Las condiciones para la tecnología de propiedad de los usuarios ya están aquí.

• Se ha producido un colapso global de la confianza en las instituciones. Las personas han perdido la fe en instituciones que antes eran fundamentales para la vida económica, política y social: gobiernos, bancos, medios de comunicación y escuelas. No es una tendencia temporal ni una reacción a un hecho concreto. Es un cambio de expectativas de largo recorrido. La gente ya no da por sentado que las instituciones sean neutrales, fiables o alineadas con sus intereses.
• Los sistemas distribuidos y la criptografía proporcionan a los desarrolladores nuevas herramientas para operar sin necesidad de confianza. Estas tecnologías están diseñadas para funcionar en entornos adversos: asumen que los participantes pueden actuar de forma maliciosa, que el software debe ser verificable y que los sistemas deben seguir funcionando incluso si fallan las contrapartes.
• La IA hace que este cambio hacia sistemas de mínima confianza sea más urgente y viable que nunca. No solo centraliza el poder, sino que también reduce el coste de desarrollo. Ahora, una sola persona puede crear en horas lo que antes requería meses y equipos completos. Esto presiona a los intermediarios, abre nuevas posibilidades para los desarrolladores y aumenta la demanda de infraestructuras que den el control a los usuarios.
• Los sistemas de propiedad de los usuarios protegen la libertad. Minimizar la confianza significa devolver el control al usuario. Estos sistemas no pueden modificarse unilateralmente. Permiten crear sin pedir permiso. Bien diseñados, permiten a los usuarios abandonar sistemas que ya no les sirven sin perder funcionalidad.

Electric Capital invierte entre 1 M$ y 20 M$ en tecnología de propiedad de los usuarios que aporta control, privacidad y acceso a las personas.

Desde 2018, invertimos en sistemas que reducen la dependencia de intermediarios. Empezamos con dinero programable. Hoy los mismos principios y tecnologías se aplican a software, datos, mercados y mucho más.

Si desarrollas en estos ámbitos, queremos invertir en tus ideas. Para conocer en profundidad nuestra tesis, consulta nuestros artículos de 2018 sobre Reimaginando los intermediarios de confianza y Dinero programable.

Este artículo recoge 26 oportunidades en 2026 en áreas clave.

Estas oportunidades abarcan sistemas de propiedad de los usuarios, mercados de acceso global, entretenimiento basado en nuevos mecanismos financieros e infraestructuras para un mundo donde la IA desarrolla software. Pero todas comparten una premisa común: exploran cómo deberían funcionar el poder, el acceso y la propiedad en un mundo donde la IA es ubicua y está profundamente integrada.

Las oportunidades se agrupan en seis áreas principales:

• Software personal: la IA permite crear herramientas adaptadas a tu vida, no solo adaptarse a SaaS pensados para el usuario medio. Agentes privados, colaboración cifrada y software local ya son posibles y cada vez más necesarios.
• Infraestructura centrada en agentes: a medida que los agentes de IA pasan a ser los principales creadores de software, la pila de desarrollo se fragmenta. Se necesitan nuevos mecanismos para pruebas, despliegue, pagos, acceso a datos y coordinación entre agentes.
• Fintech y DeFi: las stablecoins dan acceso al dólar a más de 4 000 millones de personas. Ahora buscan rendimiento, exposición a acciones, seguros y más. La demanda de infraestructuras financieras globales, programables y accesibles se acelera.
• Finanzas como entretenimiento: las nuevas generaciones ven los mercados como entretenimiento. El trading es rápido, social y divertido. Esto transforma los productos financieros y abre la puerta a nuevos tipos de mercados.
• Renacimiento del metaverso: los modelos de mundo y la IA generativa reducen radicalmente el coste de crear entornos inmersivos y personalizados. Las personas participarán en experiencias diseñadas a su medida en vez de consumir contenido pasivamente. Surgen oportunidades para crear plataformas que simplifiquen la creación de mundos y den a los usuarios control sobre cómo se comparte, almacena y monetiza su información en estos entornos.
• Nuevos mecanismos y aplicaciones cripto: proof-of-stake y proof-of-work maduran y dejan espacio a nuevos modelos de consenso. Los sistemas zero-knowledge y el cifrado completamente homomórfico se vuelven prácticos. Estos mecanismos abren nuevas posibilidades: consenso ligado a la intervención humana o física, infraestructuras con privacidad por defecto y aplicaciones para entidades reguladas, mercados energéticos e incluso nuevas jurisdicciones.

Si desarrollas en alguna de estas áreas, contacta con nosotros en info@electriccapital.com.

Software personal

Por primera vez, las personas pueden crear software adaptado exactamente a sus necesidades y no limitarse a lo que ofrecen las corporaciones. Como los agentes de IA pueden gestionar flujos de trabajo complejos como leer emails, programar reuniones y administrar archivos, surge una nueva exigencia de privacidad, propiedad y durabilidad de los datos. Los sistemas habilitados por cripto pueden hacer que estas herramientas sean privadas, duraderas y colaborativas.

Ideas concretas en las que queremos invertir:

1. Agentes de IA privados: las personas necesitan ejecutar IA sobre datos sensibles de forma segura.

Ejemplo: un asistente de IA que automatiza tus flujos de trabajo personales y preserva tu privacidad. Conecta tus historiales de salud y finanzas y recibe análisis de IA. Los modelos de IA se ejecutan en un entorno de ejecución confiable (TEE) o en una red de cómputo donde las consultas entrantes se anonimizan. Las respuestas se devuelven sin que un proveedor corporativo ni actores maliciosos vean tus datos.

2. Espacios de colaboración cifrados: las personas necesitan colaborar de forma privada con otros: tanto humanos como agentes. Recuerda que la “nube” es solo el ordenador de otra persona.

Ejemplo: un espacio de trabajo compartido para amigos, familias o pequeñas empresas. Finanzas, documentos y tareas se sincronizan mediante almacenamiento peer-to-peer. La divulgación selectiva autoriza a los agentes a acceder a tipos de datos concretos. No hay creación de cuentas, ni corporación que lea, almacene o entrene con datos sensibles, y funciona sin conexión.

3. Agente de escritorio: las personas necesitan automatización para los datos en sus ordenadores locales.

Ejemplo: un agente en tu escritorio que se ejecuta localmente para leer tus emails, redactar respuestas, crear agendas y organizar tu vida. Esta idea puede evolucionar hacia un nuevo sistema operativo de escritorio en un mundo con IA como eje central.

4. Pagar servicios de forma privada: las personas necesitan formas de pagar servicios de software sin identificarse.

Ejemplo: comprar una VPN, juegos, almacenamiento en la nube o cómputo de IA sin cuenta. Pagas por uso, medido por el servicio, y el pago se liquida en stablecoins vía x402 u otros protocolos similares. El servicio sabe que alguien pagó y cuánto, pero no su identidad.

Infraestructura centrada en agentes

Los agentes escribirán la mayor parte de nuestro código y realizarán la mayoría del trabajo intelectual. Implicaciones clave: (1) Las herramientas de software deben reconstruirse desde cero porque el código generado por IA introduce nuevos modos de fallo. (2) El desarrollo se internalizará porque el software personalizado ahora es económicamente viable. (3) Los agentes necesitan nuevas vías para transaccionar entre sí. (4) Las empresas antes limitadas por la mano de obra humana podrán escalar de forma radical. Estas ideas recogen oportunidades derivadas de estos efectos de segundo orden.

Ideas concretas en las que queremos invertir:

• Infraestructura de cómputo nativa en IA: las empresas necesitan la capacidad de probar, aislar y revertir cambios generados por IA a nivel de infraestructura.

Ejemplo: AWS o GCP reconstruidos para agentes. Los agentes escriben código en entornos aislados, prueban de forma segura con datos de producción y despliegan con reversión automática si algo falla. Todo el flujo asume que el código lo generan agentes, no humanos.

• Herramientas de desarrollo de producto de extremo a extremo: empleados no técnicos necesitan pasar de la idea al software funcional.

Ejemplo: una plataforma donde el usuario define un objetivo de negocio, fuentes de datos y resultados deseados. El sistema produce planes, diseños, código y un producto funcional. El sistema elimina la traducción técnica, permitiendo a usuarios no técnicos pasar de “idea” a “producto desplegado” en horas, no meses.

• Comercio habilitado por agentes: los agentes necesitan comprar y vender de forma autónoma, sin identidad humana ni cuentas bancarias.

Ejemplo: un marketplace de API donde los agentes compran servicios a otros agentes. El descubrimiento, la negociación y el pago por llamada utilizan protocolos como x402 para liquidar instantáneamente con stablecoins.

• Redes y mercados de datos: la IA necesita infraestructuras de datos que recompensen a los contribuyentes y les den control sobre el uso.

Ejemplo: una red donde los usuarios comparten historiales médicos, patrones de gasto, comportamiento de inversión u obras creativas para el entrenamiento de IA. Los contribuyentes establecen permisos y cobran cuando sus datos mejoran los modelos. Las empresas de IA obtienen los datos financieros que necesitan con procedencia clara.

• Escalado de servicios profesionales: las empresas de servicios necesitan operaciones nativas en IA para escalar más allá de lo que permite la mano de obra humana.

Ejemplo: un bufete donde cada abogado tiene un asistente de IA que gestiona investigación, redacción y revisión de documentos. Un despacho que atendía a 1 000 clientes ahora atiende a 100 000. Cualquier sector de servicios —abogados, arquitectos, marketers, contables, asesores financieros— puede reconstruirse con la IA en el centro.

Fintech y DeFi

Más de 4 000 millones de personas y millones de empresas con riesgo cambiario buscan activamente acceso al dólar a través de stablecoins, lo que supone la mayor expansión de la red del dólar en décadas. A medida que las stablecoins dan acceso al dólar globalmente —de 3 000 millones en 2019 a más de 300 000 millones hoy— millones de nuevos tenedores de dólares necesitan algo más que efectivo digital. Quieren rendimiento, oportunidades de inversión y servicios financieros. Crecen las oportunidades en productos financieros que ofrecen propiedad y acceso global a los usuarios.

Ideas concretas en las que queremos invertir:

• Rendimiento no correlacionado con cripto: los tenedores de stablecoins necesitan rendimiento que no caiga cuando baja el precio de BTC.

Ejemplo: una plataforma que lleva rendimientos de infraestructuras reales a los tenedores de stablecoins. El rendimiento puede venir de bonos de centros de datos, instalaciones solares y redes de recarga de vehículos eléctricos, con flujos de caja predecibles y sin correlación con cripto.

• Acciones accesibles a nivel global: los inversores globales necesitan propiedad directa de oportunidades extranjeras con baja fricción y costes.

Ejemplo: un producto financiero que replica la propiedad de acciones con exposición al precio, sin tasa de financiación ni vencimiento. Un trader en Filipinas crea una cartera tecnológica de EE. UU. Un canadiense accede a semiconductores coreanos.

• Nuevas formas de seguro: las empresas necesitan cobertura rápida y transparente para riesgos operativos que el seguro tradicional no cubre.

Ejemplo: una plataforma que usa mercados de predicción para crear nuevos productos de seguros. Una cadena hotelera puede comprar protección contra huracanes para sus hoteles en Florida. Una estación de esquí puede cubrirse frente a un invierno cálido. Los proveedores de capital aportan liquidez a cambio de rendimiento no correlacionado.

• Mercados de materias primas on-chain: las materias primas necesitan mercados con trading 24/7, liquidación instantánea y acceso global.

Ejemplo: un mercado para negociar capacidad de almacenamiento energético. La capacidad de almacenamiento en baterías es un punto de partida porque los centros de datos necesitan energía fiable e invierten en almacenamiento para reducir dependencia de la red e integrar renovables. Un centro de datos con exceso de capacidad vende almacenamiento a una instalación vecina en picos de demanda. Los operadores de red negocian capacidad según necesidades estacionales.

• Activos DeFi protegidos: las instituciones necesitan desplegar activos en DeFi que sean seguros incluso ante hackeos.

Ejemplo: una versión envuelta de ETH que puede revertirse si un protocolo es hackeado (GuardedETH). Un comité de confianza revisa los exploits y puede revertir el GuardedETH sin mover el ETH subyacente. Las transacciones legítimas avanzan normalmente.

Finanzas como entretenimiento

Las nuevas generaciones ven los mercados financieros como una alternativa meritocrática a los caminos tradicionales. Al participar, reinventan cómo son los mercados y los convierten en entretenimiento. Operan como si jugaran: buscan operaciones de alta adrenalina con ciclos rápidos en mercados fáciles y accesibles. Productos como las opciones cero-días-al-vencimiento, que liquidan en horas, ya son más del 55 % del volumen de opciones del S&P 500. Mercados de fácil acceso como los de predicción, donde cualquiera puede apostar por titulares, alcanzaron 44 000 millones de dólares en 2025, cinco veces más que el año anterior. También convierten sus operaciones en contenido: las posiciones se debaten en Discord, las ganancias y pérdidas se comparten en TikTok, las carteras se revisan en Twitch. Cuando los mercados se vuelven entretenimiento, surgen oportunidades para nuevas plataformas que traten los datos financieros como sus usuarios: como contenido divertido y participativo.

Ideas concretas en las que queremos invertir:

• Capital espectador: las audiencias de retransmisiones en directo necesitan formas de participar financieramente en los resultados.

Ejemplo: una plataforma que permite a las audiencias apostar en contenido en directo. Participar hace que ver sea más divertido, pero actualmente los espectadores solo pueden dar propinas o suscribirse. Esta plataforma permite a los seguidores de reality shows apostar sobre quién será eliminado, o copiar operaciones mientras un streamer comparte su sesión de trading.

• Mercados de opinión: las plataformas de mercados de predicción necesitan mercados que se resuelvan según la creencia colectiva, no solo sobre eventos.

Ejemplo: una plataforma que genera listas clasificadas por el mercado. Los usuarios apuestan sobre dónde creen que otros clasificarán estos elementos. Esta plataforma crea listas como la mejor pizza de Nueva York, los mejores vinos por debajo de 20 dólares, las películas más influyentes de la última década o las mejores herramientas de IA, todo clasificado por el mercado. Las listas se resuelven semanalmente según la clasificación ponderada por apuestas.

• Lanzaderas de drama: los narradores individuales necesitan plataformas de financiación y distribución ahora que pueden producir dramas más baratos que los estudios.

Ejemplo: una plataforma UGC para drama de formato corto. Los creadores producen episodios con herramientas de vídeo IA: sagas de novios mafiosos, revelaciones de multimillonarios secretos, thrillers de venganza. Los fans desbloquean episodios con tokens y dan propinas directamente a los creadores. Los creadores ganan según la audiencia. ReelShort generó más de 700 millones de dólares de ingresos en el primer trimestre de 2025 con series dramáticas de bajo presupuesto producidas en estudio. Esta plataforma combina contenido UGC tipo YouTube con el formato de vídeo de ReelShort.

Renacimiento del metaverso

Los mundos digitales inmersivos ya son viables económicamente. En los dos últimos años, los modelos de IA para imagen, vídeo y simulación han avanzado rápidamente, reduciendo drásticamente el coste de crear activos y entornos. Los creadores individuales pueden construir lo que antes requería estudios enteros. Al mismo tiempo, la demanda de contenido personalizado e interactivo se acelera: Dispatch, un híbrido de TV/juego elige-tu-propio-camino, vendió 3,3 millones de copias en 3 meses por 85 millones de dólares con un 98 % de aprobación. Roblox registró un aumento interanual del 70 % en DAUs y pagó 428 millones de dólares a creadores solo en el tercer trimestre de 2025. Aplicaciones de chat con personajes personalizados y basadas en IA como Character AI también muestran fuerte demanda inicial de entretenimiento individualizado. Estos nuevos entornos no solo entretendrán, sino que también generarán datos de interacción estructurados y valiosos para modelos de mundo y robótica.

Ideas concretas en las que queremos invertir:

• Compilador de mundos: los creadores individuales sin habilidades especializadas necesitan herramientas que conviertan lenguaje natural en entornos 3D totalmente interactivos.

Ejemplo: una plataforma que convierte lenguaje natural en mundos 3D interactivos. La construcción de entornos 3D aún requiere habilidades específicas en modelado, física y comportamiento de NPC. La IA puede eliminar esta barrera. Un creador describe un mundo y el sistema lo construye. Los activos, la física, la lógica de los NPC y la memoria se gestionan automáticamente. Un creador individual lanza un entorno virtual completo en días, no años.

• Motor narrativo procedural: los jugadores necesitan historias que se adapten a ellos y nunca terminen.

Ejemplo: una plataforma que genera historias específicas para cada jugador en tiempo real. Las historias lineales tienen final. Los jugadores quieren experiencias que se adapten y sigan. Un usuario entra en un universo detectivesco y cada caso es único. Los personajes recuerdan interacciones pasadas. Los giros argumentales responden a sus decisiones. La historia nunca se agota.

• Plataforma mundo-como-dataset: los modelos de mundo y sistemas de robótica necesitan datos de interacción diversos. Los entornos inmersivos de consumo generan estos datos constantemente, pero nadie los captura.

Ejemplo: un juego de realidad virtual donde cada interacción del jugador es registrada. Cómo navegan las habitaciones, recogen objetos e interactúan con personajes se convierte en datos de entrenamiento para robótica. Los usuarios participan voluntariamente, establecen permisos sobre qué datos se comparten y son compensados. Las empresas de IA obtienen datos reales de comportamiento humano que no pueden generar sintéticamente.

Nuevos mecanismos y aplicaciones cripto

Los mecanismos cripto han dejado de ser teóricos. Proof-of-stake y proof-of-work han demostrado su resiliencia a gran escala. Las pruebas zero-knowledge (ZK) pasan de la investigación a sistemas de producción. El cifrado completamente homomórfico (FHE) es cada vez más rápido y usable. A medida que estas tecnologías maduran, abren nuevas oportunidades para crear sistemas que prioricen la privacidad, integren entradas del mundo real en el consenso y soporten coordinación para sistemas tradicionales como mercados energéticos o gobiernos.

Ideas concretas en las que queremos invertir:

• El tiempo humano como consenso: las redes blockchain necesitan mecanismos de consenso anclados al esfuerzo humano, no solo al capital.

Ejemplo: proof of useful work, donde el consenso requiere completar tareas con valor externo como etiquetar datos o verificar eventos reales. Los derechos de participación derivan de la capacidad demostrada, no del stake.

• Redes de recursos físicos: los operadores de infraestructuras a pequeña escala necesitan sistemas de coordinación que hagan racional su aportación económica.

Ejemplo: redes energéticas donde la producción o almacenamiento es el peso en el consenso, alineando la estabilidad de la red con la seguridad del sistema. Redes de sensores ancladas a mediciones físicas como clima, agua o monitoreo de infraestructuras.

• L1 nativas en privacidad: sanidad, empresas, finanzas reguladas y muchos otros sectores necesitan cadenas donde la privacidad sea la norma.

Ejemplo: máquinas de estado confidenciales donde el cómputo se realiza sobre datos cifrados por defecto. Las cadenas actuales son transparentes, pero muchos sectores como sanidad, empresas y finanzas reguladas legalmente no pueden operar en cadenas transparentes. Los validadores verifican sin ver el contenido de las transacciones usando arquitecturas ZK nativas o ejecución basada en FHE.

• FHE específica para casos de uso: las instituciones a menudo necesitan colaborar sobre datos sin revelárselos entre sí.

Ejemplo: bancos que detectan patrones sospechosos entre instituciones sin compartir datos de clientes. Cada banco ejecuta consultas FHE sobre datos cifrados de otros bancos. Identifican cuentas que interactuaron con la misma entidad sospechosa sin revelar sus listas de clientes.

• Liquidación de contratos energéticos: los mercados tradicionales necesitan mecanismos cripto para crear liquidaciones 24/7 entre distintas partes. Los mercados energéticos desregulados son un buen punto de partida porque son anticuados y están cada vez más tensionados por la demanda de IA.

Ejemplo: una capa de liquidación compartida para contratos energéticos en mercados desregulados. Los datos de entrega activan pagos automáticos. Los proveedores ven el flujo de caja en tiempo real. Los intermediarios reciben su parte al instante. Nadie controla el libro mayor.

• Jurisdicciones cripto-nativas: las zonas económicas especiales y jurisdicciones emergentes necesitan nuevas formas de pensar la gobernanza y la infraestructura financiera.

Ejemplo: una jurisdicción que adopta mecanismos cripto desde el primer día. Identidad on-chain, tribunales programables, mercados de capital tokenizados y lógica regulatoria basada en smart contracts.

Sobre Electric Capital

Electric Capital es una firma de capital riesgo en fase inicial con 3 000 millones de dólares en activos bajo gestión y seis fondos. Fundada en 2018, la firma está liderada por ingenieros y posee amplia experiencia en criptografía, sistemas distribuidos, machine learning, diseño de incentivos, dinámica de mercados y tecnologías de privacidad. Más del 30 % del equipo son exfundadores que han creado ocho empresas (seis adquiridas) y lanzado productos usados por miles de millones de personas.

Hemos invertido en más de 50 startups con una capitalización de mercado acumulada superior a 50 000 millones de dólares. En Electric, somos inversores en compañías líderes como Anchorage, Aven, Bitnomial, Bitwise, EigenLayer, Ellipsis, Kraken, Monad, Re, SF Compute, Solana y Spruce. Antes de Electric, nuestros socios invirtieron tempranamente en Airtable, Boom Supersonic, Cruise, Figma, Notion y Pulley.

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