Inversión de 470,000 TWD, el momento en que el sueño de emprender con IA se rompe después de 18 meses

Cuando la IA se convierte en la nueva “fiebre del oro”, la mayoría de los emprendedores solo están repitiendo los mismos errores.

Tras el auge de ChatGPT en 2023, en internet abundan voces como: “Desarrollé una herramienta de IA y gano más de 10,000 mensuales” “Nuestra startup de IA recaudó 2 millones”. En esta ola, un emprendedor que antes era consultor de software tampoco pudo evitarlo y dedicó 47,000 TWD y 18 meses a desarrollar una herramienta de redacción con IA, cuyo resultado final fue: solo 12 usuarios de pago, ingresos de solo 340 TWD.

¿Cómo nace un producto fallido?

La idea inicial era “inteligente”: crear una herramienta de generación de textos con IA para pequeñas empresas. La lógica parecía perfecta: las pequeñas empresas tienen poca capacidad para redactar, no quieren gastar en un equipo de copywriting, la IA funciona bien, y el modelo de suscripción genera ingresos continuos.

La fase de validación fue “muy sólida”—pregunté a varios amigos “¿estarían dispuestos a pagar?”, y obtuve muchas respuestas afirmativas. Aquí fue donde surgió el primer error fatal: decir que sí y realmente pagar son cosas distintas.

Desde el mes 1 hasta el 18, este proyecto siguió el típico camino de muerte de una startup:

Primera fase (mes 1-3): Se anunció que se haría un MVP, pero en realidad se acumuló entrenamiento personalizado de IA, 47 plantillas, autenticación de usuarios, sistema de pagos, backend de gestión, análisis de datos… con una inversión de 12,000 TWD.

Segunda fase (mes 4-8): Los usuarios beta empezaron a pedir funciones, cada una se añadió, y cada función tomó 2-3 veces más tiempo del esperado. El coste subió a 28,000 TWD.

Tercera fase (mes 9-12): La deuda técnica explotó, las funciones entraban en conflicto, y se dedicaron 4 meses a reestructurar y arreglar bugs. La inversión acumulada fue de 39,000 TWD.

Cuarta fase (mes 13-18): Se empezó a hacer marketing—posicionamiento en Product Hunt en el puesto 47, publicaciones en Facebook, 500 correos fríos, anuncios en Reddit, Google, LinkedIn. Se gastaron otros 8,000 TWD, logrando solo 73 registros, de los cuales 12 pagaron.

El balance final: gastos de 470,000 TWD, ingresos de 340 TWD.

¿Por qué fue tan catastrófico?

Analizando este caso, el problema no fue técnico, sino de mentalidad:

Problema 1: Se resolvió el problema equivocado

Las pequeñas empresas no necesitan “mejor contenido”, sino “más clientes”. La diferencia es enorme. Tras hablar con los usuarios, se descubrió que estaban demasiado ocupados para aprender una nueva herramienta, no confiaban en el tono de marca de la IA, y preferían pagar 50 pesos para que un vecino ayudara.

Problema 2: Competir sin diferencia con ChatGPT

¿Por qué un cliente pagaría 29 pesos por tu herramienta si ChatGPT Plus cuesta solo 20 y tiene muchas más funciones? La única propuesta de valor era “más fácil de usar que ChatGPT”, pero incluso un 10% más fácil no justifica pagar un 45% más.

Problema 3: Ignorar completamente las ventas y el marketing

En 14 meses de desarrollo, solo se dedicaron 4 meses a marketing. La realidad debería ser al revés: 4 meses de desarrollo y 14 meses de marketing. Esto refleja un error común en los desarrolladores: pensar que “si hago un buen producto, vendrá solo”, una idea muy ingenua.

Problema 4: Costo de adquisición de clientes vs valor de vida del cliente

Cada cliente cuesta 650 pesos (8000 de marketing ÷ 12 clientes), y en promedio cada cliente aporta solo 28 pesos (la mayoría se va en un mes). Este número demuestra claramente que el modelo de negocio en sí tiene problemas.

Problema 5: Construir para uno mismo, no para el cliente

Diseñar productos basándose en suposiciones sobre pequeñas empresas sin investigación real, y al final, a los clientes no les importa qué tan bonito sea el UI, solo quieren saber “¿esto me ayuda a ganar dinero?”.

Las verdaderas capas del ecosistema de startups de IA

En estos 18 meses, hablando con muchos “emprendedores de IA”, emergió un esquema claro de capas:

Capa superior 5%: Verdaderos éxitos

• Tienen conocimientos profundos del sector antes de entrar
• Resuelven problemas reales específicos
• Apuntan a B2B con presupuesto empresarial
• Ejemplos: diagnóstico con IA en radiología, revisión de documentos legales, herramientas de cumplimiento financiero

Segunda capa 15%: Emprendimientos estilo lifestyle

• Simplemente empaquetan la API de OpenAI
• Sirven nichos verticales muy específicos
• Ingresos mensuales de 5000-20000 pesos
• Ejemplos: respuestas automáticas para dentistas, generadores de descripciones de puestos con IA

Tercera capa 30%: Los que luchan

• Tienen demostraciones técnicas impresionantes
• No consiguen clientes de pago
• Están quemando ahorros o dinero de inversores
• El emprendedor de antes está en esta capa

Capa inferior 50%: Soñadores

• Quieren acabar con Google
• Financian con PPT
• Quiebran en dos años

Modelos que realmente funcionan en negocios de IA

Tras hablar con los de las capas 1 y 2, se identifican algunas reglas:

Regla 1: Elegir industrias “aburridas”

Las startups de IA más populares atraen toda la atención y fondos, pero incluso un plomero necesita software, y esa competencia es mucho menor.

Regla 2: Cobrar a empresas por valor

Si puedes ahorrar 40 horas a la semana a una empresa, cobra por ese valor, no por 29 pesos al mes de aplicaciones de consumo.

Regla 3: Enfocarse en cumplimiento y reducir riesgos

Las empresas están dispuestas a pagar mucho para evitar demandas o multas. Este valor de “evitar riesgos” es 10 veces mayor que el de “aumentar productividad”.

Regla 4: Convertirse en experto del sector primero

Antes de hacer IA para un sector, invierte 2-3 años en entenderlo a fondo. La IA no es difícil, lo difícil es entender realmente dónde está el problema.

Nuevos intentos actuales

Este emprendedor no se rindió, solo cambió de enfoque:

• Escogió un sector con conexiones (empresas de desarrollo web)
• Identificó un problema específico y costoso (más de 10,000 al año)
• Construyó la solución más simple (incluso sin IA)
• Puso precios razonables (de 500 a 2000 pesos mensuales, no 29)
• Consiguió 10 clientes de pago antes de desarrollar funciones sofisticadas

Nuevo producto: una herramienta de gestión de proyectos para agencias web, que se integra con su stack actual y genera informes automáticos para clientes. Sin IA, solo una solución sólida a un problema difícil.

Sobre la fiebre de la IA, 4 verdades duras

Verdad 1: La mayoría de las startups de IA son consultoras de alto nivel

Si tu modelo de negocio es “la IA hace el trabajo más rápido”, solo estás vendiendo arbitraje laboral, en esencia un servicio de consultoría con algunos trucos.

Verdad 2: Las grandes empresas te robarán el mercado

¿Tu ventaja competitiva es “ajustamos GPT”? Entonces no tienes ventaja, solo una ventana de oportunidad de unos 6 meses. Cuando las grandes empiecen, no tendrás nada.

Verdad 3: Los clientes solo quieren resultados

No les importa qué tecnología usas. “IA impulsada” no es un argumento de venta, “ahorrar 10 horas por semana” sí.

Verdad 4: Las barreras tecnológicas son bajísimas

Crear productos de IA es más fácil que nunca, lo que significa que todos están haciéndolo. Necesitas una verdadera ventaja comercial, no solo técnica.

Cosas que deberían entenderse antes

• Desde el mercado, no desde la tecnología: primero encuentra quién tiene problemas difíciles, y luego busca soluciones.
• B2B siempre mejor que B2C: las empresas tienen dinero y saben de ROI, los consumidores solo quieren gratis.
• Segmenta al máximo: “IA para pequeñas empresas” no es un nicho, “IA para ortodoncistas que agendan citas” sí.
• Valida con dinero real: no preguntes “¿estaría dispuesto a pagar?”, pregunta “¿paga ahora mismo?”.
• El presupuesto debe ser 3 veces mayor: en IA todo lleva más tiempo, porque la tecnología sigue evolucionando.

Palabras finales

Esos 470,000 TWD no fueron en vano; en 18 meses aprendí más sobre negocios que en 5 años de consultoría. Pero se puede aprender mucho más gastando mucho menos.

La oportunidad de la IA existe, pero no como la pintan los influencers de Twitter. No basta con hacer un envoltorio de ChatGPT, hay que entender a fondo un sector y usar la IA para resolver sus problemas más apremiantes.

Muchos entran en la ola de IA por la emoción, pero la emoción no construye negocio. Lo que realmente importa es entender los problemas del cliente.

El problema actual en emprendimiento es ese: todos buscan la fórmula rápida, la llave mágica, la arma secreta.

No hay armas secretas. Solo trabajo aburrido y monótono: entender profundamente a los clientes y resolver sus problemas.