El auge de la inteligencia artificial generativa ha propiciado la aparición de numerosas startups. Sin embargo, con el tiempo, dos modelos de negocio que anteriormente eran populares están empezando a mostrar signos de ser problemáticos: los «LLM wrappers» y los agregadores de IA.
Darren Mowry, líder de la organización global de startups de Google, ha indicado que las startups que utilizan estos modelos tienen su «luz de advertencia» encendida. Los LLM wrappers son empresas que añaden una capa de producto o interfaz de usuario sobre modelos de lenguaje grande existentes, como Claude, GPT o Gemini, para abordar un problema específico. Por ejemplo, una startup que ayuda a los estudiantes a estudiar mediante IA.
Mowry advierte que, si una empresa depende principalmente del modelo en segundo plano para realizar todo el trabajo, el sector muestra una menor paciencia hacia este enfoque. La simple aplicación de «propiedad intelectual superficial» sobre modelos como Gemini o GPT-5 no distingue a la startup en un mercado competitivo.
Las startups deben contar con barreras significativas que ofrezcan diferenciación horizontal o características específicas para un mercado vertical, para poder progresar. Entre los ejemplos de LLM wrappers que han logrado diferenciarse se encuentran Cursor, un asistente de codificación impulsado por GPT, y Harvey AI, un asistente legal de IA.
Respecto a los agregadores de IA, que combinan varios LLMs en una sola interfaz o capa de API, se enfrentan a escaso crecimiento. Mowry señala que los usuarios desean que haya «propiedad intelectual» incorporada para asegurar que se dirigen al modelo adecuado en función de sus necesidades, en lugar de depender de la infraestructura detrás.
Este panorama actual recuerda a los inicios de la computación en la nube a finales de la década de 2000, cuando surgieron startups que revendían infraestructura de AWS. Muchas de estas empresas fueron desplazadas cuando Amazon desarrolló sus propias herramientas empresariales, quedando solo aquellas que ofrecían servicios reales como consultoría de seguridad o DevOps.
Por otro lado, Mowry destaca que el desarrollo de plataformas para programadores y la tecnología de consumo directo, en especial aquellas que incorporan potentes herramientas de inteligencia artificial, continúan en auge. Indica que los estudiantes de cine y televisión tienen la oportunidad de utilizar generadores de video de IA, como Veo de Google, para dar vida a sus historias. Además, se observa un crecimiento significativo en biotecnología y tecnologías climáticas, con grandes cantidades de datos disponibles que permiten crear valor en formas antes inconcebibles.