Durante años, crear una startup requería tres recursos escasos: personas, capital y tiempo.

Hoy, esa ecuación está cambiando.

La inteligencia artificial está reduciendo el coste y la complejidad de muchas tareas que antes requerían equipos especializados: desde desarrollo y análisis hasta diseño, contenido y automatización.

Pero el cambio va mucho más allá de hacer que los equipos sean más eficientes.

Está cambiando quién puede construir una empresa, cuánto capital necesita y qué señales deberían utilizar los inversores para evaluar una startup.

El solo founder ya no es una excepción

Una de las señales más claras de este cambio es el crecimiento de las startups creadas por un único fundador.

Según el Founder Ownership Report 2026 de Carta, aproximadamente el 36% de las startups creadas en Carta durante 2025 fueron lideradas por un solo founder, frente al 31% en 2024.

El dato confirma una tendencia clara: cada vez más compañías empiezan con un único fundador.

Este cambio no ocurre por casualidad. La combinación de herramientas de IA, software más accesible y menores costes de experimentación está ampliando significativamente lo que una sola persona puede construir y operar.

La pregunta, por tanto, empieza a cambiar:

¿Cuántas personas necesitamos para construir una startup?

Cada vez más, la pregunta es:

¿Cuánto puede construir una persona con las herramientas adecuadas?

La IA está reduciendo el coste de experimentar

El cambio también puede observarse directamente en la infraestructura de IA.

Según Artificial Analysis, el precio de la inferencia de modelos de nivel frontier cayó casi un 75% durante el segundo trimestre de 2025, pasando de $0,26 a $0,063 por millón de tokens en su métrica comparativa.

No es simplemente una cuestión de que los modelos sean más baratos.

Los modelos también están mejorando.

Esto significa que los founders pueden acceder a una capacidad computacional cada vez mayor con un coste cada vez menor.

Y ese cambio altera la economía de la experimentación.

Probar una hipótesis.

Construir un MVP.

Automatizar una tarea.

Analizar información.

Generar contenido.

Iterar sobre un producto.

Muchas de estas actividades pueden realizarse hoy con una fracción de los recursos que requerían anteriormente.

Más capacidad por founder

El modelo tradicional de startup se construyó alrededor de la especialización.

Ingeniería.

Diseño.

Marketing.

Ventas.

Customer support.

Operaciones.

Cada función requería personas diferentes y, además, había que coordinar todo ese trabajo.

La IA no elimina estas funciones.

Pero sí puede aumentar significativamente la cantidad de trabajo que una persona puede ejecutar.

El informe de Carta señala precisamente cómo la IA está ampliando lo que una persona puede hacer en un periodo determinado, haciendo más viable que un solo founder pueda construir y vender una compañía.

Esto cambia la pregunta.

Antes:

¿Cuántas personas necesitamos para construir esto?

Cada vez más:

¿Cuánto output puede generar una persona con las herramientas adecuadas?

Incluso los modelos avanzados están bajando de precio

Un ejemplo concreto es DeepSeek-R1.

Cuando DeepSeek lanzó el modelo en enero de 2025, anunció un precio de $0,55 por millón de tokens de entrada y $2,19 por millón de tokens de salida.

Más allá de qué modelo termine dominando el mercado, el mensaje económico es importante:

capacidades que hace poco eran caras y difíciles de acceder están convirtiéndose en servicios cada vez más accesibles.

Y cuando una capacidad deja de ser escasa, aparecen nuevas posibilidades para construir productos alrededor de ella.

¿Qué significa esto para el venture capital?

Aquí aparece una cuestión especialmente interesante.

El venture capital tradicional se desarrolló alrededor de compañías que necesitaban capital para contratar equipos, desarrollar productos y escalar rápidamente.

Pero si el coste de experimentar y construir continúa cayendo, el papel del capital puede cambiar.

Para un founder, levantar una gran ronda demasiado pronto puede significar diluirse antes de haber demostrado una tracción significativa.

Para un inversor, algunas señales tradicionales pueden perder capacidad predictiva.

Por ejemplo:

¿Es realmente mejor una startup porque tiene 15 empleados en lugar de 3?

¿O lo importante es cuánto output, ingresos y aprendizaje genera cada persona?

Carta ya muestra que los solo founders están aumentando y que sus dinámicas de fundraising son diferentes a las de equipos con varios founders.

Esto puede obligar a los inversores a prestar más atención a métricas como:

• Revenue per employee
• Velocidad de aprendizaje
• Capital efficiency
• Product-market fit
• Retención
• Distribución
• Unit economics

El tamaño del equipo puede seguir siendo importante.

Pero podría dejar de ser un proxy tan fiable del potencial como lo fue en el pasado.

Pero hay una paradoja

Aquí está la parte más interesante.

Construir es cada vez más barato.

Eso no significa que construir una gran empresa sea más fácil.

De hecho, puede ocurrir lo contrario.

Si todos tienen acceso a herramientas capaces de generar código, contenido, diseño y automatizaciones, la capacidad de construir deja de ser una ventaja diferencial.

El cuello de botella cambia.

De la ejecución al criterio.

Elegir el problema adecuado.

Entender profundamente al cliente.

Saber qué no construir.

Encontrar distribución.

Conseguir que alguien pague.

Y construir algo que siga siendo relevante cuando aparezcan diez competidores haciendo algo similar.

La tecnología reduce el coste de experimentar.

No reduce necesariamente el coste de tomar buenas decisiones.

El verdadero problema puede ser el ruido

Cuando construir se vuelve más barato, aumenta el número de personas capaces de intentarlo.

Más founders.

Más productos.

Más experimentos.

Más competencia.

Más ruido.

Esto significa que la atención se vuelve todavía más escasa.

Y también hace que la distribución sea más importante.

Un producto técnicamente excelente puede construirse en semanas.

Conseguir que miles de clientes lo conozcan, confíen en él y estén dispuestos a pagar sigue siendo un problema completamente diferente.

La barrera de entrada tecnológica está bajando.

La barrera de entrada comercial no necesariamente.

La economía de las AI-native startups también importa

Existe además una diferencia importante frente al SaaS tradicional.

Los productos basados en IA pueden tener costes variables asociados al uso de modelos e infraestructura.

Eso significa que el crecimiento puede tener una relación diferente con los costes que en el software tradicional.

Por eso, para una startup AI-native, la pregunta no debería ser únicamente:

“¿Podemos construirlo?”

También debería ser:

“¿Podemos construirlo, venderlo y servir a nuestros clientes de forma rentable a escala?”

La caída del coste de la inteligencia abre nuevas oportunidades.

Pero no elimina la necesidad de construir un negocio sostenible.

¿Qué significa todo esto para la próxima generación de startups?

Si esta tendencia continúa, podríamos ver un ecosistema muy diferente al de la última década.

Más solo founders.

Equipos más pequeños.

Mayor productividad por empleado.

Más compañías alcanzando tracción antes de levantar capital.

Más experimentación.

Y, potencialmente, nuevas formas de medir el potencial de una compañía.

Para los founders, esto es una oportunidad enorme.

La barrera tecnológica para empezar está bajando.

Para los inversores, plantea un reto:

si las compañías del futuro necesitan menos personas y menos capital para llegar a sus primeros hitos, ¿seguimos evaluándolas con los mismos criterios que utilizábamos hace diez años?

La IA está haciendo que construir una startup sea más barato.

Pero la ventaja competitiva puede estar desplazándose hacia otra parte.

Construir será cada vez más fácil.

Saber qué construir seguirá siendo difícil.

Y quizás ahí esté la verdadera oportunidad para la próxima generación de founders.

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Fuentes principales: Carta, Founders Ownership Report 2026; Artificial Analysis, State of AI – Q2 2025; DeepSeek, DeepSeek-R1 Release.