La fiebre por la IA generativa creó una escena que hace poco parecía imparable: “una startup por minuto”. Pero el mercado está empezando a separar lo que es una idea con futuro de lo que fue, sobre todo, una ola de entusiasmo. En ese contexto, Darren Mowry —quien lidera la organización global de startups de Google a través de Cloud, DeepMind y Alphabet— lanzó una advertencia clara: dos modelos de negocio que estuvieron de moda podrían no sobrevivir tal como están planteados. Habló de los llamados “LLM wrappers” y de los “AI aggregators”, y dijo que para muchos de ellos se encendió la “luz de check engine”.

Los LLM wrappers son startups que toman un gran modelo de lenguaje ya existente —como Claude, GPT o Gemini— y le ponen encima una capa de producto, experiencia de usuario o interfaz para resolver un problema concreto. El ejemplo típico: una app que usa IA para ayudar a estudiantes a estudiar. El problema, según Mowry, es cuando la propuesta se reduce a depender de que el modelo “haga todo el trabajo” y el producto termina pareciéndose a un “white label” con muy poca propiedad intelectual real. En sus palabras, envolver “propiedad intelectual muy fina” alrededor de Gemini o GPT-5 ya no alcanza: la industria tiene menos paciencia para soluciones que no se diferencian.

Eso no significa que todo wrapper esté condenado. Mowry marcó una línea: los que sobreviven son los que construyen fosos competitivos profundos, ya sea por una diferenciación horizontal fuerte o por un enfoque muy específico en un vertical. Puso ejemplos concretos de wrappers con “moat” real, como Cursor (un asistente de programación impulsado por GPT) o Harvey AI (asistente legal). La idea de fondo es simple: hoy no basta con “poner una UI encima de un GPT” para ganar tracción, como pudo ocurrir en momentos de euforia —por ejemplo, cuando OpenAI lanzó su tienda de ChatGPT a mediados de 2024—. El desafío ahora es sostener valor de producto.

El segundo modelo bajo presión es el de los agregadores de IA, una variante de los wrappers. Estas compañías agregan varios LLM en una sola interfaz o capa de API para enrutar consultas entre modelos y dar acceso a múltiples opciones. Suelen ofrecer una capa de orquestación con monitoreo, gobernanza o herramientas de evaluación. Mowry fue directo para quienes estén por entrar a ese negocio: “Manténganse fuera del negocio de los agregadores”. Su argumento es que muchos agregadores no están viendo gran crecimiento porque los usuarios ya no buscan solo “acceso” o “cómputo”, sino propiedad intelectual incorporada que garantice que se elige el modelo correcto en el momento correcto según la necesidad.

Para explicar por qué esto puede ponerse peor, Mowry tiró de experiencia. Lleva décadas en el mundo cloud, pasó por AWS y Microsoft, y hoy está en Google Cloud. Dice que lo que ocurre con los agregadores de IA se parece mucho a los primeros años del cloud (finales de los 2000 y principios de los 2010), cuando surgieron startups que revendían infraestructura de AWS con la promesa de facilitar la entrada: tooling, consolidación de facturación y soporte. Con el tiempo, Amazon construyó herramientas empresariales propias y los clientes aprendieron a gestionar servicios directamente. Resultado: la mayoría de intermediarios quedó apretada o desapareció. Solo sobrevivieron quienes añadieron servicios reales, como seguridad, migración o consultoría DevOps.

En IA, el riesgo es similar: a medida que los proveedores de modelos amplían sus funciones para empresas, los márgenes de los intermediarios se comprimen y el “middleman” pierde sentido. En cambio, Mowry se muestra optimista con el auge del “vibe coding” y las plataformas para desarrolladores, que tuvieron un año récord en 2025. Mencionó startups como Replit, Lovable y Cursor —todas clientes de Google Cloud, según él— que atrajeron inversión importante y tracción con clientes.

También ve potencial en tecnología directa al consumidor, especialmente en productos que pongan herramientas potentes de IA en manos de usuarios finales. Como ejemplo, señaló la oportunidad de que estudiantes de cine y TV usen Veo, el generador de video con IA de Google, para dar vida a historias. Y más allá de la IA, Mowry cree que biotech y climate tech “están teniendo su momento”, tanto por inversión de venture como por la disponibilidad de “cantidades increíbles de datos” para crear valor de formas que antes no eran posibles.

El mensaje final para emprendedores es incómodo, pero útil: si tu startup vive de envolver un modelo ajeno o de intermediar acceso entre modelos, necesitas algo más que una buena interfaz. Necesitas un foso real, propiedad intelectual propia y una propuesta que no pueda ser copiada —o absorbida— por quienes controlan la infraestructura y los modelos.