EL TIPO DE CAMBIO DE HOY ES DE: ¿Dónde está el moat?
En 2024 y 2025, tres de las startups de IA más seguidas del mundo fueron desmanteladas: Adept, Character.AI y Windsurf.
Debo haber tenido ocho o nueve años cuando por fin lo encontré.
En una página del libro ¿Dónde está Wally? — un personaje escondido en una multitud imposible de descifrar.
No estaba en la primera página, ni en la segunda. Me tomó una eternidad encontrarlo. Pero lo logré.
El truco, aprendí después, no era buscar con más ganas. Era entrenar el ojo para reconocer el patrón.
Hoy paso mis días haciendo algo parecido.
Solo que no busco a Wally. Busco el moat, esa ventaja competitiva que protege a una empresa de ser copiada o absorbida.
Y a diferencia de Wally, el moat no siempre está en la imagen. Muchas veces nunca fue dibujado.
Lo que sucedió en pocos meses
En 2024 y 2025, tres de las startups de IA más seguidas del mundo fueron desmanteladas: Adept, Character.AI y Windsurf. No por fracasar. Por ser absorbidas por Amazon y Google, un equipo a la vez.
Amazon se llevó al 66% de ingeniería de Adept por USD 25M en licencias. La cifra lo dice todo sobre lo que el producto valía versus las personas. Google pagó USD 2700M por Character.AI y recuperó a sus fundadores. Meses después pagó USD 2400M por Windsurf, un asistente de programación con usuarios reales y tracción real. El producto funcionaba. No importó (FinancialContent, 2026).
Cuando el activo más valioso de una startup es el equipo, nunca hubo un moat.
Ojo: esto no es un fenómeno lejano. Es el juego que enfrentan hoy los fundadores de Guatemala, Costa Rica y El Salvador.
Las cifras hablan por sí solas
Según Carta, 966 startups estadounidenses cerraron en 2024, un aumento del 25.6% en su base de clientes, con cierres en Serie A duplicándose en un año (TechCrunch, 2025). El mismo patrón ya llegó a las startups de IA.
Jasper levantó USD 131M a una valuación de USD 1500M construyendo un asistente de escritura sobre GPT-3. Cuando OpenAI lanzó GPT-4, su diferencial se volvió estándar. Ingresos: de USD 120 a 35M en un año. El CEO y CTO se fueron (Sacra, 2024). Un producto que el modelo fundacional volvió obsoleto.
En la región no estamos exentos. Según el FEM y McKinsey, las empresas de IA en América Latina crecieron 550% entre 2018 y 2024, desde una base muy pequeña previa al boom generativo. El volumen llegó. La pregunta es cuántas construyeron algo que no se pueda copiar en treinta segundos.
Por qué el piso no deja de subir
Cada mejora que OpenAI, Google o Anthropic meten en sus modelos convierte en estándar lo que una startup cobraba como diferencial. El costo de construir cae. El valor de lo construido también.
El modelo de negocio no se erosiona poco a poco. Se rompe el día que llega el nuevo modelo. Y la infraestructura de los grandes ya está llegando acá, con miles de millones comprometidos en Chile, Argentina, Brasil y México (WEF y McKinsey, 2026). El piso sube en toda la región.
¿Entonces dónde está el moat?
Tres categorías han mostrado defensibilidad real. Ninguna es segura para siempre.
Datos propietarios generados por el uso. Un producto que aprende de las interacciones reales de sus clientes construye ventaja con el tiempo. La pregunta no es si la empresa tiene datos, sino si los generó el producto o los bajó de una fuente pública a la que cualquiera puede acceder mañana.
Aquí Centroamérica tiene una ventaja que Silicon Valley no puede comprar: datos agrícolas únicos, trazabilidad de café, comportamiento de pequeños productores, cadenas de suministro de exportación.
El agro latinoamericano representa una proporción del PIB regional que duplica el promedio global (WEF y McKinsey, 2026). La oportunidad es real, pero no automática. Requiere construir la infraestructura de datos que estos sectores todavía no tienen.
Integración profunda en los procesos del negocio. Cuando tu producto no es una herramienta que usan, sino la infraestructura sobre la que corren, quitarlo se vuelve catastrófico. Solo el 6% de las organizaciones encuestadas en la región reportan valor real de la IA porque la mayoría la usa individualmente sin integrarla en sus procesos centrales (WEF y McKinsey, 2026, n=129). Ese espacio está vacío. Alguien lo va a ocupar.
Verticales regulados. Salud, legal y finanzas requieren años de trabajo regulatorio que ningún modelo puede acelerar. Una startup con esa infraestructura tiene algo que los grandes no pueden lanzar como una actualización. Pero compra años, no décadas. Ya vienen por esos mercados.
La prueba más simple: describe el core de tu producto en una oración y mételo a ChatGPT. Si en treinta segundos aparece el 80% de lo que vendes, no estás construyendo un negocio. Estás construyendo una función.
El ecosistema de Guatemala y Centroamérica está madurando, y eso es una oportunidad real. Pero crecer en número de empresas no es lo mismo que crecer en defensibilidad.
Para el inversionista, la pregunta es si el producto sobrevive sin el equipo fundador. Para el CEO, si construyó algo que el cliente no puede dejar sin romper su operación. Para el CTO, si su arquitectura de este trimestre genera dependencia que el próximo modelo no pueda borrar.
Character.AI todavía existe en papel. Sus servidores corren, sus usuarios chatean, su marca está intacta. Sus fundadores trabajan en Google.
Eso es lo que pasa cuando la respuesta a las tres preguntas es no.
A diferencia de Wally, el moat no siempre existe. Y descubrirlo tarde es el único error sin corrección.
Referencias
FinancialContent. (2026, enero 23). The great talent heist: How 2024's AI acqui-hires rewrote the rules of Big Tech M&A. https://markets.financialcontent.com/stocks/article/marketminute-2026-1-23
Galileo AI. (2024). State of AI 2024: Business, investment and regulation insights. https://galileo.ai/blog/insights-from-state-of-ai-report-2024
Roof, K. (2025, enero 26). 2025 will likely be another brutal year of failed startups. TechCrunch. https://techcrunch.com/2025/01/26
Sacra. (2024). Jasper AI revenue, valuation and business breakdown. https://sacra.com/c/jasper/valuation/
World Economic Forum y McKinsey & Company. (2026). Latin America in the Intelligent Age: A new path for growth. https://www.weforum.org/publications/latin-america-in-the-intelligent-age-a-new-path-for-growth/
Consultor aliado en C-Suite Technology de Orange Group y asesor estratégico en transformación con IA y liderazgo. Es autor y conferencista, CEO de The Ascent y creador de The Tech Series, una plataforma de conversaciones con líderes que exploran cómo la innovación se conecta con lo humano.
Marcelo De Santis
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Las opiniones expresadas en esta columna son responsabilidad exclusiva del autor y no reflejan necesariamente la postura editorial de República ni la de sus directivos, colaboradores o anunciantes.
¿Dónde está el moat?
En 2024 y 2025, tres de las startups de IA más seguidas del mundo fueron desmanteladas: Adept, Character.AI y Windsurf.
Debo haber tenido ocho o nueve años cuando por fin lo encontré.
En una página del libro ¿Dónde está Wally? — un personaje escondido en una multitud imposible de descifrar.
No estaba en la primera página, ni en la segunda. Me tomó una eternidad encontrarlo. Pero lo logré.
El truco, aprendí después, no era buscar con más ganas. Era entrenar el ojo para reconocer el patrón.
Hoy paso mis días haciendo algo parecido.
Solo que no busco a Wally. Busco el moat, esa ventaja competitiva que protege a una empresa de ser copiada o absorbida.
Y a diferencia de Wally, el moat no siempre está en la imagen. Muchas veces nunca fue dibujado.
Lo que sucedió en pocos meses
En 2024 y 2025, tres de las startups de IA más seguidas del mundo fueron desmanteladas: Adept, Character.AI y Windsurf. No por fracasar. Por ser absorbidas por Amazon y Google, un equipo a la vez.
Amazon se llevó al 66% de ingeniería de Adept por USD 25M en licencias. La cifra lo dice todo sobre lo que el producto valía versus las personas. Google pagó USD 2700M por Character.AI y recuperó a sus fundadores. Meses después pagó USD 2400M por Windsurf, un asistente de programación con usuarios reales y tracción real. El producto funcionaba. No importó (FinancialContent, 2026).
Cuando el activo más valioso de una startup es el equipo, nunca hubo un moat.
Ojo: esto no es un fenómeno lejano. Es el juego que enfrentan hoy los fundadores de Guatemala, Costa Rica y El Salvador.
Las cifras hablan por sí solas
Según Carta, 966 startups estadounidenses cerraron en 2024, un aumento del 25.6% en su base de clientes, con cierres en Serie A duplicándose en un año (TechCrunch, 2025). El mismo patrón ya llegó a las startups de IA.
Jasper levantó USD 131M a una valuación de USD 1500M construyendo un asistente de escritura sobre GPT-3. Cuando OpenAI lanzó GPT-4, su diferencial se volvió estándar. Ingresos: de USD 120 a 35M en un año. El CEO y CTO se fueron (Sacra, 2024). Un producto que el modelo fundacional volvió obsoleto.
En la región no estamos exentos. Según el FEM y McKinsey, las empresas de IA en América Latina crecieron 550% entre 2018 y 2024, desde una base muy pequeña previa al boom generativo. El volumen llegó. La pregunta es cuántas construyeron algo que no se pueda copiar en treinta segundos.
Por qué el piso no deja de subir
Cada mejora que OpenAI, Google o Anthropic meten en sus modelos convierte en estándar lo que una startup cobraba como diferencial. El costo de construir cae. El valor de lo construido también.
El modelo de negocio no se erosiona poco a poco. Se rompe el día que llega el nuevo modelo. Y la infraestructura de los grandes ya está llegando acá, con miles de millones comprometidos en Chile, Argentina, Brasil y México (WEF y McKinsey, 2026). El piso sube en toda la región.
¿Entonces dónde está el moat?
Tres categorías han mostrado defensibilidad real. Ninguna es segura para siempre.
Datos propietarios generados por el uso. Un producto que aprende de las interacciones reales de sus clientes construye ventaja con el tiempo. La pregunta no es si la empresa tiene datos, sino si los generó el producto o los bajó de una fuente pública a la que cualquiera puede acceder mañana.
Aquí Centroamérica tiene una ventaja que Silicon Valley no puede comprar: datos agrícolas únicos, trazabilidad de café, comportamiento de pequeños productores, cadenas de suministro de exportación.
El agro latinoamericano representa una proporción del PIB regional que duplica el promedio global (WEF y McKinsey, 2026). La oportunidad es real, pero no automática. Requiere construir la infraestructura de datos que estos sectores todavía no tienen.
Integración profunda en los procesos del negocio. Cuando tu producto no es una herramienta que usan, sino la infraestructura sobre la que corren, quitarlo se vuelve catastrófico. Solo el 6% de las organizaciones encuestadas en la región reportan valor real de la IA porque la mayoría la usa individualmente sin integrarla en sus procesos centrales (WEF y McKinsey, 2026, n=129). Ese espacio está vacío. Alguien lo va a ocupar.
Verticales regulados. Salud, legal y finanzas requieren años de trabajo regulatorio que ningún modelo puede acelerar. Una startup con esa infraestructura tiene algo que los grandes no pueden lanzar como una actualización. Pero compra años, no décadas. Ya vienen por esos mercados.
La prueba más simple: describe el core de tu producto en una oración y mételo a ChatGPT. Si en treinta segundos aparece el 80% de lo que vendes, no estás construyendo un negocio. Estás construyendo una función.
El ecosistema de Guatemala y Centroamérica está madurando, y eso es una oportunidad real. Pero crecer en número de empresas no es lo mismo que crecer en defensibilidad.
Para el inversionista, la pregunta es si el producto sobrevive sin el equipo fundador. Para el CEO, si construyó algo que el cliente no puede dejar sin romper su operación. Para el CTO, si su arquitectura de este trimestre genera dependencia que el próximo modelo no pueda borrar.
Character.AI todavía existe en papel. Sus servidores corren, sus usuarios chatean, su marca está intacta. Sus fundadores trabajan en Google.
Eso es lo que pasa cuando la respuesta a las tres preguntas es no.
A diferencia de Wally, el moat no siempre existe. Y descubrirlo tarde es el único error sin corrección.
Referencias
FinancialContent. (2026, enero 23). The great talent heist: How 2024's AI acqui-hires rewrote the rules of Big Tech M&A. https://markets.financialcontent.com/stocks/article/marketminute-2026-1-23
Galileo AI. (2024). State of AI 2024: Business, investment and regulation insights. https://galileo.ai/blog/insights-from-state-of-ai-report-2024
Roof, K. (2025, enero 26). 2025 will likely be another brutal year of failed startups. TechCrunch. https://techcrunch.com/2025/01/26
Sacra. (2024). Jasper AI revenue, valuation and business breakdown. https://sacra.com/c/jasper/valuation/
World Economic Forum y McKinsey & Company. (2026). Latin America in the Intelligent Age: A new path for growth. https://www.weforum.org/publications/latin-america-in-the-intelligent-age-a-new-path-for-growth/
Consultor aliado en C-Suite Technology de Orange Group y asesor estratégico en transformación con IA y liderazgo. Es autor y conferencista, CEO de The Ascent y creador de The Tech Series, una plataforma de conversaciones con líderes que exploran cómo la innovación se conecta con lo humano.
Marcelo De Santis
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Las opiniones expresadas en esta columna son responsabilidad exclusiva del autor y no reflejan necesariamente la postura editorial de República ni la de sus directivos, colaboradores o anunciantes.
