Players La startup que quiere resolver la paradoja de la IA: mucha inversión, poca adopción
Con respaldo de Marc Benioff, June levanta US$20M para automatizar la integración de agentes de IA en empresas. Mientras la inversión global en IA alcanza el 61% del VC, la adopción real sigue siendo un desafío, especialmente en América Latina.
Paul Akinmade, chief strategy officer de CMG, un importante prestamista hipotecario estadounidense, tenía un problema. Había prometido en la conferencia anual de Salesforce que regresaría con 100 agentes de IA funcionando. Su equipo había migrado el desarrollo de software a Claude Code sin problemas, pero la integración con Salesforce se convirtió en un muro. Pasaron semanas reuniéndose con arquitectos, consultando a ingenieros de despliegue avanzado —los llamados forward-deployed engineers (FDEs)— sin avances. Hasta que apareció June.
La startup, que salió del sigilo la semana pasada, promete lo que Akinmade buscaba: una herramienta que no requiera FDEs. “Si tu producto necesita FDEs, no quiero tu producto. Ya lo he intentado y me cansa. No quiero una caja negra”, le dijo a la CEO Efrat Rapoport. June, fundada por exejecutivos de Salesforce que previamente crearon Bonobo AI, recaudó 20 millones de dólares en una ronda pre-seed liderada por Time Ventures, el vehículo de Marc Benioff, con respaldo de Michael Dell, Aaron Levie y George Kurtz. La compañía no reveló su valoración.
La paradoja que June busca resolver es la misma que reflejan los datos globales: la inversión en IA se dispara, pero la adopción empresarial sigue siendo un cuello de botella. Según el informe de South Summit y PwC, la inteligencia artificial capturó el 61 % del capital de riesgo global en 2025, frente al 30 % en 2022. Ese año, la inversión total en startups alcanzó los 441 mil millones de dólares, un 26 % más que en 2024. Sin embargo, la adopción real en empresas avanza con lentitud. En España, apenas el 13,4 % de las compañías con más de 10 empleados usa IA, según el índice DESI 2024. Las grandes empresas (49,2 %) están muy por delante de las pymes (8,7 %).
“Antes de que la IA pueda crear valor, alguien tiene que lidiar con los sistemas heredados”, dice Rapoport. “Tienes datos fragmentados en múltiples plataformas, flujos de trabajo complejos y años de deuda técnica”. June escanea los sistemas existentes de una compañía, identifica procesos, detecta cuellos de botella y construye automáticamente agentes optimizados. La plataforma genera una hoja de ruta paso a paso: “Elimina estos duplicados. Conecta esta fuente de datos”. Y luego construye el agente en la organización. Para Akinmade, June logró en semanas lo que su equipo no pudo en meses.
Los datos de España ofrecen una radiografía de las barreras que June enfrenta en el mercado. El 67 % de las empresas cita la escasez de talento como el principal obstáculo; el 54 %, el costo. El salario medio de un ingeniero senior de machine learning en España ronda los 55 000-70 000 euros, muy por debajo de los 150 000-250 000 dólares en Estados Unidos. La fuga de cerebros es real. Además, el 38 % de las empresas señala la mala calidad de los datos como un freno. “Si tu ERP tiene campos vacíos, duplicados y categorías inconsistentes, el modelo aprenderá basura”, señala el informe de Abemon.
Para América Latina, el panorama es aún más complejo. La región no tiene la profundidad de talento de Europa ni el capital de riesgo de Estados Unidos. Contratar un FDE desde el extranjero puede costar cifras prohibitivas para una mediana empresa. June, con su enfoque de automatización de la integración, podría ser la llave para que compañías latinoamericanas salten la brecha. No necesitan un ejército de ingenieros; necesitan una herramienta que entienda sus sistemas heredados y construya agentes sobre ellos. El caso de CMG, un prestamista hipotecario sin perfil tecnológico, sugiere que el modelo funciona más allá de las startups nativas digitales.
El mercado latinoamericano de IA ya muestra señales de movimiento. España, con 392 startups de IA y 1600 millones de euros invertidos desde 2020, es el quinto hub europeo por financiamiento. Si June logra escalar en la Península, su camino hacia Latinoamérica —donde muchos bancos, retailers y empresas de logística arrastran décadas de deuda técnica— parece natural. La pregunta no es si la IA puede transformar esas empresas, sino quién pagará el costo de la integración. June apuesta a que la propia IA puede hacerlo, y que los FDEs, al menos para la mayoría, serán innecesarios.
