El padrino del emprendimiento en Silicon Valley, Steve Blank: En la era de la IA, las empresas emergentes de más de dos años deberían considerar volver a empezar.

Autor: Steve Blank

Traducido por: Deep潮 TechFlow

Deep潮 Guía: El autor de este artículo, Steve Blank, es muy conocido en el círculo emprendedor de Silicon Valley, conocido como el “Padre del Lean Startup”, y escribió “The Four Steps to the Epiphany”, siendo el creador de la metodología Customer Development.

El libro de Eric Ries, “Lean Startup”, se desarrolló sobre la base de su teoría. Ha enseñado cursos de emprendimiento en Stanford, Berkeley y Columbia, y el programa I-Corps de la Fundación Nacional de Ciencias de EE. UU. también está basado en su metodología.

Recientemente, Steve Blank tomó un café con un fundador en el que había invertido y descubrió que, después de seis años de trabajo arduo, la otra parte no se había dado cuenta de que el mundo exterior ya había cambiado.

De esto nació este artículo, cuyo punto central es muy directo:

Si tu empresa tiene más de dos años, es muy probable que tu plan de negocio ya esté desactualizado. La IA está redefiniendo la velocidad de desarrollo, el tamaño del equipo, los modelos de precios y las barreras de entrada, y los fundadores que todavía usan el guion de 2024 probablemente no podrán llegar a la próxima ronda de financiación.

Para los lectores que están emprendiendo o que siguen el mundo de la tecnología y el capital de riesgo, las observaciones de primera mano desde el otro lado del océano valen la pena.

A continuación, la traducción completa.

Si tu empresa tiene más de dos años, probablemente muchas de las hipótesis iniciales ya no sean válidas.

Necesitas detener lo que estás haciendo, ya sea programar, desarrollar productos, contratar o financiar, y primero observar qué está pasando a tu alrededor. De lo contrario, la empresa morirá.

La ansiedad provocada por un café

Acabo de tomar un café con Chris. Chris es un fundador en el que invertí hace seis años, y desde entonces ha estado trabajando duro en:

1. Un problema complejo de sistemas autónomos,

2. En un mercado existente,

3. Con un modelo de negocio único.

Chris ahora se prepara para lanzar su primera ronda de financiación a gran escala. Revisé su presentación para inversores y encontré un problema: en estos años de trabajo, el mundo exterior ha cambiado radicalmente.

La barrera de software de sistemas autónomos que construyó en cinco años está dejando de ser tan única. Las drones y vehículos terrestres autónomos en Ucrania han dado lugar a decenas, incluso cientos, de empresas con equipos más grandes y más fondos, haciendo lo mismo.

Chris ha estado luchando por que su mercado de nicho adopte su tecnología (que realmente necesita ser revolucionada, pero los jugadores tradicionales aún controlan), mientras que una demanda en un mercado adyacente, la defensa, ha explotado.

En los últimos cinco años, la inversión de capital de riesgo en startups de defensa ha subido de cero a 20 mil millones de dólares anuales. Su producto es perfecto para logística y atención médica en entornos controvertidos. Pero él no sabe nada de estas oportunidades en defensa.

El equipo de Chris ha hecho una integración de sistemas impresionante (con un plataforma de vuelo existente, lo que diferencia su solución de la mayoría de los competidores), y todavía hay negocio, pero ya no es el negocio que imaginaba al principio.

Tras hablar con Chris, me di cuenta de que: la mayoría de las startups con más de dos años de existencia ya tienen planes de negocio desactualizados, y sus stacks tecnológicos y equipos probablemente también están obsoletos.

Si no has levantado la vista en un tiempo, esto es lo que te has perdido.

Qué ha cambiado

El dinero de los VC se está volcando en IA. Para 2025, los proyectos de IA representarán dos tercios de la inversión total de VC. Esto significa que si no trabajas en algo relacionado con IA, estás compitiendo por un pool de fondos más pequeño. Las startups no IA deben responder a una pregunta: ¿por qué un competidor nativo en IA, con más fondos, no puede simplemente comerse tu mercado?

Para los fundadores de software, la IA ha reescrito completamente las viejas fórmulas de costo, velocidad y mano de obra. Con herramientas como Claude Code o OpenAI Codex, un MVP (Producto Mínimo Viable) puede estar listo en días o incluso horas, ya no en meses. Esto también significa que el MVP ya no puede demostrar la capacidad de tu equipo.

Estas herramientas están cambiando la composición de los equipos de desarrollo: menos ingenieros, y tipos diferentes de ingenieros, con una división entre “ingenieros de procesos de negocio” y “ingenieros de tecnología profunda”.

Lo que antes requería un equipo de desarrollo ahora puede ser hecho por unas pocas personas, a veces solo una. Antes, los datos eran una ventaja diferencial y una barrera de entrada, pero ahora los modelos base (ChatGPT, Gemini, Claude) están comercializando datos públicos.

Leyenda: Modelo T vs Ferrari

El concepto de desarrollo ágil también necesita ser reevaluado.

Antes, el cuello de botella era: ¿podemos construir y lanzar este producto? Ahora, el cuello de botella es: ¿sabemos qué probar? ¿Podemos llegar lo suficientemente rápido a los usuarios para aprender? La agilidad ya no es un proceso en serie. Los agentes de IA pueden ejecutar múltiples tareas en paralelo con costos iguales o menores. Ahora puedes probar varias versiones de un mismo negocio, o incluso diferentes direcciones de negocio, simultáneamente. Puedes correr cinco modelos de precios, diez mensajes de marketing, veinte flujos de UX. Y quizás la “interfaz de usuario” ya no sea una pantalla, sino el prompt que hace que el agente de IA entregue resultados esperados.

Leyenda: De UI a Agente de IA

El cuello de botella ya no es la capacidad técnica, sino la capacidad de juicio, la percepción de las expectativas del cliente y la distribución.

Los agentes de IA reescribirán todas las categorías de software

Los agentes de IA cambiarán cada categoría de software, incluido el tuyo.

Hoy, las aplicaciones de software funcionan así: muestran información al usuario y esperan que este interactúe a través de dashboards, alertas, flujos de trabajo y reportes. Pero los clientes compran software para hacer un trabajo, no para ver más pantallas. La verdadera tarea será realizada por los agentes de IA (a través de herramientas como OpenClaw que orquestan tareas).

¿Qué significa esto?

Si tu producto ahora dice al usuario “qué hacer a continuación”, el agente de IA eventualmente hará esa tarea por el usuario. Si tu competencia automatiza esa tarea y tú todavía estás esperando que el usuario haga clic, ya no serás competitivo.

Las próximas aplicaciones no solo mostrarán información en pantalla, sino que actuarán como empleados: resolver tickets, reservar reuniones, filtrar prospectos, reabastecer inventarios. Cuando el producto pase de “software como interfaz” a “software como resultado”, los precios también cambiarán de tarifa por usuario a tarifa por resultado: por cada ticket resuelto, cada reunión reservada, cada prospecto cerrado.

(La búsqueda de Product/Market Fit se convertirá en la búsqueda de AI Agent/Customer Outcome Fit. El MVP será reemplazado por el MPO (Mínimo Producto Entregable). Este tema lo ampliaré en el próximo artículo.))

El hardware tampoco escapa

Para los fundadores de hardware, los cambios también son profundos. El hardware sigue sometido a leyes físicas, capital, cadenas de suministro y ciclos de fabricación; no puedes evitar cortar metal, crear prototipos o fabricar chips. Pero la IA te permite descartar ideas malas más rápido. Ahora puedes simular más variaciones de diseño antes de fabricar un prototipo físico, crear gemelos digitales y probar hipótesis de forma más temprana y económica. El resultado es acelerar el aprendizaje y el descubrimiento (a veces, acelerando el camino hacia el fracaso), y en startups, fracasar más rápido es una ventaja, no una desventaja.

Una vez que la IA se integra en el sistema, el producto cambia. Agregar IA a una cámara la convierte en un sistema de monitoreo, sensor de vibraciones o sistema de predicción de fallos. Los robots se vuelven trabajadores en la fábrica. La barrera de entrada ya no es solo el hardware, sino qué puede percibir y qué decisiones puede tomar la IA con esos datos.

La trampa del costo hundido

Las empresas fundadas antes de 2025 suelen tener stacks tecnológicos optimizados para un mundo caro y personalizado de desarrollo de software. La agilidad y DevSecOps nos hacen más eficientes, pero operan en serie, y los equipos están diseñados en consecuencia. Las empresas que invirtieron años en construir “barreras de código y funciones propias” están descubriendo que la IA está comercializando la mayor parte de su stack. Esto deja a las startups en una situación incómoda: su modelo de negocio puede estar parcialmente o totalmente desactualizado.

Cuando te concentras en hacer producto y buscar Product/Market Fit, estos cambios no siempre son evidentes.

Los costos hundidos en tecnología, funciones, interfaz y tamaño del equipo pueden convertirse en excusas para no cambiar: ¿cómo abandonar años de trabajo? Nuestros VC invirtieron en esto. Los clientes todavía quieren UI. El equipo cree en la hoja de ruta. Nuestros clientes aún no están listos.

(Chris es un ejemplo típico. Hizo algo realmente impresionante, probablemente competitivo, pero su modelo de negocio necesita cambiar.))

Algunos costos hundidos son en realidad activos: conocimientos profundos del campo, relaciones con clientes, datos propios, aprobaciones regulatorias obtenidas con esfuerzo, integración física. Estos valen la pena conservar. La integración de la plataforma de vuelo de Chris es uno de estos activos.

Los costos hundidos que realmente son pasivos son: grandes equipos de ingeniería para ciclos de desarrollo lentos, modelos de precios por asiento, y hojas de ruta de productos centradas en funciones en lugar de resultados. Estos son los “alces muertos en la mesa” (Dead Moose), problemas evidentes pero nadie quiere enfrentarlos abiertamente.

Los fundadores que sobreviven son aquellos que pueden mirar lo que han hecho y preguntarse: si hoy empezara de nuevo con las herramientas y el mercado actuales, ¿qué haría?

Cuando ya tienes financiamiento en una dirección específica, esta pregunta puede ser incómoda. Pero es mucho peor que los inversores te digan que no invertirán en la próxima ronda y que cierres con un plan desactualizado.

Resumen

No puedes correr en 2026 con un guion de 2024 (o anterior). La financiación, la tecnología y los modelos de negocio han cambiado. La agilidad se está convirtiendo en desarrollo paralelo.

La búsqueda de Product/Market Fit se transformará en la búsqueda de AI Agent/Customer Outcome Fit. El MVP será reemplazado por el MPO (Mínimo Producto Entregable).

La mentalidad de costos hundidos puede hundirte.

Las barreras defensivas aún pueden existir en: datos propios, comprensión profunda de los resultados del cliente, bloqueo regulatorio o convertirse en un Programa de Compra (Program of Record).

Si aún puedes dormir tranquilo, significa que aún no entiendes lo que está ocurriendo.

Los fundadores que sobreviven saldrán, verán la realidad, se transformarán y corregirán el rumbo.