McKinsey se enfrenta al reto de la IA, pero no de inmediato

Navin Chaddha, director general de Mayfield, una empresa de capital riesgo de Silicon Valley con 55 años de antigüedad, está apostando fuerte por el potencial de la IA para transformar sectores con gran presencia humana, como la consultoría, el derecho y la contabilidad. Este veterano inversor, que ha respaldado éxitos como Lyft, Poshmark y HashiCorp, explicó recientemente en un evento de TechCrunch StrictlyVC en Menlo Park por qué cree que los «compañeros de equipo de IA» pueden generar una rentabilidad similar a la del software en campos tradicionalmente intensivos en mano de obra. También habló de por qué las startups deberían centrarse en mercados desatendidos en lugar de competir directamente con gigantes como Accenture, aunque reconoció que revolucionar industrias basadas en las relaciones y la confianza puede ser más difícil de lo que Silicon Valley espera. Esta conversación ha sido editada por motivos de extensión y claridad.

Usted sostiene que los bufetes de abogados, las empresas de consultoría y los servicios de contabilidad, un mercado que en conjunto mueve 5 billones de dólares, serán completamente reinventados por empresas que dan prioridad a la IA y operan con márgenes similares a los del software. ¿Cómo respalda esa afirmación? ¿Qué pruebas ha visto más allá de las presentaciones conceptuales?

Una de las ventajas de una empresa que lleva más de 50 años en funcionamiento es que ha sido testigo de todas las grandes tendencias, desde los mainframes y los minicomputadores hasta los ordenadores personales, Internet, los dispositivos móviles, la nube, las redes sociales y ahora la IA. Pensemos en el concepto de comercio electrónico de finales de los años 90: las tiendas físicas se dieron cuenta de que no podían sobrevivir solo con sus establecimientos físicos, sino que necesitaban una presencia digital. Entonces, la externalización y la deslocalización se convirtieron en tendencias masivas: no se podía crear una empresa de servicios de software sin tener presencia en la India u otro mercado emergente. El mismo cambio se produjo en las cadenas de suministro y la fabricación con el auge de China y Taiwán. Entonces, ¿qué define esta nueva era de la IA? La IA es una fuerza 100 veces mayor, que aumenta las capacidades humanas para lograr mejores resultados. Creo que transformará fundamentalmente los negocios.

La IA se encargará de muchas tareas repetitivas... y surgirán dos modelos de crecimiento. Uno es el crecimiento orgánico. El segundo es el crecimiento inorgánico.

¿Puede dar un ejemplo concreto de cómo funcionará esto?

¿Qué puede hacer realmente un LLM o una IA? Tomemos como ejemplo la implementación de Salesforce. ¿Quién quiere hacer ese trabajo manual? Un gestor de proyectos humano podría esbozar los requisitos: «Tienes que implementar Salesforce». Es un proceso estandarizado. Utiliza la IA como motor principal para ejecutarlo y recurre a un humano solo para las tareas que la IA no puede realizar.

De repente, al operar de esta manera, se depende menos de la mano de obra humana y más de la IA, y los clientes solo pagan por los recursos de IA que realmente utilizan.

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La estrategia de entrada en el mercado no debe consistir en desafiar directamente a gigantes como Accenture, Infosys o TCS. En su lugar, hay que dirigirse a la mayoría desatendida. Hay 30 millones de pequeñas empresas en Estados Unidos y 100 millones en todo el mundo que no pueden permitirse contratar a trabajadores cualificados tradicionales. Ofrézcales soluciones de software como servicio. Estas empresas dicen: «Necesito una recepcionista virtual, un asistente para la programación, alguien que cree mi sitio web...». La IA se puede utilizar para automatizar tareas como la preparación de documentos de financiación para la puesta en marcha, reservando la intervención humana para la negociación. No compita con las Accenture del mundo. Busque mercados fragmentados en los que se cobre por evento o por resultado, y no por horas o por una tarifa mensual de contratista.

Por lo tanto, se trata de una tarificación basada en los resultados en lugar de una facturación basada en el tiempo.

Exactamente, se basa en los resultados. Piensa en la facturación de la nube o la electricidad: pagas por lo que consumes. Si la IA se encarga del 80 % del trabajo, puede generar márgenes brutos del 80 % al 90 %. Los servicios dirigidos por humanos pueden generar márgenes del 30 % al 40 %. Esto crea un margen combinado del 60 % al 70 %, lo que produce unos ingresos netos del 20 % al 30 %. Y recuerde, la mayoría de las empresas de servicios son rentables. Muchas empresas tecnológicas no lo son; dependen del capital riesgo y de la financiación del mercado público.

Recientemente ha liderado la Serie A de una startup de consultoría tecnológica de IA llamada Gruve. ¿Qué observó en sus primeras pruebas piloto con clientes?

Esto demuestra la combinación de crecimiento inorgánico y orgánico. Gruve fue fundada por empresarios de éxito que anteriormente habían creado dos empresas de servicios con unos ingresos de 500 millones de dólares cada una y unos beneficios de entre 50 y 100 millones de dólares. En esta ocasión, aprovecharon su experiencia en seguridad. Adquirieron una empresa de servicios de seguridad gestionados por valor de 5 millones de dólares y decidieron que todo el crecimiento futuro estaría impulsado por la IA. Escalaron ese negocio de 5 a 15 millones de dólares en ingresos en solo seis meses, logrando un margen bruto del 80 % con un modelo basado en resultados. A los clientes, entre los que se encuentra Cisco, les encanta. En lugar de pagar una cuota fija mensual de 10 000 dólares por la externalización de la seguridad, no pagan nada a Gruve a menos que se produzca un incidente de seguridad real que Gruve tenga que gestionar.

¿No podrían empresas como McKinsey simplemente adquirir estas capacidades de IA? Tienen grandes negocios consolidados que proteger.

Este es un dilema clásico para los innovadores. Cuando las empresas de software empresarial con licencias perpetuas vieron surgir el SaaS, se mostraron reacias a adoptar un modelo de suscripción porque eso significaba alejarse de los grandes pagos iniciales y las cuotas de mantenimiento anuales. La innovación del modelo de negocio era clave, y muchas empresas ya establecidas dudaron. Del mismo modo, McKinsey y Accenture están preocupadas por atender a sus grandes clientes actuales, lo que crea una oportunidad. Aconsejo a los fundadores que atiendan a las masas desatendidas, desarrollen una estrategia de comercialización única y se dirijan a los clientes a los que estos gigantes no pueden atender de manera eficiente.

Pero las empresas establecidas también se verán obligadas a transformarse. Las pequeñas empresas que hoy no compiten con ellas serán, créanme, sus competidoras dentro de una década. Esas grandes empresas —McKinsey, BCG, Accenture, TCS, Infosys— se enfrentan al dilema del innovador: ¿cuándo dar el doloroso paso hacia un modelo de IA basado en resultados? Como empresas cotizadas, la transición de unos ingresos predecibles a unos ingresos basados en la utilidad es una perspectiva desalentadora.

El otoño pasado, asignaste 100 millones de dólares de tu último fondo específicamente para «compañeros de equipo de IA». ¿Qué distingue a un verdadero compañero de equipo de IA de una mera herramienta de IA?

El sector está lleno de palabras de moda: copilotos, herramientas, agentes, compañeros de equipo. La tesis de Mayfield es que un compañero de equipo de IA es un compañero digital que colabora con un humano para alcanzar objetivos comunes y obtener mejores resultados. Puede basarse en tecnologías de agentes o copilotos, pero se manifiesta como un rol específico: un compañero de equipo de RR. HH., un compañero de equipo de ingeniería de ventas. El objetivo no es la sustitución, sino la asociación y la colaboración.

Cuando la gente empezó a hablar de compañeros de equipo y asistentes de IA, parecía algo innovador. Pero a medida que aumentan las pérdidas de puestos de trabajo, ¿podría parecer insensible esta terminología? ¿Tiene Silicon Valley un problema de comunicación?

Tienes toda la razón, y no debemos edulcorarlo. Debemos abordarlo directamente. Sí, habrá desplazamiento de puestos de trabajo. Pero los seres humanos somos adaptables; nosotros somos los jinetes y la IA es el caballo. Nos reinventaremos. El objetivo inmediato es la reducción de costes, pero aprenderemos a ampliar los mercados y a aumentar los ingresos. Este patrón se repite con cada ola tecnológica. Cuando llegó Microsoft Word, la gente pensó que los asistentes ejecutivos habían quedado obsoletos. Excel amenazó a los contables. Se suponía que Uber y Lyft iban a acabar con los taxistas. En cambio, estos mercados se expandieron.

Mi opinión es similar a cómo mercados emergentes como India, China y África se saltaron los teléfonos fijos y pasaron directamente a la telefonía móvil inalámbrica. La IA realizará trabajos en mercados donde la mano de obra humana no está disponible o no es asequible para atender al cliente. A largo plazo, soy extremadamente optimista. A corto plazo, habrá dolor, pero sin dolor no hay ganancia.

En cuanto al tema de la codificación, recientemente se produjo una adquisición relacionada con el «vibe-coding»: una empresa israelí de seis meses de antigüedad, con 250 000 usuarios mensuales y 200 000 dólares de ingresos mensuales, fue comprada por Wix por 80 millones de dólares en efectivo. ¿Le parece razonable esa valoración?

Sinceramente, en el clima actual de la IA, las matemáticas tradicionales a menudo no se aplican. Es impredecible. Me sorprende que una empresa con 2,4 millones de dólares en ingresos recurrentes anuales se vendiera por solo 80 millones de dólares. ¡Yo habría esperado 800 millones! [Risas]. En este mercado, es difícil saberlo. Es un mercado dinámico.

¿Cómo se invierte de forma racional en un mercado así?

Ahí es donde la experiencia de inversores contrastados se convierte en la receta secreta. No es ciencia pura, es un arte. Es la regla de las 10 000 horas: cuanto más practicas, mejor te vuelves. Las empresas que llevan 50 o 60 años en el mercado han visto todo tipo de burbujas.

La regla número uno es tener tu propia estrella polar. Mantén la disciplina y evita el FOMO (miedo a perderse algo): el miedo a perderse algo es para los seguidores. Si tienes tu propia estrategia y operas sin miedo, te irá bien. Recuerda, para los inversores de capital riesgo que están entre el público, estamos en el negocio de la gestión del dinero. No se trata de coleccionar logotipos, sino de convertir pequeñas cantidades de capital en sumas más grandes.

En esta fase del ciclo se creará una riqueza significativa. Pero creo que el 80 % de los participantes perderán dinero porque no entienden realmente lo que están haciendo.