Riesgos regulatorios en las inversiones en tecnologías basadas en la inteligencia artificial: cómo la escrutinio geopolítico afecta la valoración y las trayectorias de crecimiento de estas empresas.

El panorama mundial relacionado con la inteligencia artificial en el año 2025 está marcado por un paradojo: el progreso tecnológico sin precedentes choca con un entorno regulatorio fragmentado y cada vez más hostil. Para los inversores, esta tensión entre la innovación y la supervisión se ha convertido en un factor crucial que determina la valoración de las startups y sus trayectorias de crecimiento a largo plazo. Las fuerzas geopolíticas, impulsadas por la Ley de Inteligencia Artificial de la UE, los controles de exportación de los Estados Unidos y las leyes de protección de datos de China, están transformando las reglas del juego, creando tanto obstáculos como oportunidades para las empresas tecnológicas basadas en la inteligencia artificial.

La Ley de IA de la UE: Costos de cumplimiento y fragmentación del mercado

La Ley de IA de la UE, ratificada en marzo de 2024, se ha convertido en un pilar fundamental de la regulación mundial relacionada con la inteligencia artificial. Al clasificar los sistemas de IA en diferentes niveles de riesgo y imponer requisitos estrictos de cumplimiento para las aplicaciones de alto riesgo (por ejemplo, en áreas como el empleo, la salud y las finanzas), esta ley ha obligado a las startups a dedicar recursos significativos a la evaluación de riesgos y a establecer protocolos de transparencia.Gobernanza de datosSegún una encuesta realizada en el año 2023 con 100 startups de IA en la UE y 15 empresas de capital de riesgo, se proyecta que los costos relacionados con el cumplimiento de las regulaciones oscilarán entre 160,000 y 330,000 euros para muchas de estas empresas.El 19% de las personas anticipa que los gastos serán aún más altos.Estos costos no son insignificantes.El 16% de las startups ha considerado la posibilidad de detener el desarrollo de tecnologías relacionadas con la inteligencia artificial.Mientras que el 50% teme que esta ley supere la capacidad de innovación de las empresas.

El alcance extraterritorial de esta ley complica aún más las cosas. Las startups estadounidenses y las que no pertenecen a la UE, pero que operan en el mercado de la UE, deben cumplir con los mismos estándares estrictos. Esto crea, de hecho, un marco regulatorio mundial común. Por ejemplo, empresas estadounidenses como Anthropic y Cohere…Aumentar los gastos en promoción y difusión, con el objetivo de influir en la implementación de las políticas.Se reconoce su potencial para influir en las regulaciones futuras de los Estados Unidos. Mientras tanto…Las empresas de capital de riesgo están cambiando su enfoque hacia los sistemas de IA de bajo riesgo.Esto indica una recalibración de las prioridades en materia de inversión.

Controles de exportación en los Estados Unidos: Innovación vs. Seguridad nacional

Los Estados Unidos han utilizado los controles de exportación para controlar la exportación de chips avanzados de IA y equipos de fabricación de semiconductores, con el objetivo de impedir que China accediera a tecnologías de vanguardia. Aunque estas medidas tienen como objetivo mantener la liderazgo de los Estados Unidos en el campo de la inteligencia artificial, también tienen consecuencias imprevistas. Por ejemplo, las restricciones sobre las GPU de alto rendimiento han obligado a startups chinas como DeepSeek a utilizar entre 2 y 4 veces más energía para lograr resultados comparables.Destacando la eficacia de estos controles.Sin embargo, estas mismas políticas podrían socavar la innovación en los Estados Unidos.Limita el acceso a los talentos globales.Y también crean vacíos legales en el desarrollo de sistemas de IA basados en la nube.

Anthropic, una empresa estadounidense dedicada a la seguridad de las inteligencias artificiales, ha…Estos controles han sido respaldados públicamente.Se argumenta que tales políticas aumentan la brecha en términos de eficiencia entre los modelos de IA de Estados Unidos y China. Sin embargo, la viabilidad a largo plazo de dichas políticas sigue siendo incierta. Si China logra aumentar su autosuficiencia en materia de semiconductores, los controles de exportación estadounidenses podrían tener efectos negativos, al incentivar a China a desarrollar alternativas propias. Para los inversores, esta dualidad de beneficios estratégicos a corto plazo frente a la erosión tecnológica a largo plazo requiere una evaluación cuidadosa.

Las leyes de datos en China: Cargas legales y capacidad de respuesta estratégica

El marco regulatorio de China, incluyendo las medidas relacionadas con la IA generativa y las reglas aplicables a los algoritmos, impone requisitos estrictos en cuanto a la localización de datos y la alineación del contenido por parte de las startups que trabajan con tecnologías de IA. Empresas extranjeras como Tencent y ByteDance han adaptado sus métodos para cumplir con estos requisitos.Implementación de funcionalidades localizadas.Por ejemplo, “modo juvenil”. Además, se incrementan los gastos de capital para cumplir con los requisitos legales. Tencent, por ejemplo…Se asignaron 12,98 mil millones de yuanes (1,8 mil millones de dólares) en el tercer trimestre de 2025.Para fortalecer su infraestructura de IA, es necesario asumir los costos financieros que conllevan estas regulaciones.

A pesar de estas dificultades, las startups chinas demuestran una gran resiliencia. Empresas como Huawei y DeepSeek son ejemplos de esto.Desarrollo de modelos eficientes en términos energéticos.Los países que operan con menos recursos computacionales sugieren que los controles de exportación pueden, sin darse cuenta, fomentar la innovación en materia de eficiencia. Sin embargo, el entorno regulatorio general, junto con las restricciones en el sector de semiconductores en Estados Unidos, representa una amenaza constante para los objetivos de AI de China.

Implicaciones financieras y estrategias de inversión

El impacto acumulado de estas regulaciones es el resultado de un ecosistema mundial de inteligencia artificial fragmentado. Las startups europeas dedicadas a la inteligencia artificial, por ejemplo, ahora se enfrentan a diversas dificultades.Valuaciones medias de 8,8 millones de euros.La cantidad de inversión en la región ha disminuido en comparación con los picos anteriores, ya que crecen las dudas sobre la sostenibilidad de la burbuja de inversión en esta región. En cambio, las startups de EE. UU. y el Reino Unido se benefician de un entorno regulatorio más favorable para la innovación.El 60% de las empresas encuestadas informaron que la integración de la IA es más rápida.Y además, se logran ahorros de costos más significativos.

Para los inversores, lo importante es equilibrar el riesgo regulatorio con las oportunidades estratégicas que ofrecen las nuevas tecnologías. Las startups que operan en sectores de alta vulnerabilidad relacionados con la inteligencia artificial (por ejemplo, el sector sanitario o financiero) deben dar prioridad a la capacidad de adaptarse rápidamente a los cambios normativos. En cambio, aquellas que operan en sectores de baja vulnerabilidad pueden aprovechar las plataformas reguladoras para expandirse de manera eficiente. Además…Asociaciones transfronterizas: por ejemplo, empresas con sede en los Estados Unidos que colaboran con start-ups de la Unión Europea.La implementación de la Ley sobre la Inteligencia Artificial podría reducir los riesgos relacionados con la fragmentación del sistema.

Conclusión

La revolución de la IA ya no es una competencia puramente técnica; se trata de un juego geopolítico en el que los marcos regulatorios determinan las reglas del juego. Los inversores ahora deben evaluar las startups relacionadas con la IA no solo en función de su capacidad tecnológica, sino también en función de su capacidad para manejar un entorno regulatorio en constante cambio. A medida que la ley de la UE sobre la IA se vuelve más estricta, los controles de exportación en Estados Unidos se vuelven más rigurosos, y las leyes de protección de datos en China se vuelven cada vez más estrictas. Las startups que logren prosperar serán aquellas que vean las regulaciones no como un obstáculo, sino como un catalizador para la innovación.