Cerca de US$ 192.700 millones fue la cantidad aproximada de capital de riesgo invertido en startups de inteligencia artificial a nivel mundial en 2025, según indica Bloomberg. En este contexto, la masificación de la inteligencia artificial (IA) está reconfigurando el mapa global del emprendimiento tecnológico.

Sin embargo, la misma dinámica que acelera la inversión también aumenta los riesgos. En un mercado donde desarrollar software se ha vuelto más rápido y accesible —y donde herramientas de IA permiten replicar funcionalidades en semanas o incluso días—, los fondos de venture capital comienzan a elevar su estándar de evaluación.

En ese contexto, Magical —aceleradora y fondo de inversión asociada al grupo Aster — sostiene que el ecosistema enfrenta un punto de inflexión. De cara a 2026, la firma identifica un cambio estructural en la forma de evaluar startups de alto impacto y plantea cinco criterios que marcarán las decisiones de inversión en la región. “Hace tres años, que una startup incorporara inteligencia artificial era un diferencial claro. Hoy, la IA dejó de ser una ventaja competitiva en sí misma y pasó a ser un estándar. El verdadero riesgo es invertir en compañías que no logran diferenciarse más allá del uso de esta tecnología”, afirma María Noel de la Paz, accelerator director en Magical.

Según la ejecutiva, el foco de los inversionistas está migrando desde la simple innovación digital hacia la capacidad de construir valor. Esto implica considerar desde activos físicos hasta complejidad regulatoria, pasando por el nivel de especialización de los equipos fundadores. “Estamos cambiando la forma en que evaluamos a los emprendimientos. El foco ya no está solo en el software, sino en la capacidad de construir valor difícil de replicar, especialmente en industrias complejas y altamente reguladas”, agrega.

Estos serán los criterios a evaluar por los inversionistas en 2026, según Magical:

1. Tecnología con anclaje físico

Uno de los principales criterios que ganará relevancia en 2026 será la capacidad de integrar tecnología propietaria con activos del mundo físico. Esto incluye hardware, sensores, biotecnología, automatización industrial o soluciones que requieren infraestructura real para operar.

La lógica detrás de esta tendencia es clara: mientras las aplicaciones puramente digitales pueden ser copiadas o recreadas con rapidez, los modelos híbridos —donde software y mundo físico se integran— presentan mayores barreras de entrada, requieren inversión sostenida y generan ventajas competitivas más duraderas. “En 2026, la ventaja competitiva no estará solo en el código, sino en cómo el software se articula con el mundo físico”, sostiene De la Paz.

Este enfoque se alinea con el creciente interés global por áreas como climate tech, health tech, agrotech y deep tech, donde la innovación depende tanto de algoritmos como de capacidades industriales y científicas.

2. Hoja de ruta tech

Otro factor clave será contar con una planificación tecnológica de largo plazo. No se trata solo de tener un producto mínimo viable (MVP por sus siglas en inglés), sino de demostrar una visión estructurada sobre cómo evolucionará la solución en el tiempo, idealmente proyectando al menos tres etapas de desarrollo.

Los inversionistas, advierte Magical, priorizarán startups con capacidad de adaptación y con una estrategia clara para incorporar mejoras de forma constante. “El ritmo de avance de la inteligencia artificial obliga a pensar en innovación continua. Una startup sin una hoja de ruta clara, sin revisión periódica de su tecnología y sin iteraciones recurrentes, corre el riesgo de quedar rápidamente fuera del mercado”, señala la directora.

En la práctica, esto implica que los fondos ya no solo mirarán el “producto actual”, sino la arquitectura, el potencial de escalamiento tecnológico y la capacidad de anticiparse a la competencia.

3. Equipos especializados

En la etapa previa del ecosistema startup, muchos emprendimientos exitosos surgieron desde equipos generalistas, capaces de construir productos digitales con rapidez y moverse con flexibilidad en mercados emergentes. Sin embargo, Magical plantea que la siguiente ola de retornos vendrá de equipos altamente especializados.

La razón: los problemas más relevantes y valiosos para resolver en 2026 no serán necesariamente simples. Por el contrario, se tratará de desafíos complejos, que requieren conocimiento profundo en sectores como salud, energía, logística avanzada, finanzas, manufactura o infraestructura crítica. “Los grandes retornos de los próximos años vendrán de equipos que se animen a trabajar sobre problemas difíciles, y no de soluciones genéricas”, afirma De la Paz.

Esta tendencia también responde a un cambio cultural dentro del venture capital: el auge de la IA está generando un “ruido” de startups similares, y en ese escenario la experiencia real se transforma en un filtro para identificar proyectos con capacidad de ejecución y diferenciación genuina.

4. Operación en entornos regulados

Si la IA vuelve más fácil replicar tecnología, la regulación puede transformarse en una barrera estratégica. Magical anticipa que sectores altamente regulados ganarán protagonismo en el radar de los inversionistas durante 2026.

Áreas como salud, energía, fintech, infraestructura y servicios críticos obligan a las startups a cumplir normativas estrictas, procesos de certificación, validaciones técnicas y exigencias legales que requieren tiempo y capital. Pero precisamente por eso, una vez superadas esas etapas, las compañías tienden a construir una posición más defendible frente a nuevos competidores.

En este tipo de industrias, la capacidad de navegar marcos normativos complejos y sostener procesos largos de validación se convierte en un diferencial competitivo en sí mismo, lo que resulta especialmente atractivo para los fondos que buscan apuestas de alto impacto y con barreras de entrada reales.

5. IA como motor interno del negocio

Finalmente, Magical sostiene que la inteligencia artificial dejará de evaluarse únicamente como un atributo del producto y pasará a ser un factor relevante en la operación interna de las startups.

Esto implica que los inversionistas mirarán si la empresa utiliza IA para optimizar procesos, automatizar tareas, mejorar la toma de decisiones, reducir costos o aumentar productividad. En particular, un indicador clave será la capacidad de generar más ingresos por persona, un elemento cada vez más observado por fondos que buscan compañías eficientes y con estructuras livianas.

En un escenario donde los mercados de capital han sido más selectivos y donde la rentabilidad vuelve a ganar relevancia, el uso inteligente de la IA para hacer más eficiente la operación puede marcar la diferencia entre startups que sobreviven y startups que escalan, explican desde esta aceleradora.