Casi todos los días, Grant Lee, un empresario de Silicon Valley, escucha a los inversores que intentan persuadirlo para que tome su dinero. Algunos incluso le han enviado a él y a sus cofundadores canastas de regalo personalizadas.
El Sr. Lee, de 41 años, normalmente se sentaría halagado. En el pasado, una nueva empresa de rápido crecimiento como Gamma, la nueva empresa de inteligencia artificial que ayudó a establecer en 2020, habría buscado constantemente más fondos.
Pero al igual que muchas nuevas empresas jóvenes en Silicon Valley hoy, Gamma está siguiendo una estrategia diferente. Está utilizando herramientas de inteligencia artificial para aumentar la productividad de sus empleados en todo, desde el servicio al cliente y el marketing hasta la codificación y la investigación del cliente.
Eso significa que Gamma, que hace que el software que permite a las personas crear presentaciones y sitios web, no necesita más efectivo, dijo Lee. Su compañía ha contratado solo a 28 personas para obtener “decenas de millones” en ingresos recurrentes anuales y casi 50 millones de usuarios. Gamma también es rentable.
“Si fuéramos de la generación antes, seríamos fácilmente en 200 empleados”, dijo Lee. “Tenemos la oportunidad de repensar eso, básicamente reescribir el libro de jugadas”.
El viejo modelo de Silicon Valley dictó que las nuevas empresas deberían recaudar una gran suma de dinero de los inversores de capital de riesgo y gastarlo contratando a un ejército de empleados para escalar rápidamente. Las ganancias vendrían mucho más tarde. Hasta entonces, el recuento de cabezas y la recaudación de fondos eran insignias de honor entre los fundadores, que filosofaron que más grande era mejor.
Pero Gamma se encuentra entre una creciente cohorte de nuevas empresas, la mayoría de ellos trabajando en productos de IA, que también están utilizando IA para maximizar la eficiencia. Ganan dinero y están creciendo rápido sin la financiación o los empleados que habrían necesitado antes. Los mayores derechos de fanfarronear para estas nuevas empresas son para obtener más ingresos con la menor cantidad de trabajadores.
Las historias de éxito de “Tiny Team” se han convertido en un meme, con técnicos que comparten con entusiasmo listas que muestran cómo AnySphere, una nueva empresa que hace que el cursor de software de codificación alcance $ 100 millones en ingresos recurrentes anuales en menos de dos años con solo 20 empleados , y cómo Elevenlabs, una nueva empresa de voz de IA, hizo lo mismo con alrededor de 50 trabajadores.
El potencial para que la IA permita que las nuevas empresas hagan más con menos han llevado a una especulación salvaje sobre el futuro. Sam Altman, el director ejecutivo de OpenAI, ha predicho que algún día podría haber una compañía de una persona por valor de $ 1 mil millones. Su compañía, que está construyendo una forma costo intensiva de IA llamada modelo fundamental, emplea a más de 4,000 personas y ha recaudado más de $ 20 mil millones en fondos. También está en conversaciones para recaudar más dinero.
Con las herramientas de IA, algunas nuevas empresas ahora declaran que dejarán de contratar a cierto tamaño. Runway Financial, una compañía de software de finanzas, dijo que planea superar a 100 empleados porque cada uno de sus trabajadores hará el trabajo de 1.5 personas. La agencia, una nueva empresa que usa IA para el servicio al cliente, también planea contratar a no más de 100 trabajadores.
“Se trata de eliminar roles que no son necesarios cuando tienes equipos más pequeños”, dijo Elias Torres, fundador de la agencia.
La idea de la eficiencia impulsada por la IA fue reforzada el mes pasado por Deepseek, la nueva empresa china de IA que mostró que podría construir herramientas de IA para una pequeña fracción del costo típico. Su avance, basado en herramientas de código abierto que están disponibles gratuitamente en línea, desencadenan una explosión de empresas que construyen nuevos productos utilizando las técnicas económicas de Deepseek.
“Deepseek fue un momento decisivo”, dijo Gaurav Jain, un inversor de la firma de riesgo antes de Capital, que ha respaldado a Gamma. “El costo del cálculo va a bajar muy, muy rápido, muy rápido”.
El Sr. Jain comparó las nuevas nuevas empresas de IA con la ola de empresas que surgieron a fines de la década de 2000, después de que Amazon comenzó a ofrecer servicios de computación en la nube baratos. Eso redujo el costo de iniciar una empresa, lo que llevó a una ráfaga de nuevas empresas nuevas que podrían construirse de manera más económica.
Antes de este auge de la IA, las nuevas empresas generalmente quemaron $ 1 millón para llegar a $ 1 millón en ingresos, dijo Jain. Ahora llegar a $ 1 millón en ingresos cuesta un quinto tanto y eventualmente podría caer a una décima parte, según un análisis de 200 nuevas empresas realizadas por antes.
“Esta vez estamos automatizando a los humanos en lugar de solo los centros de datos”, dijo Jain.
Pero si las nuevas empresas pueden volverse rentables sin gastar mucho, eso podría convertirse en un problema para los inversores de capital de riesgo, que asignan decenas de miles de millones para invertir en las nuevas empresas de IA. El año pasado, las compañías de IA recaudaron $ 97 mil millones en fondos, lo que representa el 46 por ciento de todas las inversiones de riesgo en los Estados Unidos, según Pitchbook, que rastrea las nuevas empresas.
“El capital de riesgo solo funciona si obtienes dinero en los ganadores”, dijo Terrence Rohan, un inversor con Fund de otra manera, que se centra en nuevas empresas muy jóvenes. Agregó: “Si el ganador del futuro necesita mucho menos dinero porque tendrán mucha menos gente, ¿cómo cambia eso?”
Por ahora, los inversores continúan luchando para entrar en las compañías más populares, muchas de las cuales no tienen más necesidad de más dinero. Scribe, una nueva empresa de productividad de IA, lucha el año pasado con mucho más interés de los inversores que los $ 25 millones que quería recaudar.
“Fue una negociación de cuál es la menor cantidad que podríamos asumir”, dijo Jennifer Smith, directora ejecutiva de Scribe. Ella dijo que los inversores se sorprendieron con el tamaño de su personal, 100 personas, en comparación con sus tres millones de usuarios y un rápido crecimiento.
Algunos inversores son optimistas de que la eficiencia impulsada por la IA estimulará a los empresarios para crear más empresas, lo que lleva a más oportunidades para invertir. Esperan que una vez que las nuevas empresas alcancen un cierto tamaño, las empresas adopten el antiguo modelo de grandes equipos y mucho dinero.
Algunas compañías jóvenes, incluida AnySphere, la que está detrás de Cursor, ya lo están haciendo. AnySphere ha recaudado $ 175 millones en fondos, con planes para agregar personal y realizar investigaciones, según el presidente de la compañía, Oskar Schulz.
Otros fundadores han visto los peligros del antiguo libro de jugadas de inicio, que mantuvo a las empresas en una cinta de correr de recaudación de fondos donde la contratación de más personas creó más costos que fueron más allá de sus salarios.
Los equipos más grandes necesitaban gerentes, recursos humanos más robustos y apoyo de fondo. Esos equipos necesitaban software especializado, junto con una oficina más grande con todas las ventajas. Y así sucesivamente, lo que llevó a las nuevas empresas a quemar en efectivo y obligó a los fundadores a recaudar constantemente más dinero. Muchas nuevas empresas del auge de financiamiento de 2021 finalmente se redujeron, cerraron o se apresuraron a venderse.
Obtener ganancias desde el principio puede cambiar ese resultado. En Gamma, los empleados usan aproximadamente 10 herramientas de IA para ayudarlos a ser más eficientes, incluida la herramienta de servicio al cliente de Intercom para manejar problemas, el generador de imágenes de MidJourney para marketing, Claude Chatbot de Anthrope para el análisis de datos y el cuaderno de Google para analizar la investigación del cliente. Los ingenieros también usan el cursor de AnySphere para escribir un código de manera más eficiente.
El producto de Gamma, que se basa en las herramientas de Operai y otros, tampoco es tan costoso de hacer como otros productos de IA. (El New York Times ha demandado a Openai y su socio, Microsoft, reclamando la infracción de derechos de autor del contenido de noticias relacionados con los sistemas de IA. Las dos compañías han negado las afirmaciones de la demanda).
Otras nuevas empresas eficientes están tomando una estrategia similar. Pensamente, un proveedor de 10 personas de agentes telefónicos de IA, obtuvo ganancias en 11 meses, gracias al uso de la IA, dijo su cofundadora Torrey Leonard.
La franja del procesador de pagos creó una herramienta de IA que ayuda al Sr. Leonard a analizar las ventas de Thinkly, algo que habría contratado previamente a un analista para que hiciera. Sin eso y las herramientas de IA de otros para racionalizar sus operaciones, por lo que necesitaría, por lo que necesitaría al menos 25 personas y estaría lejos de ser rentable, dijo.
Por lo general, eventualmente recaudará más dinero, dijo Leonard, pero solo cuando esté listo. No preocuparse por quedarse sin efectivo es “un gran alivio”, dijo.
En Gamma, el Sr. Lee dijo que planeaba duplicar aproximadamente la fuerza laboral este año a 60, contratando para diseño, ingeniería y ventas. Planea reclutar un tipo diferente de trabajador de antes, buscando generalistas que realicen una variedad de tareas en lugar de especialistas que solo hacen una cosa, dijo. También quiere “entrenadores de jugadores” en lugar de gerentes, personas que pueden guiar a los empleados menos experimentados pero que también pueden participar en el trabajo diario.
Lee dijo que el modelo A-Eficiente había liberado tiempo que de otro modo habría pasado administrando personas y reclutando. Ahora se enfoca en hablar con los clientes y mejorar el producto. En 2022, creó una sala floja para los comentarios de los principales usuarios de Gamma, que a menudo se sorprenden al descubrir que el director ejecutivo estaba respondiendo a sus comentarios.
“Ese es en realidad el sueño de todos los fundadores”, dijo Lee.
