La inteligencia artificial, la energía para centros de datos, la ciberseguridad y los servicios financieros concentran algunas de las mayores apuestas del capital de riesgo estadounidense. En ese grupo aparecen siete compañías que todavía valen menos de US$ 1.000 millones, pero que reúnen las condiciones para superar esa barrera durante 2026.
Las candidatas forman parte de una selección que Forbes y TrueBridge Capital Partners realizan desde hace 12 años. Para ingresar, cada startup debe tener su sede en Estados Unidos, contar con respaldo de fondos de capital de riesgo y registrar una valuación inferior a US$ 1.000 millones.
Los antecedentes explican por qué la lista atrae la atención de inversores y emprendedores. De las 275 empresas elegidas a lo largo de los años, alrededor del 60% alcanzó la categoría de unicornio. Entre ellas estuvieron Duolingo y DoorDash. Otras 60 compañías fueron adquiridas o se fusionaron, mientras que apenas seis, cerca del 2%, cerraron o colapsaron.
La edición actual muestra el peso que la IA adquirió en los nuevos negocios. Casi todas las elegidas usan esta tecnología para resolver problemas vinculados a la salud, los contratos, la seguridad informática, la energía o la comprensión del espacio físico.
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Abby Care
Abby Care busca modificar el sistema de atención domiciliaria mediante un modelo que permita a familiares de personas mayores o con discapacidad recibir un pago por las tareas de cuidado que ya realizan. La empresa utiliza fondos de Medicaid para remunerar a padres, hijos u otros integrantes de una familia que desempeñan ese rol.
La compañía fue fundada en 2021 por Havi Nguyen, hija de inmigrantes vietnamitas. Durante su infancia, Nguyen ayudó a su familia con los trámites de Medicaid mientras trabajaba en el salón de manicura de sus padres. Más tarde estudió en la Universidad de Columbia y realizó prácticas profesionales en Google y Facebook.
La idea de Abby Care surgió después de que Nguyen trabajó en una startup de terapias y detectó las dificultades que enfrentaban las familias para encontrar cuidadores domiciliarios para niños con autismo.
La empresa recaudó US$ 45 millones y alcanzó una valuación de US$ 225 millones. Entre sus principales inversores figuran Khosla Ventures, Sequoia Capital y Thrive Capital.
Además del pago a los familiares, Abby Care ofrece una plataforma para completar hojas de horas, almacenar registros y consultar a un asistente con IA. Su objetivo es crear una amplia red de cuidadores clínicos bajo un esquema similar al que Uber desarrolló con los conductores y Airbnb con los alojamientos.
American Terawatt
El aumento de los centros de datos destinados a la inteligencia artificial abrió un problema que preocupa a las grandes tecnológicas. Estas instalaciones necesitan enormes cantidades de electricidad y una parte de esa energía se pierde durante el proceso de conversión.
American Terawatt, con sede en San Francisco, propone construir redes subterráneas que transporten electricidad en corriente continua. Los dispositivos electrónicos y los servidores necesitan este tipo de energía, aunque la red eléctrica convencional suele distribuir corriente alterna.
La conversión entre ambos sistemas implica pérdidas. American Terawatt considera que una infraestructura exclusiva de corriente continua podría reducir ese desperdicio y mejorar la eficiencia de los centros de datos que respaldan los modelos de IA.
La startup fue creada por Ron Bhattacharyay, Ricky Moezinia, Rob Parker y Anton Troynikov. Troynikov, director ejecutivo de la compañía, fundó previamente Chroma, una base de datos vectorial que los sistemas de IA usan para la memoria y el almacenamiento.
American Terawatt reunió US$ 52 millones, con el respaldo de Altimeter Capital y Founders Fund, y llegó a una valuación de US$ 350 millones. En su primera etapa usará equipos fabricados por terceros. Más adelante prevé producir sus propios convertidores eléctricos.
Clair
Clair apunta a los trabajadores que cobran por hora y necesitan acceder a una parte de su salario antes de la fecha habitual de pago. La empresa nació en Nueva York en 2019 y ofrece adelantos que suelen representar entre el 30% y el 50% de los ingresos obtenidos durante una jornada.
La startup se conecta con sistemas de liquidación de sueldos como ADP, verifica la relación laboral y analiza los ingresos acumulados. Con esa información calcula cuánto dinero puede adelantarle a cada empleado.
El servicio busca cubrir gastos inesperados sin obligar al trabajador a recurrir a préstamos de corto plazo con tasas elevadas. Una factura médica, una reparación doméstica o un gasto familiar pueden provocar un desequilibrio financiero cuando una persona cuenta con pocos ahorros y todavía faltan varios días para cobrar.
Clair fue fundada por Alex Kostecki, Erich Nussbaumer y Nico Simko. La empresa consiguió US$ 69 millones y tiene una valuación de US$ 145 millones. Sus inversores principales incluyen a Founder Collective, Kairos, Thrive Capital, Upfront Ventures y Walkabout Ventures.
La propuesta coloca a Clair dentro de una generación de empresas tecnológicas del ámbito financiero que usa información laboral y sistemas automatizados para ofrecer servicios por fuera de los mecanismos bancarios tradicionales.
Cogent Security
La cantidad de vulnerabilidades que deben atender las empresas supera con frecuencia la capacidad de sus equipos de tecnología. Cogent Security desarrolló agentes de IA que identifican fallas, determinan cuáles requieren atención inmediata y colaboran con los especialistas para corregirlas.
La compañía fue fundada en 2024 por Thanos Baskous, Vineet Edupuganti y Geng Sng. Edupuganti trabajó antes en Abnormal, una empresa de seguridad de correo electrónico que también utiliza inteligencia artificial.
El sistema de Cogent reduce el tiempo que los departamentos de tecnología destinan a revisar alertas. En lugar de presentar una lista extensa de posibles amenazas, sus agentes ordenan los problemas según su nivel de riesgo y proponen acciones concretas.
Entre sus clientes figuran el fabricante de aceite para motores Valvoline, la Universidad del Pacífico y varios casinos de Las Vegas. La startup recaudó US$ 53 millones, recibió inversiones de Bain Capital Ventures y Greylock y alcanzó una valuación de US$ 320 millones.
La velocidad con la que los atacantes explotan vulnerabilidades explica en parte el interés que despiertan las herramientas capaces de clasificar riesgos y acelerar las correcciones.
Crosby
Crosby integra un bufete jurídico con agentes de inteligencia artificial. Sus abogados supervisan sistemas que revisan acuerdos de confidencialidad y contratos de servicios, añaden comentarios y detectan cláusulas que podrían generar problemas.
La empresa, con sede en Nueva York, se aparta del sistema tradicional de facturación por hora. Crosby cobra una suma fija por cada contrato que revisa su tecnología. Este modelo elimina el incentivo económico de extender el análisis durante más tiempo del necesario.
La startup cuenta con unos 130 clientes, entre ellos las compañías de IA Cursor, Cognition y Clay. Sus sistemas pueden detectar inconvenientes contractuales en cuestión de horas, mientras que un estudio jurídico tradicional podría necesitar días o semanas.
El uso de inteligencia artificial en contratos permite clasificar documentos, comparar cláusulas e identificar obligaciones que podrían pasar inadvertidas durante una revisión manual.
Crosby fue fundada por Ryan Daniels y John Sarihan. Daniels trabajó como abogado antes de crear la empresa. La compañía obtuvo US$ 85 millones de fondos como Bain Capital Ventures, Index Ventures, Lux Capital y Sequoia Capital. Su valuación llegó a US$ 400 millones.
Depthfirst
El uso de inteligencia artificial para realizar ataques informáticos elevó el nivel de riesgo para empresas, gobiernos y proveedores de infraestructura. Depthfirst desarrolla modelos propios que buscan vulnerabilidades en programas críticos y generan parches para corregirlas.
La empresa nació en octubre de 2024 y tiene su sede en San Francisco. Sus fundadores son Andrea Michi, Qasim Mithani y Daniele Perito, profesionales con experiencia en Google DeepMind, Block y Databricks.
Depthfirst trabaja con sistemas que aprenden a partir del código y de los resultados obtenidos en cada análisis. La meta consiste en detectar fallas antes de que un atacante pueda explotarlas mediante herramientas automatizadas.
El avance de la IA contra la ciberdelincuencia responde a un escenario en el que las mismas tecnologías sirven para reforzar las defensas y para desarrollar ataques más rápidos.
A pesar de su corta trayectoria, la compañía ya supera los 20 clientes. Entre ellos figuran Lovable, Ripple y ServiceNow. La startup recaudó US$ 120 millones, la cifra más alta entre las siete seleccionadas, y alcanzó una valuación de US$ 580 millones. Sus principales inversores son Accel y Meritech Capital.
Elorian AI
La mayoría de los modelos de inteligencia artificial procesa grandes cantidades de texto. Elorian AI pretende avanzar en otra dirección. Su tecnología busca comprender objetos, distancias y relaciones espaciales dentro del mundo físico.
El objetivo consiste en desarrollar una IA capaz de interpretar un espacio en tres dimensiones de una forma parecida a la percepción humana. Una persona que estaciona un auto, por ejemplo, observa los espejos, calcula distancias y ajusta el ángulo de las ruedas sin transformar cada decisión en una instrucción escrita.
Esta capacidad podría tener usos en robótica, ingeniería, diseño y comercio electrónico. Un sistema con comprensión espacial también podría mostrar cómo quedaría un mueble dentro de una habitación o ayudar a una máquina a moverse entre objetos.
La compañía fue creada por Andrew Dai, Seth Neel y Yinfei Yang. Dai trabajó como investigador en Google DeepMind antes de asumir como director ejecutivo de la startup.
Elorian AI recaudó US$ 55 millones y alcanzó una valuación de US$ 300 millones. La empresa recibió el respaldo de Altimeter Capital, Menlo Ventures y Striker Venture Partners. Su capacidad para llevar la IA más allá del texto la conecta con la carrera por los modelos del mundo, sistemas que buscan representar espacios físicos, anticipar movimientos y entrenar robots.
