La relevancia de esta práctica se magnifica por la fiebre de inversión en IA. El 64% del capital de riesgo de EE. UU. (por dólares invertidos) se destinó a startups de IA en el primer semestre de 2025, y estas empresas alcanzan los 30 millones de dólares en ingresos anualizados en una mediana de 20 meses, en comparación con más de 60 meses para las empresas SaaS tradicionales. Esta velocidad y volumen de inversión ejercen una presión inmensa sobre fundadores y VCs para mostrar cifras de crecimiento que justifiquen valoraciones estratosféricas. Las empresas de IA se valoran a múltiplos de ingresos de 25-30x, mientras que las empresas SaaS tradicionales se quedan en aproximadamente 6x, según la investigación. Este diferencial crea un incentivo perverso para embellecer los libros contables.
La situación ha llevado a figuras prominentes como Scott Stevenson, CEO de Spellbook, a calificar públicamente la práctica de inflar el ARR como una “gran estafa”, señalando en abril de 2026 que los grandes fondos de capital de riesgo están plenamente conscientes y respaldan esta táctica para generar “el número más grande posible” en comunicados de prensa. El problema no es solo una cuestión de contabilidad, sino que tiene el potencial de desestabilizar el mercado, llevando a inversiones basadas en ilusiones y a decisiones empresariales arriesgadas que no se sostienen con los fundamentos.
Cómo funciona la inflación de métricas
La manipulación del ARR adopta varias formas, todas destinadas a presentar una imagen más robusta de los ingresos de una startup de IA. Una de las tácticas más comunes es la sustitución del ARR tradicional por lo que se conoce como “Contracted Annual Recurring Revenue” (CARR). Mientras que el ARR se basa en los ingresos ya reconocidos o casi garantizados por contratos activos, el CARR incluye contratos futuros o acuerdos aún no completamente activos. Un inversor anónimo indicó que el CARR puede ser hasta un 70% más alto que el ARR real, lo que subraya la magnitud de la distorsión.
Otra técnica es la “tasa de ejecución de ingresos” (revenue run rate), donde el ingreso de un solo mes, a menudo el de mayor rendimiento, se extrapola a un año completo. Esto significa que si una startup genera $100,000 en un buen mes, podría reportar un ARR de $1.2 millones, aunque no tenga la sostenibilidad o la base de clientes para mantener ese ritmo. Para empresas con suscripciones mensuales y una alta rotación, esta extrapolación carece de sentido y puede ser engañosa, como señalan Forbes y Mind Matters, quienes incluso sugieren que algunas de estas prácticas podrían ser “fraudulentas”.
La investigación de TECKNOW.NEWS revela datos cuantitativos que respaldan estas preocupaciones. En 2025, las empresas nativas de IA mostraron una tasa de retención de ingresos brutos (GRR) mediana del 40% y una tasa de retención de ingresos netos (NRR) del 48%. Esto contrasta drásticamente con el 82% de NRR típico para empresas SaaS B2B y el 49% para SaaS de consumo. Los productos de IA de precio medio (50-249 dólares al mes) retienen solo el 45% de los ingresos brutos, muy por debajo del 88% de las SaaS B2B. Estas cifras sugieren que, si bien las startups de IA pueden crecer rápidamente en ingresos iniciales (inflados o no), tienen dificultades para retener a esos clientes y sus ingresos a largo plazo, haciendo que las proyecciones de ARR infladas sean aún más precarias.
La complicidad de los VCs es un factor clave. Anónimamente, varios inversores han admitido que es una práctica común reportar CARR como ARR y que es difícil para las startups no seguir el ejemplo para “mantenerse al día” en un mercado hipercompetitivo. Michael Marks, de Celesta Capital, observa que las altas valoraciones actuales solo aumentan los incentivos para manipular las cifras, mientras que algunos VCs simplemente “hacen la vista gorda” cuando sus propias empresas inflan los números porque los hace “quedar bien desde afuera”.
Qué cambia para los profesionales tech
Para los profesionales tech, especialmente ingenieros, desarrolladores, product managers y líderes de equipo en Latinoamérica, la inflación del ARR en startups de IA introduce una capa de complejidad y riesgo significativo. No se trata solo de números en un balance, sino de la base sobre la que se construyen carreras y se toman decisiones críticas. La capacidad de discernir entre un crecimiento genuino y uno artificialmente impulsado se vuelve indispensable.
En primer lugar, afecta la evaluación de oportunidades laborales. Una startup de IA que anuncia un ARR impresionante y ha levantado rondas significativas puede parecer un destino atractivo, pero si esos números están inflados y la retención de clientes es baja (GRR del 40%, NRR del 48% para IA, según datos de 2025), la empresa podría enfrentar una corrección abrupta o incluso el colapso. Un profesional debe ir más allá de los titulares de financiación y cuestionar las métricas subyacentes, buscando entender la verdadera base de clientes, la tasa de churn y la sostenibilidad del modelo de negocio. Esto implica investigar más allá de las cifras de ingresos reportadas y profundizar en la unidad económica del producto, la satisfacción del cliente y la capacidad de la empresa para monetizar efectivamente el valor de la IA, no solo su hype.
En segundo lugar, impacta la elección de plataformas y proveedores. Si tu empresa está evaluando integrar una solución de IA de un proveedor emergente, un ARR inflado podría dar una falsa sensación de estabilidad y éxito. Esto podría llevar a la elección de una tecnología que, aunque prometedora, proviene de una empresa financieramente inestable, con el riesgo de que el producto sea discontinuado o el soporte falle. Los profesionales deben priorizar la transparencia, la tracción real y, si es posible, las métricas de retención de clientes sobre los grandes números de financiación o ARR reportados. Cassie Young de Primary Venture Partners, alerta sobre una posible “apocalipsis de retención bruta” a medida que los compradores empresariales examinen el valor real de las herramientas de IA, lo que significa que el escrutinio sobre el ROI y la retención será cada vez mayor.
Finalmente, para aquellos en roles de liderazgo o emprendimiento, la presión de igualar las métricas de competidores con números inflados puede ser enorme. Es crucial resistir la tentación de sacrificar la salud financiera a largo plazo por una visibilidad a corto plazo, centrándose en construir un negocio sostenible con métricas de ingresos genuinas y modelos de retención robustos, incluso si esto significa un crecimiento aparentemente más lento al principio. La reputación y la confianza en el ecosistema tech de Latam, donde los recursos a menudo son más escasos, son activos invaluables que no deben comprometerse.
Qué viene después
El futuro inmediato de las métricas de ingresos en el ecosistema de startups de IA probablemente verá un aumento en el escrutinio y, potencialmente, una corrección del mercado. Expertos como Bill Gurley han criticado durante años que los múltiplos de ingresos son “burdos y procíclicos”, inflando las valoraciones en mercados alcistas y colapsándolas en recesiones. Equidam ya sostiene que la “corrección de valoraciones ya está en marcha” para las empresas que se financiaron en la burbuja de los múltiplos de ingresos, una advertencia que resuena con fuerza en el sector.
Es esperable que los inversores más sofisticados comiencen a exigir una mayor transparencia y una adhesión más estricta a las definiciones tradicionales de ARR, o al menos una clara distinción entre ARR, CARR y run rate, detallando qué porcentaje de los ingresos son contractuales versus proyectados o aspiracionales. La denuncia de Scott Stevenson y la conciencia creciente sobre estas prácticas podrían forzar un ajuste en la forma en que las startups reportan sus finanzas públicamente. También podría haber un mayor énfasis en métricas de retención, como GRR y NRR, que ofrecen una visión más granular de la salud del cliente y la sostenibilidad de los ingresos, como sugiere Cassie Young.
Desde el punto de vista regulatorio, América Latina está experimentando un aumento en las propuestas legislativas para regular la IA. Países como Brasil y Perú están más avanzados en su actividad legislativa, mientras que Argentina exige un registro nacional para sistemas de IA públicos y privados, y Colombia propone evaluaciones de impacto en derechos fundamentales para sistemas de alto riesgo. Aunque estos marcos se centran principalmente en la gobernanza, la protección de datos y la ciberseguridad, no sería sorprendente que la presión por la transparencia financiera, especialmente en áreas de inversión pública o en empresas que buscan listarse, pudiera llevar a una mayor estandarización en la presentación de métricas. La falta de un régimen armonizado en la región podría, sin embargo, generar un mosaico de enfoques, pero la tendencia global hacia la mayor supervisión es innegable.
Finalmente, se espera una maduración del mercado de inversión en IA. Tomas Milar de Eqvista expresa preocupación por el creciente número de empresas de IA sin ingresos que aún obtienen primas de valoración, lo que sugiere una inversión basada en el potencial más que en un modelo de negocio probado. Esta dinámica es insostenible a largo plazo. A medida que el ciclo de bombo se modere, los inversores y profesionales tech se enfocarán más en la rentabilidad real, la eficiencia operativa y la capacidad de las soluciones de IA para generar un valor tangible y sostenible, más allá de las métricas infladas. Este cambio favorecerá a las empresas con fundamentos sólidos y una ejecución disciplinada.
