-5o, que de todas formas no llegará antes de finales de 2025).
  • Útil (útil en el mundo real, no sólo en el pitch deck con gráficos de crecimiento exponencial).
  • Sostenible (tanto para el planeta como para la cuenta bancaria, ya que los costes de formación siguen aumentando).
  • Cumplir la nueva normativa (porque a partir de 2025 las prohibiciones de la Ley Europea de IA son una realidad, y las sanciones llegan hasta los 15 millones de euros).

Recuerda que, mientras todo el mundo se afana por implantar Claude 3.7 Sonnet o GPT-o3, todavía hay quien gana dinero vendiendo botones. A veces, la tecnología más sencilla es la que mejor funciona.

Recursos para el crecimiento empresarial

9 de noviembre de 2025

Regulación de la IA para aplicaciones de consumo: cómo prepararse para la nueva normativa de 2025

2025 marca el final de la era del "Salvaje Oeste" de la IA: AI Act EU operativa a partir de agosto de 2024 con obligaciones de alfabetización en IA a partir del 2 de febrero de 2025, gobernanza y GPAI a partir del 2 de agosto. California es pionera con el SB 243 (nacido tras el suicidio de Sewell Setzer, una niña de 14 años que entabló una relación emocional con un chatbot), que impone la prohibición de sistemas de recompensa compulsiva, detección de ideación suicida, recordatorio cada 3 horas de "no soy humano", auditorías públicas independientes, sanciones de 1.000 dólares por infracción. SB 420 exige evaluaciones de impacto para "decisiones automatizadas de alto riesgo" con derechos de apelación de revisión humana. Cumplimiento real: Noom citada en 2022 por bots que se hacían pasar por entrenadores humanos, acuerdo de 56 millones de dólares. Tendencia nacional: Alabama, Hawai, Illinois, Maine, Massachusetts clasifican la falta de notificación de los chatbots de IA como infracción de la UDAP. Enfoque de tres niveles de sistemas de riesgo crítico (sanidad/transporte/energía) certificación previa al despliegue, divulgación transparente de cara al consumidor, registro de uso general+pruebas de seguridad. Mosaico normativo sin prioridad federal: las empresas de varios estados deben navegar por requisitos variables. UE a partir de agosto de 2026: informar a los usuarios de la interacción con la IA a menos que sea obvio, etiquetar el contenido generado por la IA como legible por máquina.
9 de noviembre de 2025

Regular lo que no se crea: ¿corre Europa el riesgo de la irrelevancia tecnológica?

Europa atrae sólo una décima parte de la inversión mundial en inteligencia artificial, pero pretende dictar las normas mundiales. Este es el "efecto Bruselas": imponer normas a escala planetaria mediante el poder de mercado sin impulsar la innovación. La Ley de Inteligencia Artificial entra en vigor de forma escalonada hasta 2027, pero las multinacionales tecnológicas responden con creativas estrategias de evasión: invocando secretos comerciales para evitar revelar datos de entrenamiento, elaborando resúmenes técnicamente conformes pero incomprensibles, utilizando la autoevaluación para rebajar los sistemas de "alto riesgo" a "riesgo mínimo", forum shopping eligiendo Estados miembros con controles menos estrictos. La paradoja de los derechos de autor extraterritoriales: la UE exige que OpenAI cumpla las leyes europeas incluso para la formación fuera de Europa, un principio nunca visto en el derecho internacional. Surge el "modelo dual": versiones europeas limitadas frente a versiones globales avanzadas de los mismos productos de IA. Riesgo real: Europa se convierte en una "fortaleza digital" aislada de la innovación global, con los ciudadanos europeos accediendo a tecnologías inferiores. El Tribunal de Justicia en el caso de la puntuación crediticia ya ha rechazado la defensa de los "secretos comerciales", pero la incertidumbre interpretativa sigue siendo enorme: ¿qué significa exactamente "resumen suficientemente detallado"? Nadie lo sabe. Última pregunta sin respuesta: ¿está la UE creando una tercera vía ética entre el capitalismo estadounidense y el control estatal chino, o simplemente exportando burocracia a un ámbito en el que no compite? Por ahora: líder mundial en regulación de la IA, marginal en su desarrollo. Amplio programa.
9 de noviembre de 2025

Outliers: donde la ciencia de datos se encuentra con las historias de éxito

La ciencia de datos ha dado la vuelta al paradigma: los valores atípicos ya no son "errores que hay que eliminar", sino información valiosa que hay que comprender. Un solo valor atípico puede distorsionar por completo un modelo de regresión lineal -cambiar la pendiente de 2 a 10-, pero eliminarlo podría significar perder la señal más importante del conjunto de datos. El aprendizaje automático introduce herramientas sofisticadas: Isolation Forest aísla los valores atípicos construyendo árboles de decisión aleatorios, Local Outlier Factor analiza la densidad local, Autoencoders reconstruye los datos normales e informa de lo que no puede reproducir. Hay valores atípicos globales (temperatura de -10 °C en los trópicos), valores atípicos contextuales (gastar 1.000 euros en un barrio pobre), valores atípicos colectivos (picos sincronizados de tráfico en la red que indican un ataque). Paralelismo con Gladwell: la "regla de las 10.000 horas" es discutida-Paul McCartney dixit "muchas bandas han hecho 10.000 horas en Hamburgo sin éxito, la teoría no es infalible". El éxito matemático asiático no es genético sino cultural: el sistema numérico chino es más intuitivo, el cultivo del arroz requiere una mejora constante frente a la expansión territorial de la agricultura occidental. Aplicaciones reales: los bancos británicos recuperan un 18% de pérdidas potenciales gracias a la detección de anomalías en tiempo real, la industria manufacturera detecta defectos microscópicos que la inspección humana pasaría por alto, la sanidad valida datos de ensayos clínicos con una sensibilidad de detección de anomalías superior al 85%. Lección final: a medida que la ciencia de datos pasa de eliminar los valores atípicos a comprenderlos, debemos ver las trayectorias no convencionales no como anomalías que hay que corregir, sino como valiosas trayectorias que hay que estudiar.