Durante los últimos meses, he estado viendo empresas que pasan rápidamente de 0 a 5, 10, e incluso 15 millones de dólares en ingresos anualizados en cuestión de meses.
En términos generales, parecen dividirse en dos categorías.
La primera vende a pymes, con un ticket de venta pequeño. El producto en sí no necesita ser muy sofisticado. Se trata de observar los problemas de un TAM grande (salud, legal, contabilidad, restaurantes, HVAC, emprendedores individuales, etc.) y construir productos de IA vertical a su alrededor. Aquí es donde se encuentran todas las empresas de aplicaciones de voz con IA, empleados de IA y empresas "11x para X". Su discurso de recaudación de fondos suele sonar algo así:
Estamos construyendo el sistema operativo de IA para [vertical]. Desde el lanzamiento, hemos alcanzado $700K ARR en cuatro meses y ahora estamos recaudando una ronda Seed de $10M.
La segunda categoría es muy diferente.
Estas empresas están construyendo infraestructura, memoria, inferencia, seguridad, aprendizaje por refuerzo, herramientas para desarrolladores y otras piezas del stack de IA. Y su memo de recaudación de fondos a menudo dice algo como:
Hemos pasado de cero a $12M ARR en seis meses desde nuestro pre-seed y ahora estamos recaudando una ronda Seed de $30M.
La primera vez que ves números así, casi no los procesas. ¿Cómo puede una empresa pasar de cero a ocho cifras en ingresos en cuestión de meses?
Este artículo trata sobre esa segunda categoría.
Ahora he conocido y trabajado con algunas de estas empresas y he notado lo que parece ser el mismo patrón repitiéndose.
No le venden a la empresa tradicional. Le venden a las empresas que están más adelantadas.
La respuesta obvia es que le venden a la gran empresa. Quizás. Quizás no. La parte interesante es a qué grandes empresas le venden.
Piensa en empresas como Anthropic, OpenAI, Lovable, Harvey, Sierra, ElevenLabs y otras cien empresas nativas de IA que han recaudado cientos de millones de dólares en los últimos años. Ya sabes de qué empresas hablo.
Estas empresas están, a su vez, en una carrera constante. Cada 12 meses (¿quizás incluso 6?) necesitan justificar una valoración mucho más alta. Cada mes necesitan seguir haciendo crecer los ingresos. Cada semana necesitan seguir lanzando nuevas capacidades.
Como resultado, se topan constantemente con cuellos de botella técnicos que casi nadie (o un grupo muy reducido) ha experimentado aún.
Eso es lo que las convierte en clientes tan interesantes.
La frontera siempre ve los problemas primero.
Imagina que estás construyendo algo en memoria. O en inferencia. O en aprendizaje por refuerzo. O en voz. O en seguridad para agentes. Y de alguna manera terminas hablando con ingenieros de una de estas empresas.
Durante esa conversación, te das cuenta de que se han topado con un problema. Tal vez hicieron un avance. Tal vez el uso explotó. Tal vez una nueva arquitectura de modelo expuso un cuello de botella que no habían anticipado.
Sea cual sea la razón, de repente se han encontrado con un problema que solo ellos tienen, porque operan a una escala o velocidad que muy pocos otros alcanzan. Se enfrentaron al problema por primera vez el mes pasado. Y desde entonces, ya han intentado resolverlo internamente. No funcionó.
Y de alguna manera, tú has encontrado una mejor manera. Ahora te están pagando $100K al mes. Después de una prueba rápida, se convierte en un contrato de $500K al mes.
A primera vista, esos números parecen una locura. Hasta que piensas con qué te están comparando…
A veces están comprando tiempo. En lugar de pasar seis meses construyendo la solución internamente, pueden pagarte hoy y mantener a su equipo de ingeniería enfocado en lo que realmente diferencia a su negocio.
Otras veces están comprando eficiencia.
Supongamos que están en camino de gastar $20M al año en costos de inferencia o tokens. Si tu producto reduce eso a $12M, o incluso $15M, les acabas de ahorrar millones de dólares. Pagarte $2M o $3M al año no es caro en absoluto. Es una de las decisiones de mayor retorno de inversión que pueden tomar.
Lo interesante es que a menudo no están comparando tu precio con el de otro proveedor de software.
Lo están comparando con tiempo de ingeniería, costos de cómputo, costos de tokens, lanzamientos de productos retrasados y crecimiento perdido. Frente a esa MAAN, tu software puede ser, de hecho, la opción más barata.
La ventaja no siempre es tecnológica.
Algo que no había apreciado antes es que el foso no siempre es técnico.
¿Podría alguien más construir lo mismo? Probablemente.
Pero ni siquiera sabrán que es un problema hasta que terminen hablando con el mismo cliente que tú. Estos no son problemas que encontrarás en Twitter. No están en informes de Gartner. Aún no existen en el mercado en general.
Son problemas que solo un puñado de empresas tienen porque son las que están empujando la frontera. La ventaja de información llega antes que la ventaja tecnológica.
Como inversor, lo que realmente estás evaluando es si más empresas tendrán este problema en 6 meses.
Estas empresas no son realmente impulsadas por el producto.
La otra cosa que no había apreciado es que estas empresas casi no operan como negocios SaaS tradicionales.
En una startup normal, identificas un mercado, construyes un producto y luego pasas años encontrando clientes.
Aquí se siente casi invertido. Puede que tengas una versión básica de un producto. Pero eso suele ser poco más que una característica interesante. Primero encuentras un cliente de frontera. Ese cliente expone un problema que nadie más sabe que existe. Construyes la solución (o cambias tu producto). En el proceso, descubres el siguiente problema que necesitan resolver. Y luego el siguiente.
La hoja de ruta no proviene de una gran estrategia de producto. Proviene de mantenerte increíblemente cerca del puñado de empresas que ya viven seis meses por delante de todos los demás.
En cuanto al producto en sí, he visto múltiples enfoques aquí. En algunos casos, no hay producto y es acceso puro, lo que lleva a los conocimientos y luego al producto. En otros casos, el equipo habría construido un producto diferente durante algún tiempo, y de alguna manera lo usó para entrar, pero luego tropezó con la nueva dirección (descartando el negocio anterior).
La concentración de clientes es casi una característica.
Hay una situación muy peculiar en la que estas empresas se encuentran a menudo. Tus ingresos te colocan en el 0.1% superior de las startups de alto crecimiento en tu etapa. Pero el 80-90% de esos ingresos provienen de uno, dos o quizás tres clientes.
El pensamiento SaaS tradicional dice que la concentración de clientes es peligrosa. Eventualmente, lo es. Pero al principio, casi pienso que es una característica más que un error.
Las empresas que te pagan estas cantidades son las que ven estos problemas primero. Todos los demás llegarán eventualmente, pero simplemente aún no están allí. Lo que significa que tus primeros millones de dólares de ARR pueden provenir de solo un puñado de clientes. Pasas menos tiempo en un GTM amplio, menos tiempo construyendo una organización, y más tiempo construyendo junto a los clientes que te arrastran hacia el siguiente problema que necesitan resolver.
Los clientes estrella crean el mercado.
La otra cosa interesante es lo que sucede una vez que consigues a uno de estos clientes. Suelen ser empresas de las que todos han oído hablar. Ese logo inmediatamente atrae el interés de los inversores porque la tracción de repente se vuelve mucho más creíble.
Recaudas una ronda mucho más grande. Publicas un caso de estudio. Los competidores de ese cliente comienzan a toparte exactamente con el mismo problema y empiezan a contactarte. Los ingenieros se mueven entre empresas y llevan conocimiento con ellos. La voz se corre.
Lo que comenzó como un cliente lentamente se convierte en una categoría completa. Casi se siente como la creación de una categoría al revés.
En lugar de construir un producto y convencer al mercado de que tiene un problema, comienzas con el puñado de empresas que ya están experimentando el futuro, resuelves sus problemas primero, y luego observas cómo el resto del mercado se pone al día lentamente.
Entonces, ¿qué consejo daría?
Si estás construyendo infraestructura de IA, herramientas para desarrolladores o espacios de mercados de datos (puede que haya otros), no pensaría en la "gran empresa" como un gran cubo único.
Pensaría en entrar en las salas donde las empresas más adelantadas pasan su tiempo. Porque una vez que estás en esas salas, dejas de adivinar qué construir. Empiezas a escuchar sobre los problemas del mañana meses antes que todos los demás. Esos problemas suelen ser urgentes, increíblemente costosos e imposibles de buscar en Google. Resuélvelos bien, y el siguiente conjunto de problemas suele venir del mismo cliente.
Las empresas de infraestructura de IA de más rápido crecimiento que he conocido no son necesariamente las que predijeron el futuro mejor que nadie. Son las que se posicionaron lo suficientemente cerca de la frontera como para ver llegar el futuro primero.
Y sí, una vez que los ingresos comiencen a fluir, por favor conviértelos en contratos anuales :)
