Notas de una conversación sobre IA física con Touraj Parang
El pasado jueves, 28 de mayo, una pequeña sala de Palo Alto se quedó abierta más tiempo del que debería, lo que esperamos que sea señal de que la velada fue un éxito. Mavka Capital y Foley organizaron la tercera edición de «Hard Things», nuestra serie solo por invitación dirigida a fundadores, inversores y desarrolladores que trabajan en la vanguardia de la IA física. La conversación, moderada por mi compañero en esta serie, Vitaly Golomb, de Mavka Capital, se prolongó más allá del momento en el que la gente suele empezar a dirigirse hacia la puerta. Nadie se marchó.
Creamos «Hard Things» en torno al cambio de los bits a los átomos, de la inteligencia en la nube a la inteligencia incorporada en máquinas que tienen que sobrevivir al contacto con el mundo real. Es fácil escribir sobre los bits. Los átomos son donde las empresas fracasan y donde se encuentran las lecciones auténticas. Por eso, mantenemos un formato deliberado: sin escenario, sin presentación, solo un moderador en una sala con personas que crean.
Nuestro invitado más reciente fue Touraj Parang, director de operaciones de Serve Robotics y asesor de Pear VC. Si quisieras un currículum que demostrara algo sobre la IA física, lo crearías a partir del suyo. Un purasangre de las humanidades (Doctor en Derecho por Yale, Filosofía y Economía en Stanford) que comenzó como abogado corporativo de prestigio antes de dar el salto al ámbito operativo, y que desde entonces ha pasado por unas 300 rechazos de fondos de capital riesgo, una cuenta bancaria que en su momento llegó a los 6.000 dólares frente a un gasto mensual de seis cifras, una escisión de Uber, una cotización en el Nasdaq y una flota de más de dos mil robots de acera que se extienden por las grandes metrópolis. También escribió el libro sobre el tema que la mayoría de los fundadores evitan: *Exit Path: How to Win the Startup End Game* (McGraw Hill, 2022). En Hard Things, Touraj no se presentó con una tesis que vender. Llegó con cicatrices, la única credencial en la que confío en este ámbito. Esto es lo que contó a los asistentes.
Ve donde tengas información privilegiada, no donde se dirija el capital
Esta es la lección que más necesitan escuchar los fundadores en 2026 y para la que están menos preparados, porque la atracción del capital es muy fuerte. Cuando un sector se pone de moda, el dinero afluye y los fundadores se apresuran a situarse donde llega; pero, como dijo Touraj, la proximidad al capital no es lo mismo que la proximidad a un negocio. Las mejores empresas de IA física no las fundan quienes se dan cuenta de que se está financiando la IA física, sino quienes poseen conocimientos propios de un sector, ven las oportunidades operativas que los ajenos al sector no ven y, a continuación, buscan la tecnología para aprovecharlas.
Su propio nicho era específico. Como Serve nació dentro de Postmates, el equipo podía acceder directamente a los datos de reparto de comida, y estos les revelaron algo que el mercado aún no había valorado: aproximadamente la mitad de todos los repartos en EE. UU. cubren una distancia media de unas dos millas y media (lo suficientemente corta para un robot de acera, en un mercado con millones de repartos al día). Tres tendencias se alineaban favorablemente al mismo tiempo —desde la caída del coste del hardware y el aumento de la capacidad de la IA hasta la conectividad ubicua—, frente al aumento del coste de la mano de obra. El argumento se reducía a una frase que él sigue utilizando: «¿por qué transportar un burrito de dos libras en un coche de dos toneladas?». Mostró esa misma imagen a los inversores de capital riesgo, y la mayoría encontró motivos para dudar. La idea no era que existiera la oportunidad, sino que él podía ver, a partir de los datos, que las condiciones ya se habían dado.
En el sector del hardware, el capital estratégico supera al capital riesgo
He dedicado toda mi carrera al aspecto financiero de esta cuestión, y el argumento de Touraj aquí no va en contra del capital riesgo, sino que se centra en la adecuación. El capital riesgo tradicional está diseñado para la economía del software: bajo coste marginal, iteración rápida y un perfil de rentabilidad que tolera una cartera con proyectos fallidos. El hardware requiere una gran inversión de capital, sus ciclos se miden en función del mundo físico y sus plazos no se ajustan al calendario de un fondo. Fue muy claro sobre por qué los inversores de capital riesgo se mostraron reacios: la robótica necesita mucho dinero, y lo que les echó para atrás fue el temor a que les «aplastaran» (financiar esta ronda y luego ver cómo las rondas más grandes que exige el hardware te dejan sin nada). En su lugar, fueron los inversores estratégicos como Nvidia y Uber los que se impusieron y, según él, esa validación fue parte de lo que hizo posible, en primer lugar, la salida a bolsa.
Un acuerdo estratégico bien estructurado, argumentó, ofrece lo que el capital riesgo no puede: capital paciente que no se asusta cuando el siguiente hito es un problema de fabricación; la validación del sector, que vale más que el dinero que conlleva; y el acceso a los clientes —lo más difícil de conseguir por sí misma para una startup de hardware—. También se refirió a la vieja preocupación de que un inversor estratégico te asocie con todos los demás socios y compradores. En su opinión, se trata en gran medida de una preocupación exagerada: Uber forma parte del consejo de administración de Serve y, aun así, Serve ha firmado un acuerdo de reparto con DoorDash. Se puede hacer, pero —aclaró— solo si el acuerdo está estructurado de tal forma que no se ceda aquello que haría imposibles esos movimientos futuros. Los derechos de gobernanza, las condiciones de cambio de control y los derechos de tanteo —que determinan discretamente a quién se podrá vender la empresa dentro de cuatro años— deben negociarse teniendo ya en mente la salida final.
El camino poco convencional hacia el Nasdaq
Vitaly preguntó directamente a Touraj sobre la historia de la salida a bolsa y, en la sala, la describió inicialmente como una SPAC. Vale la pena tener en cuenta la corrección de Touraj. Lo que hizo Serve fue una oferta pública alternativa, no una SPAC. En una SPAC, los inversores minoristas aportan dinero a una sociedad de fachada de tipo «blind pool» que, a continuación, busca una empresa para adquirirla. Una APO es la versión más sobria: te fusionas con una sociedad de fachada «limpia», que presenta informes públicos, pero sin operaciones y sin inversores minoristas, incorporas a inversores acreditados a tu lado y, a continuación, pasas del mercado extrabursátil (OTC) al Nasdaq mediante una oferta suscrita. Serve cotizó en el mercado extrabursátil mientras construía el historial operativo que exige una bolsa, y luego pasó a cotizar en un mercado superior, donde hoy cotiza como SERV. Un detalle sorprendió a los presentes: Serve prácticamente no generaba ingresos cuando salió a bolsa; se puede cumplir los requisitos mediante una prueba de valor empresarial en lugar de una prueba de ingresos, junto con un umbral de precio por acción y una oferta suscrita de aproximadamente 40 millones de dólares.
Su valoración del camino recorrido fue sencilla: un buen viaje. La opinión generalizada considera la vía de la fusión inversa y el cambio a un mercado superior como un premio de consolación; Touraj la replanteó como una elección deliberada, una forma de que una empresa con gran intensidad de capital acceda a los mercados públicos según su propio calendario y cambie a un mercado superior gracias a su solidez operativa, en lugar de apostarlo todo a una única ventana de fijación de precios. Para la empresa adecuada en la etapa adecuada, el camino poco convencional es el mejor camino. Eso es exactamente el tipo de cosas que Hard Things pretende sacar a la luz.
La ventaja competitiva es el operador que sobrevive
Esa fue la frase que dejó a todos en silencio. En un sector obsesionado con los modelos y el hardware, Touraj argumentó que la ventaja duradera no reside en ninguno de los dos: los modelos acaban convirtiéndose en productos de uso común y el hardware se copia, por lo que la verdadera barrera de entrada es el operador que sobrevive el tiempo suficiente para acumular datos del mundo real, realizar iteraciones en público y resolver los casos extremos que acaban con todos los que llegan después.
La acera es el laboratorio o, como él mismo dice, la verdad se encuentra en la acera. No se puede simular cómo se comporta una flota ante un perro curioso, un patinete averiado o un paso de peatones lleno de gente que nunca ha visto un robot. Esos datos se obtienen en público, asumiendo los fallos a la vista de todos: los equipos de software se esconden tras las versiones alfa y beta, pero un robot de acera fracasa en Instagram y TikTok, donde un solo vídeo malo acapara los clics y las miles de entregas sin problemas no reciben ninguno. Vale la pena tener en cuenta su estadística contraria. Los robots de Serve, dijo, suelen ser unas diez veces más fiables que los humanos a la hora de llevar un pedido del comerciante al cliente.
Según él, lo más difícil no son los modelos ni el hardware. Es la excelencia operativa: desplegar y mantener robots en distintas zonas geográficas, climas y barrios, cada uno de los cuales se comporta de manera diferente. Esa es la brecha entre el laboratorio y el terreno, donde las empresas de IA física fracasan y donde la ventaja competitiva se consolida, porque la capa operativa no se puede comprar ni copiar; hay que vivirla. Y se complica aún más a medida que crece la escala: a medida que aumenta la utilización, los casos extremos dejan de ser excepcionales y empiezan a decidir si el negocio sobrevive o fracasa. Serve ya supera los dos mil robots, y con ese número, un solo incidente grave puede resultar letal. Hay una disciplina más discreta subyacente a todo ello: el robot tiene que ser bien recibido. Las máquinas de Serve tienen el tamaño de un cochecito y son intencionadamente monas, y la empresa se introduce en un barrio de forma gradual, porque la aceptación social, y no la capacidad técnica, suele ser el verdadero factor limitante.
La métrica que más sigue Touraj es la utilización, pero eso no tiene por qué referirse a un único trabajo. Un robot Serve cobra una tarifa por entrega, igual que un conductor de Uber, puede llevar publicidad, generar datos que se pueden licenciar y ejecutar una plataforma de autonomía que la empresa podría vender algún día a otras empresas de robótica. Esa lógica nos lleva a la parte más subestimada de la historia: Serve es más antiguo de lo que parece. La gente da por hecho que se trata de una empresa derivada con cinco años de antigüedad, pero el trabajo comenzó hace aproximadamente nueve años dentro de Postmates. Hace unos dieciocho meses, con el servicio de reparto en acera ya bien consolidado, Serve amplió su campo de acción y se expandió a sectores adyacentes, incluyendo robots hospitalarios de interior y un negocio de robótica de cocina, basándose en la lógica del «flywheel» de datos: los casos extremos a los que se enfrenta un robot de interior perfeccionan los modelos de exterior y viceversa. Su criterio para decidir cuándo expandirse es uno que cualquier fundador puede aplicar: un nuevo sector debe suponer un valor añadido, no una distracción.
He aquí el corolario jurídico, ya que alguien en esta sala tiene que sacarlo a colación. El operador que sobreviva el tiempo suficiente como para acumular datos operativos propios también está acumulando un activo que debe protegerse, gestionarse y estructurarse con el mismo cuidado que la tabla de capitalización. ¿De quién son esos datos? ¿Qué derechos les concedía el acuerdo a tus socios estratégicos? ¿Qué se conserva tras una adquisición? Si la ventaja competitiva son los datos, entonces esa ventaja también es una cuestión de contratos —algo que los fundadores descuidan hasta el momento en que les cuesta la empresa.
Contratad misioneros, no mercenarios
La parte más humana de la velada giró en torno a las personas. La filosofía de contratación de Touraj es sencilla y difícil de fingir: contratar a personas que sientan una pasión casi religiosa por la misión, porque ese es el talento que se queda cuando el sueldo está en entredicho. A lo largo de las aproximadamente diez ocasiones en las que Serve estuvo a punto de quedarse sin fondos —incluido el mes de diciembre, en el que la cuenta registraba unos 6.000 dólares frente a un gasto de seis cifras, y los fundadores tuvieron que hacerse cargo personalmente de las nóminas—, la empresa no perdió ni uno solo de sus sesenta empleados. Eran conscientes de los problemas, porque el equipo fue transparente, y se quedaron. Su consejo para cualquiera que tema que sea demasiado tarde para formar un equipo: nunca es demasiado tarde; las herramientas de IA permiten que menos personas hagan mucho más, y las personas que buscas aceptarían una reducción salarial por algo que resuene con la misión de su vida —incluso personas que hoy en día están contentas en Anthropic u OpenAI—.
«Hard Things» existe porque la versión pulida de estas historias no sirve de nada a quienes las viven. La versión pulida de «Serve» es su cotización en el Nasdaq y una flota en expansión. La versión útil son 300 rechazos, un diciembre con 6.000 dólares en el banco, un camino poco convencional hacia los mercados públicos, sesenta personas que se negaron a marcharse y la verdad de que, a menudo, el ganador no es más que el emprendedor que sobrevivió el tiempo suficiente para aprender lo que el laboratorio nunca pudo enseñarle.
Mi agradecimiento a Touraj Parang por aportar autenticidad a la sesión y por mostrarse generoso con aquellas partes que la mayoría de la gente suele eliminar. Mi agradecimiento también a Vitaly Golomb, de Mavka Capital, quien organizó la velada y moderó el coloquio con el tipo de preguntas que hacen que un operador se salga del guion, así como a Kate Golomb y a los equipos que hay detrás de la serie. Se acerca la cuarta ronda.
