IBM destaca cinco pilares clave para las inversiones en inteligencia artificial, enfatizando la alineación estratégica, la tecnología innovadora, las oportunidades de mercado, el equipo técnico y la disciplina financiera.
Desde el MWC25 en Las Vegas: Emily Fontaine, responsable global de capital de riesgo en IBM, presentó un plan estratégico para las inversiones en inteligencia artificial (IA) que se centra en cinco pilares fundamentales. Estos pilares son cruciales a medida que las empresas intensifican sus implementaciones tecnológicas.
Fontaine comenzó su intervención destacando el crecimiento explosivo del sector de la IA. La adopción empresarial ha experimentado un aumento notable, pasando del 26% al 42% en pocos meses, lo que subraya una tendencia significativa hacia ofertas personalizadas en diversas industrias.
En la primera mitad de 2025, las inversiones en IA alcanzaron los $104 mil millones, superando todas las cifras de 2024 y reflejando un ecosistema dinámico y altamente financiado. Se prevé que el mercado de IA alcance los $5 billones para 2033, representando una parte significativa del PIB global.
“Lo emocionante de esto es que está creando oportunidades sin precedentes para startups, inversores y empresas, así como para todo el ecosistema”, afirmó Fontaine.
El primer pilar que Fontaine examina es la alineación estratégica, que implica asegurar una adecuación a largo plazo con los objetivos organizacionales y las tendencias tecnológicas. “Lo siguiente que considero es tanto la tecnología como el producto”, comentó Fontaine. “¿Tienen tecnología que sea interesante, innovadora y disruptiva?”
El tercer pilar se refiere a la oportunidad de mercado, evaluando si existe un mercado real para la empresa o asociación. “Observamos muchas startups interesantes que surgen, pero aún no hay un mercado para ellas”, señaló Fontaine. “Es fundamental considerar el equipo: ¿tienen la experiencia técnica necesaria? Cuando hablo del equipo, no me refiero solo a los desarrolladores o fundadores.”
El último pilar es la disciplina financiera, que incluye la verificación de modelos de negocio sólidos y estructuras financieras. Este enfoque ayuda a diferenciar entre startups que realmente generan valor y aquellas que solo están experimentando con la IA.
Fontaine recomienda realizar demostraciones en vivo utilizando datos reales para verificar las verdaderas capacidades de IA. “La pregunta que hago a las personas es: ¿están experimentando con IA o están ejecutando con IA? La siguiente pregunta es: ¿han realizado pruebas de concepto? Ahí es donde empezamos a ver quiénes están experimentando, quiénes están ejecutando y quiénes se están convirtiendo en parte integral de una institución o empresa”, concluyó.