Doce años invirtiendo en startups de Latinoamérica, trescientas inversiones, dos unicornios, diez empresas legendarias y cien fracasos. Esa es la trayectoria que Santiago Zavala, socio de 500, comparte para responder una pregunta que todo emprendedor se hace: ¿es este el mejor o el peor momento para emprender? La respuesta no es sencilla, pero los argumentos desde ambos lados revelan una claridad que vale la pena analizar.
¿Por qué emprender hoy se siente tan difícil?
Durante la pandemia, los gobiernos imprimieron grandes cantidades de capital para sostener la economía. Al salir de ella, para controlar la inflación, subieron las tasas de interés [01:52]. Esto premia a los inversionistas que toman poco riesgo —como comprar deuda de Estados Unidos— y castiga a quienes apuestan por activos más riesgosos.
El venture capital es precisamente la categoría de mayor riesgo dentro del mundo de inversión. Y dentro de ese universo, el early stage en mercados emergentes como Latinoamérica de habla hispana ocupa el extremo más arriesgado [02:26]. Las consecuencias son claras:
- Menos liquidez y menos capital disponible para startups.
- Inestabilidad política y macroeconómica que erosiona la confianza de inversionistas.
- La incertidumbre que genera la inteligencia artificial, que si bien abre oportunidades, también funciona como excusa para no invertir.
Además, el ecosistema emprendedor latinoamericano lleva entre diez y quince años de construcción, y muchas empresas referentes aún no han generado retornos a través de ventas, IPOs o adquisiciones [03:25]. Es una realidad que no se puede ignorar.
¿Cómo cambia la inteligencia artificial generativa las reglas del juego?
Santiago describe la IA generativa como un superpoder comparable a obtener una nueva habilidad en un videojuego que permite revisitar todo el mapa y encontrar cosas antes invisibles [04:00]. Las industrias que se digitalizaron con apps e Internet ahora pueden recibir una segunda ola de transformación con herramientas de GenAI.
Desde 500 ya usaban machine learning antes de ChatGPT: optimización de rutas en 99 Minutos, toma de decisiones de préstamos en Confío, prevención de fraude en Conecta. Pero desde noviembre de 2022, con el lanzamiento de los LLM (Large Language Models), todo cambió [06:00]. En 2023, el deal flow no reflejaba ese cambio —los tokens eran caros y los modelos insuficientes—. En 2024, casi todas las empresas que analizan para inversión ya tienen un componente de IA [06:28].
¿Qué aprendió construyendo con IA en la práctica?
Para no quedarse atrás, Santiago convirtió un proyecto interno llamado descubre.vc en su laboratorio personal de IA [07:20]. Creó un sistema que:
- Rastrea entre cincuenta mil y cien mil noticias diarias en Internet.
- Filtra por idioma español y relevancia para emprendimiento.
- Clasifica por industrias y extrae entidades, startups y fondos.
- Publica automáticamente en web, newsletter y un canal de WhatsApp.
Un problema que parecía imposible —identificar si dos notas en distintos idiomas o formatos hablaban del mismo hecho— lo resolvió con un simple prompt al API que pregunta al LLM si una noticia es nueva o debe agregarse a una existente [09:12]. Del momento de la idea a producción pasaron menos de dos horas.
¿La productividad con IA es siempre positiva?
Herramientas como Copilot y Cursor han multiplicado su productividad como programador de fin de semana [10:15]. Pero como inversionista, identifica una tensión importante: la IA baja costos de desarrollo y acelera la creación de funcionalidades, pero no está claro que esos factores sean los más relevantes para encontrar product market fit en etapa temprana [10:48].
También advierte sobre un riesgo técnico: crear más código más rápido significa un code base más grande y complejo. Una buena arquitectura de software y buenas prácticas siguen siendo más valiosas que simplemente acumular líneas [11:04].
¿Dónde están las oportunidades reales para startups en LATAM?
Santiago usa la metáfora de las ventanas de oportunidad que se abren con cada cambio de fase tecnológica y luego se cierran [11:30]. Cuando todos empezamos a usar celulares conectados, las empresas de comunicación que hoy dominan se fundaron en una ventana de dos o tres años. Después, nadie más entró.
Al analizar el mapa actual, hay dos frentes con desafíos claros:
- B2C: las empresas que ya tienen la relación con el consumidor —Duolingo, Meta AI en WhatsApp, Siri, Alexa— pueden agregar funcionalidades de IA y eliminar competidores nuevos [12:40].
- B2B: las suites de colaboración como Microsoft Office, Google y los CRMs ya están integrando IA a velocidad alta para que puedas interactuar con tu conocimiento [13:20].
Pero la historia del ecosistema latinoamericano tiene un patrón poderoso: cada vez que los detractores dijeron que algo era imposible, se equivocaron [14:22]. Decían que no había startups, que nadie invertiría, que no habría Series A ni IPOs. Hoy existen empresas que facturan cientos de millones de dólares, Nu Bank salió a bolsa y Corner Shop fue adquirida.
El argumento final es profundamente contraintuitivo. Cuando había mucho dinero, parecía fácil pero la competencia era feroz. Ahora que se siente más difícil, hay menos competidores y menos capital compitiendo por los mismos espacios [15:28]. Eso nivela el terreno.
Lo que realmente importa no es si el momento es fácil o difícil, sino dominar lo que está en nuestras manos: crear gran producto digital, liderar equipos, manejar capital y resolver problemas reales para nuestros mercados. La pregunta correcta no es cuándo emprender, sino cómo convertirnos en los mejores founders posibles.
