La IA en startups ya no suena como una promesa de futuro. Para muchas, forma parte del trabajo diario: ayuda a desarrollar producto, automatizar procesos, analizar datos, atender clientes o simplemente hacer en unas horas tareas que antes podían llevar días.

Pero, ¿cómo están utilizando realmente la IA las startups? ¿Dónde están encontrando el mayor impacto? ¿Qué procesos están automatizando y cuáles siguen necesitando personas?

Para entenderlo, hemos preguntado a algunas startups del entorno de SeedRocket cómo están incorporando la inteligencia artificial en su día a día. Y hay una conclusión que aparece rápidamente: la cuestión ya no es si utilizar IA, sino dónde puede generar más valor.

Motryx: de programar más rápido a iterar más rápido

En Motryx, startup invitada del 35 Campus de Emprendedores (2026), la IA ya está integrada en distintas partes del negocio. La utilizan para el seguimiento proactivo de clientes, la automatización de mensajes y comunicaciones, el diseño y la iteración de producto y, especialmente, para el desarrollo de software.

De todas estas áreas, hay una donde el ahorro de tiempo es especialmente evidente.

«De lejos, donde más ahorro de tiempo hemos logrado es en programación y desarrollo de software.»

La generación de código permite a su equipo avanzar más rápido, pero el impacto va más allá de escribir código.

Para Pablo Martí, su cofundador, una de las grandes ventajas está en la velocidad con la que pueden iterar sobre el producto: reciben feedback, hacen cambios y vuelven a probar en mucho menos tiempo.

En su caso, los principales impactos de la IA se concentran en tres áreas: generación de código, velocidad de iteración en diseño de producto y ejecución.

La consecuencia es bastante directa: un equipo pequeño puede reducir el tiempo entre una idea y la posibilidad de probarla con clientes.

Seguimiento de clientes y comunicaciones

El desarrollo no es el único terreno donde Motryx está utilizando IA.

También la aplican al seguimiento proactivo de clientes y a la automatización de comunicaciones. Son procesos que permiten mantener una relación más constante con los clientes y reducir tareas manuales que, aunque necesarias, consumen tiempo del equipo.

La IA no sustituye la relación con el cliente, pero sí puede encargarse de parte del trabajo que ocurre alrededor de ella.

Y eso deja más espacio para que las personas se centren en las interacciones que realmente requieren contexto, criterio o una conversación.

Las ventas siguen siendo humanas

Hay, sin embargo, un área en la que Motryx sigue confiando especialmente en las personas: las ventas.

Pablo explica que algunas partes de la prospección pueden automatizarse, pero que la relación comercial sigue teniendo un componente humano difícil de sustituir.

«Las personas siguen queriendo comprar a personas.»

La IA puede ayudar a preparar información, automatizar tareas de prospección o acelerar determinadas fases del proceso comercial. Pero para Motryx, la conversación y la relación con el cliente siguen siendo importantes.

Es un buen ejemplo de que utilizar IA no significa automatizar necesariamente todo un proceso de principio a fin.

Valeria HR: cuando la IA forma parte del producto

El caso de Valeria HR, finalista del 32 Campus (2024), parte de un punto diferente.

La compañía es AI-native desde su origen y utiliza la inteligencia artificial como una parte central de su producto. Gestiona nóminas y procesos de RRHH para empresas blue-collar a través de WhatsApp.

Procesos que tradicionalmente realizaba una gestoría (como altas y bajas de empleados, cálculo y revisión de nóminas, embargos, finiquitos o consultas de los trabajadores) se gestionan mediante un sistema multi-agente, con agentes especializados según el tipo de gestión.

«La IA no es nuestro departamento de innovación, es gran parte del producto.»

Pero el uso de IA para startups no termina en el producto.

Dentro de la propia empresa se utiliza en operaciones, customer service, ventas, marketing, tecnología y dirección. Desde el onboarding de un cliente hasta el reporting de los equipos o el análisis de llamadas comerciales para detectar posibles gaps de producto.

De ahorrar tiempo a hacer posible lo que antes no lo era

Uno de los mayores impactos de la IA para Valeria HR está en reducir los tiempos de espera de sus clientes.

Procesos que en una gestoría tradicional pueden tardar días y están limitados a un horario de oficina pueden resolverse de forma inmediata y 24/7.

Pero hay otro efecto que les ha sorprendido todavía más: la IA les permite hacer cosas que antes directamente no hacían porque no eran viables.

Revisar nóminas de forma masiva o analizar grandes cantidades de datos desestructurados para entender por qué ganan o pierden clientes son dos ejemplos.

Antes podían requerir semanas de trabajo manual. Ahora pueden resolverse en horas.

Esto cambia la forma de entender la productividad con IA: no se trata solo de hacer más rápido una tarea, sino de poder abordar tareas que antes no compensaba hacer.

Un onboarding que pasa de días a minutos

Uno de los ejemplos más claros está en el onboarding de nuevos clientes.

Cuando entra una empresa, Valeria HR necesita procesar meses de nóminas históricas, convenios, datos de empleados y diferentes tipos de documentos.

Y cada cliente llega con su propio formato.

PDFs, Excels, CSVs, fechas escritas de diferentes maneras o archivos exportados desde otros programas. El problema no es solo leer la información, sino conseguir que todos esos datos diferentes encajen en un mismo sistema.

Antes, una persona tenía que dedicar tiempo a ordenar y normalizar esa información.

Ahora, procesos automatizados utilizan IA para leer los documentos, estructurar los datos y adaptarlos al formato necesario.

El resultado: han pasado de días a minutos.

Y de este proceso han extraído un aprendizaje muy concreto:

«El cliente nunca se adapta a ti. Te adaptas tú a él.»

La IA permite absorber esa complejidad sin convertir cada nuevo cliente en un proceso manual.

Una IA diferente para cada tarea

Aunque las herramientas cambian rápidamente, la IA ya forma parte del stack tecnológico habitual de ambas startups.

En Motryx utilizan herramientas de IA principalmente para programación y desarrollo, además de apoyarse en ellas para producto y ejecución.

En Valeria HR, Claude es la herramienta que más utiliza el equipo, tanto para tooling interno como para automatizaciones, análisis de datos, informes y código. El equipo tecnológico utiliza además Codex para programar.

También utilizan n8n para automatizaciones internas y otras herramientas como Google AI Studio, Lovable, Vercel o NotebookLM para diferentes necesidades.

Pero más allá de la lista de herramientas, hay una decisión estratégica interesante: no hacer que el conocimiento de la empresa dependa de una única herramienta.

En Valeria HR mantienen el conocimiento de dominio en un repositorio externo de skills de IA para startups, lo que les permite cambiar de proveedor cuando aparece una alternativa mejor.

Prueban herramientas constantemente, se quedan con las que realmente aportan valor y descartan las demás.

La IA hace el trabajo, pero no siempre toma la decisión final

La automatización tampoco significa que las personas desaparezcan de los procesos.

En Valeria HR, por ejemplo, la IA realiza gran parte del trabajo relacionado con nóminas y trámites, pero hay procesos en los que una persona mantiene la última palabra.

En el cierre de nóminas y determinados trámites con la Seguridad Social, la IA hace el trabajo pesado, corrige y propone el resultado, pero la revisión final sigue siendo humana.

La razón es sencilla: cuando hay dinero y consecuencias legales para una persona, el coste de un error es demasiado alto como para eliminar completamente la supervisión.

En Motryx ocurre algo diferente con las ventas: la IA puede ayudar en distintas fases del proceso, pero la relación comercial continúa dependiendo en buena medida de las personas.

En ambos casos aparece una misma idea: la IA puede automatizar una parte importante del trabajo sin eliminar necesariamente la intervención humana allí donde aporta más valor.

Equipos pequeños, más capacidad de ejecución

Aunque Motryx y Valeria HR utilizan la IA de formas diferentes, hay un patrón común: la tecnología está aumentando la capacidad de ejecución de sus equipos.

En Motryx, permite desarrollar e iterar producto más rápido, automatizar comunicaciones y hacer un seguimiento más proactivo de los clientes.

En Valeria HR, permite automatizar procesos complejos, trabajar con grandes cantidades de información y ofrecer un servicio disponible en cualquier momento.

En ambos casos, la IA funciona como una palanca para que equipos pequeños puedan hacer más.

Y quizá ese sea uno de los cambios más importantes que está introduciendo la IA en las startups: no solo hacer más rápido lo que ya hacían, sino ampliar aquello que son capaces de hacer.

Pero esta nueva capacidad también plantea algunas preguntas.

¿Qué ocurre cuando desarrollar se vuelve tan fácil que empezamos a construir demasiado? ¿Qué procesos merece realmente la pena automatizar? ¿Puede la IA convertirse en una ventaja competitiva o acabará siendo una herramienta más? ¿Qué trabajos cambiarán y cuáles seguirán necesitando personas?

En la Parte II hablamos precisamente de eso: los errores que están cometiendo las startups, los límites que se están encontrando y qué creen Pablo y Gonzalo que puede ocurrir en los próximos años.