En un momento en que muchos inversores ponen en entredicho el sector tecnológico, los grandes fondos de private equity siguen apostando decididamente por el software y la inteligencia artificial.
En este artículo veremos las claves del análisis presentado por Crescenta — la primera gestora digital de private equity del sur de Europa — sobre la naturaleza del cambio de paradigma en curso y las estrategias para capturar su valor.
Crescenta: democratizando el private equity
Crescenta se define como la primera gestora digital de private equity del sur de Europa. Su propuesta nace al amparo de la Ley Crea y Crece, una transposición de normativa europea que permite a patrimonios financieros de entre 100.000 y 500.000 euros invertir hasta un 10% en activos de capital privado. El objetivo es acercar a inversores particulares un tipo de activo históricamente reservado a institucionales.
En poco más de dos años desde el lanzamiento de su primer fondo en 2024, la gestora ha alcanzado:
- ✔️ Más de 240 millones de euros bajo gestión.
- ✔️ Más de 4.100 inversores activos.
- ✔️ Dar acceso, a través de portfolios, a los principales fondos de Private Equity del mundo (Cinven, HG…)
Su propuesta de valor se articula en torno a tres pilares:
- Acceso exclusivo a fondos habitualmente reservados a institucionales,
- selección experta de gestores situados históricamente en el cuartil superior de rentabilidad,
- y retornos objetivo de doble dígito* — con medias históricas de entre el 20% y el 25% neto anual en los mejores managers.
¿Estamos ante una burbuja de inteligencia artificial?
Históricamente, todas las burbujas comparten tres rasgos: grandes niveles de inversión en el activo de moda, valoraciones desconectadas del valor subyacente, y adopción que va por detrás de la inversión.
Maryem El Hassani, manager de inversiones de Crescenta, analizó cada uno de estos factores aplicados al contexto actual de la IA:
Gasto en infraestructura: elevado, pero controlado
El CAPEX global en infraestructura de IA — chips, semiconductores y centros de datos — alcanzó los 415.000 millones de dólares en 2025 y se proyecta en 602.000 millones para 2026. Las cifras son monumentales, pero representan apenas el 25% de los ingresos de los principales hyperscalers (los cinco mayores), frente al 189% que registraba el sector ferroviario en plena burbuja del siglo XIX. Además, esta inversión se financia con equity y flujos de caja propios — no con deuda especulativa — y los siete grandes hyperscalers acumulan un EBITDA combinado de un billón de dólares, creciendo al 10% anual con balances muy sólidos.
Valoraciones: altas, pero respaldadas por fundamentales
Es cierto que el 71% de toda la inversión en venture capital en 2025 se concentró en compañías nativas de IA, lo que ha presionado las valoraciones al alza. Rondas recientes de empresas como Anthropic (valorada en 380.000 millones de dólares, o 27x ARR), xAI (230.000 millones, 70x ARR) o Databricks (134.000 millones, 30x ARR) generan una percepción de exuberancia irracional.
Sin embargo, cuando se compara el PER actual del mercado tecnológico (26x de media para las grandes tecnológicas) con el de la burbuja puntocom del año 2000 (60x en el NASDAQ), y se observa que precio por acción y beneficios por acción evolucionan en paralelo, la imagen cambia radicalmente: hay demanda real, ingresos reales y márgenes muy elevados.
Sin embargo, cuando se compara el PER actual del mercado tecnológico (26x de media para las grandes tecnológicas) con el de la burbuja puntocom del año 2000 (60x en el NASDAQ), y se observa que precio por acción y beneficios por acción evolucionan en paralelo, la imagen cambia radicalmente: hay demanda real, ingresos reales y márgenes muy elevados.
Adopción: en su infancia, no por detrás
Uno de los argumentos más sólidos contra la tesis de burbuja es el ritmo de adopción. ChatGPT tardó solo dos meses en alcanzar los 100 millones de usuarios mensuales tras su lanzamiento al público general en enero de 2022, convirtiéndose en la tecnología de mayor adopción más rápida de la historia. Sin embargo, y a pesar de este arranque espectacular, la IA se encuentra aún en su infancia. El 78% de las empresas declara usar algún tipo de IA (según el Stanford Index), pero solo el 16% de las personas la utiliza a título individual. El espacio de crecimiento pendiente de penetrar es enorme.
La IA no es una burbuja. Es el cambio de paradigma tecnológico más grande que hemos vivido. Las compañías y los inversores que actúen ahora son los que capturarán los 5 a 7 billones de dólares de valor que se generarán de aquí a 2030.
— Maryem El Hassani, Manager de Inversiones en Crescenta
La caída del software: miedo o punto de entrada
Si la IA no es una burbuja, ¿por qué el índice de software (IGV) cayó un 23% entre el 31 de diciembre de 2024 y el 26 de febrero de 2025? La respuesta está en el sentimiento de mercado. El 12 de enero de 2025, el lanzamiento de Claude para uso agentic — capacidad de los modelos de IA para tomar decisiones y ejecutarlas autónomamente — coincidió con la declaración del CEO de Anthropic, Dario Amodei, de que el sector estaba transitando "de chatbots a agentes". El mercado pasó de percibir la IA como viento de cola para el software a verla como viento en contra, generando un sell-off que destruyó 258.000 millones de dólares de valor de mercado y comprimió los múltiplos de valoración un 33%.
Tres preocupaciones estructurales vertebraron este movimiento bajista:
1. La IA agentic reemplazará al software empresarial
Si los agentes de IA controlan los flujos de trabajo, el software empresarial quedaría obsoleto.
La realidad de esto es que el software no es solo una interfaz de usuario. Aporta datos propios, contexto organizativo, confianza regulatoria e integración profunda en los procesos de una compañía. Un agente de IA necesita exactamente eso para funcionar. Sin datos y contexto, no sirve para nada. La inteligencia artificial y el software no son sustitutivos, son complementarios.
La realidad de esto es que el software no es solo una interfaz de usuario. Aporta datos propios, contexto organizativo, confianza regulatoria e integración profunda en los procesos de una compañía. Un agente de IA necesita exactamente eso para funcionar. Sin datos y contexto, no sirve para nada. La inteligencia artificial y el software no son sustitutivos, son complementarios.
2. El vibe coding eliminará la necesidad de software SaaS
Si cualquier empresa puede generar código automáticamente, dejará de necesitar soluciones SaaS de terceros.
Crear un prototipo de software y mantener, proteger y escalar ese software son tareas radicalmente distintas. Lo que la IA agéntica logra es que los ingenieros de software dediquen menos tiempo a la capa inicial de creación de código y más a lo que realmente importa (calidad, criterio y arquitectura). La demanda de ingenieros de software en EE.UU., de hecho, aumentó en los dos meses siguientes al lanzamiento de las principales herramientas de vibe coding.
Crear un prototipo de software y mantener, proteger y escalar ese software son tareas radicalmente distintas. Lo que la IA agéntica logra es que los ingenieros de software dediquen menos tiempo a la capa inicial de creación de código y más a lo que realmente importa (calidad, criterio y arquitectura). La demanda de ingenieros de software en EE.UU., de hecho, aumentó en los dos meses siguientes al lanzamiento de las principales herramientas de vibe coding.
3. La IA erosiona los economics del modelo seat-based
Si los agentes sustituyen a usuarios humanos, las compañías de software perderán ingresos por suscripción.
Este argumento confunde el número de seats con el valor generado. A medida que los agentes aumentan el volumen de decisiones, acciones y transacciones ejecutadas, el output real crece. La consecuencia lógica no es la caída de ingresos, sino la transición desde un modelo de pricing por seat hacia un modelo basado en valor o en uso — una evolución que ya está en marcha en los mejores operadores de software empresarial.
Las nuevas tecnologías recombinan capacidades existentes para generar valor diferencial. La IA está cambiando cómo se toman las decisiones, cómo se ejecutan las tareas y cómo se crea y consume el conocimiento.
— Joseph Schumpeter — citado por Maryem El Hassani
No todo el software es igual: las claves de la resiliencia
La IA no impacta de forma uniforme a todos los tipos de software. La pregunta que debe hacerse cualquier inversor es: ¿seguirá siendo este producto mission-critical dentro de cinco años? La respuesta depende de tres factores:
Factores |
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💼 Datos propios |
Software construido sobre datos propietarios del cliente genera un foso competitivo que ningún modelo generalista puede replicar. |
🔁 Integración en flujos de trabajo |
Cuanto más integrado esté el software en los procesos operativos de la empresa, mayor es el coste de cambio (switching cost). |
🛡️ Requerimiento regulatorio |
Los entornos con compliance elevado requieren outputs deterministas y auditables. Los LLMs son probabilísticos: con el mismo input, producen outputs distintos. El software SaaS empresarial es determinista: mismo input, mismo output siempre.
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Los segmentos más vulnerables incluyen herramientas de comunicación externa genéricas, CRMs horizontales sin especialización vertical y plataformas de creación de contenido estándar. Los más resilientes son el software vertical con profundo conocimiento de dominio, sistemas de nóminas, contabilidad y fiscalidad, ERPs y soluciones de planificación con requerimientos regulatorios estrictos: todos ellos presentan altos switching costs, fuerte pricing power y retención elevada.
La propuesta de Crescenta: Growth III y la apuesta por el software europeo
Crescenta opera con cuatro estrategias de inversión: Buyout (adquisición de participaciones mayoritarias), Real Assets (infraestructura), Secundarios y Growth. Esta última es la piedra angular de su oferta y la que concentra la mayor parte de su capacidad de generación de alfa.
La estrategia Growth de Crescenta no se limita a la participación minoritaria en empresas tecnológicas de entre 50 y 500 millones de euros, sino que integra tres subcorrientes complementarias:
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Growth puro: acompañamiento minoritario a empresas tecnológicas en fase de escalado, con soporte financiero y de gestión para materializar su potencial.
-
Tech Buyouts: adquisición de participaciones de control en empresas tecnológicas consolidadas, que aporta protección a la baja con un modelo de negocio ya contrastado.
- Venture Capital de Secundarios: acceso a compañías disruptoras no desde su origen, sino cuando ya han superado las primeras fases y empiezan a mostrar escala, capturando así el tramo más acelerado de la curva de crecimiento sin el riesgo semilla.
Esta combinación ha permitido a los fondos Growth I y Growth II de Crescenta eludir la conocida "curva J" del private equity — el período inicial de valoración negativa — y situarse ya en territorio de valoración positiva, generando alfa para sus partícipes con uno y dos años de vida respectivamente.
Growth III: el fondo actualmente en comercialización
La tercera añada de la estrategia Growth está actualmente abierta a inversores, con una rentabilidad objetivo del 18% ¹ neto de comisiones y un múltiplo de 2,5 veces ¹. La cartera se construirá con entre cinco y siete fondos de referencia.
*Objetivo basado en la rentabilidad neta histórica simulada obtenida por los fondos anteriores con misma estrategia a los subyacentes seleccionados y gestionados por la misma gestora que los subyacentes seleccionados, bajo un escenario conservador. Período de referencia para la simulación: toda la duración de los fondos anteriores (salvo los que se encuentran en periodo de inversión en el momento del análisis, que no se incluyen a estos efectos), en períodos completos de doce meses. Fuente de la información: elaboración interna a partir de la información facilitada por las gestoras de los fondos subyacentes. La rentabilidad pasada no constituye un indicador fiable de resultados futuros.
El momento de actuar es ahora
La corrección del 23% en el índice de software registrada a principios de 2025 no refleja un deterioro de los fundamentales, sino un cambio de narrativa impulsado por el miedo. Pero donde el mercado cotizado tarda meses o años en procesar estos cambios de percepción, el private equity tiene la capacidad de posicionarse antes de que las tendencias disruptoras se consoliden como megatendencias.
La historia del capital privado en tecnología — con participaciones tempranas en empresas que hoy son referentes globales en movilidad, streaming, ciberseguridad o plataformas P2P — demuestra esta capacidad de anticipación. La próxima megatendencia impulsada por la IA quizás aún no tenga nombre, pero el momento de construir exposición es precisamente ahora, cuando la percepción de riesgo crea puntos de entrada atractivos.
Según estimaciones de Bain & Company, desde 2023 se han creado 9 billones de dólares de valor, concentrados en hardware e infraestructura. De aquí a 2030, los 5 a 7 billones adicionales que se anticipan irán principalmente hacia la capa de software. Las añadas de private equity que se desplieguen en los próximos cinco años serán las que capturen ese valor — siempre que se apoyen en gestores con décadas de experiencia, selección rigurosa y una tesis de inversión bien fundamentada.
Donde hay un miedo, puede haber una oportunidad. Y la mejor forma de capturarla es a través de los fondos de capital privado.
— Gonzalo Ruiz Verdasco, Manager de Relación con Inversiones en Crescenta
⚠️Este documento ha sido elaborado con fines informativos y divulgativos a partir del contenido del webinar organizado por Rankia y Crescenta. No constituye asesoramiento de inversión ni recomendación de compra o venta de ningún instrumento financiero. La inversión en fondos de capital privado conlleva riesgos, incluyendo la posible pérdida del capital invertido. Rentabilidades pasadas no garantizan resultados futuros.
