Además de programar, la IA está transformando el mundo en estos 10 sectores ignorados

Autor: Salir al mar para incubadora

Las reglas del juego emprendedor han cambiado por completo.

En la última publicación de Y Combinator (YC) del “Lista de deseos para emprendedores 2026” (RFS), vemos una señal clara: AI nativo (AI-native) ya no es solo un término de marketing, sino la lógica fundamental para construir la próxima generación de gigantes. Las startups actuales pueden desafiar áreas que antes se consideraban “inmutables” a mayor velocidad y menor costo.

Esta vez, YC no solo se enfoca en software, sino que también mira hacia los sistemas industriales, la infraestructura financiera y la gobernanza gubernamental. Si la ola anterior de AI trataba sobre “generación de contenido”, la próxima será sobre “resolver problemas complejos” y “redefinir el mundo físico”.

A continuación, las 10 principales áreas clave en las que YC está muy atento y desea invertir.

1. “Cursor” para gerentes de producto (Cursor for Product Managers)

En los últimos años, herramientas como Cursor y Claude Code han cambiado radicalmente la forma de escribir código. Pero esta prosperidad oculta un problema más profundo: escribir código es solo un medio, entender “qué construir” es lo esencial.

Actualmente, el proceso de descubrimiento de productos sigue en la “Edad de Piedra”. Dependemos de entrevistas fragmentadas con usuarios, retroalimentación de mercado difícil de cuantificar y miles de tickets en Jira. Este proceso es altamente manual y lleno de brechas.

El mercado necesita un sistema AI nativo que ayude a los gerentes de producto, como Cursor ayuda a los programadores. Imagina una herramienta que: subes todas las grabaciones de entrevistas con clientes y datos de uso del producto, y luego le preguntas: “¿Qué deberíamos hacer a continuación?”

No solo te dará una recomendación vaga, sino que generará un esquema completo de funciones y argumentará la decisión con retroalimentación concreta de clientes. Además, puede crear prototipos de UI, ajustar modelos de datos y desglosar tareas específicas para que un Agente de Codificación AI las ejecute.

A medida que AI asuma cada vez más la implementación concreta del código, la capacidad de “definir productos” será más importante que nunca. Necesitamos una súper herramienta que cierre el ciclo desde “descubrimiento de necesidades” hasta “definición de producto”.

2. Fondos de cobertura nativos en AI (AI-Native Hedge Funds)

En los años 80, unos pocos fondos empezaron a usar computadoras para analizar mercados, pero Wall Street se burlaba. Hoy, el trading cuantitativo es estándar. Si aún no te das cuenta de que estamos en un punto de inflexión similar, podrías perderte la próxima ola de renacimiento tecnológico (Renaissance Technologies) o Bridgewater.

Esta oportunidad no está en agregar AI a estrategias existentes, sino en construir desde cero estrategias de inversión nativas en AI.

Aunque los gigantes de la cuantificación tienen recursos enormes, en la competencia por cumplimiento y innovación, sus movimientos son demasiado lentos. Los futuros fondos de cobertura serán impulsados por enjambres de Agentes AI — que podrán, como traders humanos, revisar informes 10-K, escuchar llamadas de resultados, analizar documentos SEC y combinar opiniones de analistas para hacer operaciones.

En este campo, las ganancias Alpha reales pertenecerán a los nuevos jugadores que se atrevan a dejar que AI tome decisiones de inversión en profundidad.

3. Digitalización de agencias de servicios (AI-Native Agencies)

Siempre, ya sea en diseño, publicidad o abogados, los modelos de agencia enfrentan un callejón sin salida: difícil de escalar. Porque venden “tiempo humano”, con bajos márgenes y crecimiento dependiente de contratación.

AI está rompiendo ese callejón.

Las nuevas agencias ya no venderán herramientas de software a clientes, sino que usarán AI para producir resultados con 100 veces más eficiencia y venderán directamente el producto final. Esto significa:

• Las firmas de diseño podrán generar soluciones personalizadas completas antes de cerrar contratos, superando a la competencia tradicional.
• Las agencias de publicidad podrán crear anuncios de nivel cinematográfico sin costosos rodajes en locaciones.
• Los bufetes de abogados podrán redactar documentos legales complejos en minutos, no semanas.

Las futuras agencias de servicios serán más parecidas a empresas de software: altos márgenes y escalabilidad ilimitada.

4. Servicios financieros derivados de stablecoins (Stablecoin Financial Services)

Las stablecoins están rápidamente convirtiéndose en infraestructura clave del sistema financiero global, pero la capa de servicios sobre ellas sigue siendo un territorio virgen. Con leyes como GENIUS y CLARITY en marcha, las stablecoins están en la intersección de DeFi (finanzas descentralizadas) y TradFi (finanzas tradicionales).

Es una ventana de arbitraje regulatorio e innovación enorme.

Actualmente, los usuarios deben elegir entre productos financieros tradicionales “regulados pero con bajos rendimientos” y criptomonedas “de alto rendimiento pero de alto riesgo”. Se necesita una forma intermedia: servicios financieros basados en stablecoins, que sean compatibles con la regulación y tengan ventajas de DeFi.

Ya sea ofreciendo cuentas de ahorro con mayores rendimientos, activos del mundo real tokenizados (RWA) o infraestructura de pagos transfronterizos más eficiente, este es el mejor momento para conectar estos dos mundos paralelos.

5. Redefinir la industria metalúrgica: fábricas modernas de metales (Modern Metal Mills)

Cuando se habla de “reindustrialización de EE. UU.”, se suele mirar el costo laboral, pero se pasa por alto un elefante en la habitación: el diseño de los sistemas industriales tradicionales es extremadamente ineficiente.

Por ejemplo, en la compra de aluminio o tubos de acero en EE. UU., los plazos de entrega de 8 a 30 semanas son normales. No es por pereza de los trabajadores, sino porque todo el sistema de gestión de producción fue diseñado hace décadas. Estas fábricas antiguas, para maximizar “toneladas” y “utilización”, sacrifican velocidad y flexibilidad. Además, el alto consumo energético es un problema, y muchas carecen de gestión moderna de energía.

Las oportunidades de reconstrucción ya están maduras.

Usando AI para planificación de producción, sistemas en tiempo real de ejecución de manufactura (MES) y tecnologías de automatización moderna, podemos reducir drásticamente los plazos y aumentar márgenes. No solo se trata de hacer las fábricas más rápidas, sino de redefinir la manufactura con software, haciendo que la producción local de metales sea más barata, flexible y rentable. Es una pieza clave para reconstruir la base industrial.

6. Modernización de la gobernanza con AI (AI for Government)

La primera ola de empresas de AI ya ha acelerado la llenada de formularios para empresas y personas, pero esa eficiencia se detiene en los departamentos gubernamentales. Muchas solicitudes digitalizadas terminan en procesos manuales y en papel en los sistemas internos.

Los gobiernos necesitan urgentemente herramientas AI para gestionar la avalancha de datos que se avecina. Aunque países como Estonia ya muestran un “gobierno digital” en desarrollo, esa lógica debe replicarse globalmente.

Vender software a gobiernos es difícil, pero también muy rentable: una vez que consigues el primer cliente, la fidelidad y el potencial de expansión son enormes. No solo es una oportunidad comercial, sino también una forma de mejorar la eficiencia social.

7. Mentores AI en trabajos físicos en tiempo real (AI Guidance for Physical Work)

¿Recuerdas la escena en “Matrix” donde Neo aprende kung-fu en segundos con un cable? La versión real de “inyección de habilidades” está llegando, no con interfaces cerebro-máquina, sino con guía AI en tiempo real.

En lugar de discutir qué trabajos de oficina serán reemplazados por AI, veamos cómo puede potenciar el trabajo manual. En servicios en campo, manufactura, salud, AI no puede “manipular” directamente, pero puede “ver” y “pensar”.

Imagina a un trabajador con gafas inteligentes reparando una máquina, y AI, a través de la cámara, ve la válvula y le dice: “Cierra esa válvula roja, usa una llave de 3/8 pulgadas, esa pieza está desgastada y necesita reemplazo.”

El maduro modelo multimodal, la proliferación de hardware inteligente (teléfonos, auriculares, gafas) y la escasez de mano de obra calificada, generan una demanda enorme. Ya sea para capacitar a empleados existentes o para crear una plataforma de “supertrabajadores” blue-collar, hay un potencial enorme.

8. Grandes modelos espaciales para superar las limitaciones del lenguaje (Large Spatial Models)

Los grandes modelos de lenguaje (LLM) impulsaron la explosión de AI, pero su inteligencia está limitada a lo que el “lenguaje” puede describir. Para lograr una inteligencia artificial general (AGI), AI debe entender el mundo físico y las relaciones espaciales.

Actualmente, AI es torpe en tareas espaciales como geometría, estructuras 3D y rotaciones físicas. Esto limita su interacción con el mundo real.

Buscamos equipos capaces de construir grandes modelos de razonamiento espacial (Large Spatial Models). Estos modelos no deben tratar la geometría como un apéndice del lenguaje, sino como un principio fundamental. Quien logre que AI entienda y diseñe estructuras físicas tendrá la oportunidad de crear el próximo modelo base a nivel de OpenAI.

9. Arsenal digital para cazadores de fraude gubernamental (Infra for Government Fraud Hunters)

El gobierno es el mayor comprador del mundo, con gastos de billones de dólares anuales, y también sufre pérdidas por fraude. Solo en EE. UU., el seguro médico pierde cientos de millones cada año por pagos indebidos.

La Ley de Reclamos Falsos (False Claims Act) permite a ciudadanos denunciar fraude y recibir una parte de lo recuperado. Es una de las formas más efectivas de combatir el fraude, pero los procesos actuales son muy primitivos: los denunciantes entregan pistas a abogados, que tardan años en organizar los documentos manualmente.

Necesitamos un sistema inteligente diseñado específicamente para esto. No solo un panel, sino un detective AI que pueda analizar PDFs caóticos, rastrear estructuras complejas de empresas fachada y empaquetar evidencia dispersa en archivos legales listos para litigar.

Si logras acelerar la recuperación de fraude 10 veces, no solo construirás un imperio comercial, sino que también devolverás miles de millones a los contribuyentes.

10. Facilitar el entrenamiento de LLM (Make LLMs Easy to Train)

A pesar del auge de AI, entrenar grandes modelos sigue siendo una experiencia horrible.

Los desarrolladores luchan con SDKs rotos, horas ajustando instancias GPU que se caen, o encontrando bugs fatales en herramientas open source. Sin mencionar los dolores de cabeza con datos de TBs.

Como en la era de la computación en la nube nacieron Datadog y Snowflake, en la era de AI también se necesitan mejores “herramientas”. Necesitamos:

• APIs completamente abstractas para el entrenamiento.
• Bases de datos que gestionen fácilmente conjuntos de datos masivos.
• Entornos de desarrollo diseñados para investigación en machine learning.

A medida que la “post-entrenamiento” y la especialización de modelos se vuelven más importantes, estas infraestructuras serán la base del desarrollo de software del futuro.