Por qué la infraestructura de datos será el campo de batalla de la IA en 2026
Oxylabs reporta un crecimiento de ingresos del 100% mes a mes y una expansión anual que se aproxima a triple dígito (cerca del 300%). Mientras miles de ingenieros y founders se reúnen en San Francisco para el AI Engineer World's Fair, Vytautas Savickas, CEO recién nombrado de Oxylabs en junio de 2026, señala que el cambio más grande de la industria no está en los modelos, sino en la infraestructura de datos que los alimenta.
Para founders que construyen productos con IA, esto significa que la ventaja competitiva ya no está en acceder al modelo más potente, sino en tener los datos correctos, limpios y escalables. Si tu startup depende de IA, necesitas entender dónde está el verdadero valor.
¿Qué está diciendo el CEO de Oxylabs sobre el futuro de la IA?
Según Vytautas Savickas, durante los últimos tres años la IA se ha centrado principalmente en desarrollar modelos más capaces. Sin embargo, la industria está experimentando un cambio fundamental: la infraestructura de datos se ha convertido en el cuello de botella crítico.
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👥 Unirme a la comunidadLa visión de Oxylabs siempre ha sido hacer que los datos públicos de la web sean más accesibles y utilizables a escala. Savickas enfatiza que los datos públicos web son un recurso compartido, y si tienes buenas ideas sobre cómo convertirlos en herramientas, servicios o investigación que beneficien a la sociedad, no debería importar de dónde eres ni el tamaño de tu empresa.
Este enfoque en IA ha demostrado ser extremadamente rentable. La empresa no solo creció orgánicamente, sino que en 2025 incorporó 200 nuevos profesionales a su ecosistema y adquirió ScrapingBee, una empresa francesa de API de web scraping muy valorada por desarrolladores.
¿Por qué los modelos de IA ya no son suficientes?
Los modelos de IA han alcanzado un punto de madurez donde las mejoras marginales en capacidad son menos impactantes que la calidad y cantidad de datos con los que se entrenan. Para founders, esto tiene implicaciones estratégicas críticas:
El problema actual: Muchas startups están construyendo productos sobre modelos genéricos sin una estrategia clara de datos. Esto las hace vulnerables porque cualquier competidor puede acceder a los mismos modelos.
La oportunidad: Las startups que desarrollan pipelines de datos propietarios, limpios y escalables están creando barreras de entrada reales. Los datos se convierten en el moat (foso competitivo) que antes eran los algoritmos.
Savickas señala que esencialmente, empresas como Oxylabs ayudan a hacer que Internet sea más manejable. En un mundo donde la IA consume cantidades masivas de datos web públicos, la capacidad de acceder, limpiar y estructurar esos datos a escala se vuelve tan valiosa como el modelo mismo.
¿Qué significa esto para tu startup?
Si estás construyendo una startup con IA en 2026, aquí hay dos acciones concretas que debes implementar:
1. Audita tu estrategia de datos antes de optimizar tu modelo
- Mapea todas las fuentes de datos que alimentan tu producto de IA
- Identifica cuáles son públicas, cuáles son propietarias y cuáles son compradas
- Evalúa la calidad, frescura y escalabilidad de cada fuente
- Invierte en infraestructura de ingesta y limpieza de datos antes de buscar el siguiente modelo más potente
Muchos founders cometen el error de gastar el 80% de su presupuesto en acceso a modelos y solo el 20% en datos. En 2026, esa proporción debería invertirse.
2. Construye pipelines de datos como ventaja competitiva
- No dependas exclusivamente de datos de terceros que tus competidores también pueden comprar
- Desarrolla mecanismos propios de recolección y validación de datos
- Considera asociaciones estratégicas con proveedores de infraestructura de datos como Oxylabs o alternativas similares
- Documenta y protege tus procesos de datos como propiedad intelectual
La adquisición de ScrapingBee por parte de Oxylabs en 2025 demuestra que el mercado valora las soluciones que hacen el web scraping más accesible para desarrolladores. Si tu startup tiene necesidades específicas de datos, construir o integrar estas capacidades puede ser tu diferenciador.
El contexto global: ¿quiénes son los jugadores clave?
Oxylabs se ha posicionado como líder en infraestructura de datos para IA. Con sede en Lituania y expansión global, la empresa demuestra que el talento y la innovación en este espacio no están limitados geográficamente.
El historial de Vytautas Savickas incluye experiencia en J.P. Morgan como Head of AI Product Engineering y la co-fundación de Science Card en 2022, una startup que conectaba gastos cotidianos con financiamiento de investigación científica. Esta trayectoria combina experiencia en sistemas cuantitativos a escala empresarial con mentalidad startup.
La competencia en este espacio incluye empresas establecidas de web scraping, pero la diferenciación en 2026 está en quién puede ofrecer no solo acceso a datos, sino datos estructurados, limpios y listos para entrenar modelos de IA específicos.
Tendencias que los founders deben monitorear
Consolidación del mercado: La adquisición de ScrapingBee por Oxylabs sugiere que veremos más consolidación en el espacio de infraestructura de datos. Las startups más pequeñas con tecnología especializada serán objetivos atractivos.
Democratización del acceso: La visión de hacer los datos públicos más accesibles sin importar el tamaño de la empresa beneficia especialmente a startups de LATAM y España, que pueden competir globalmente sin la misma escala de capital que las empresas de Silicon Valley.
Enfoque en casos de uso específicos: En lugar de ofrecer datos genéricos, los proveedores exitosos estarán desarrollando soluciones verticales para industrias específicas (fintech, healthtech, e-commerce).
Conclusión
El mensaje de Vytautas Savickas es claro: en 2026, la próxima generación de IA no será impulsada únicamente por mejores modelos, sino por mejor infraestructura de datos. Para founders hispanohablantes, esto representa una oportunidad significativa.
Mientras el mundo se enfoca en la carrera de modelos, hay espacio para construir ventajas competitivas sostenibles en la capa de datos. Las startups que entiendan esto primero y construyan pipelines de datos robustos, escalables y propietarios tendrán una ventaja real en el mercado.
La pregunta para tu startup no es "¿qué modelo usamos?", sino "¿qué datos únicos tenemos y cómo los hacemos escalables?". En 2026, esa es la pregunta que separa a las startups que sobreviven de las que dominan.
Fuentes
- The next generation of AI won't be powered by better models alone
- Vytautas Savickas | Tech Philomaths
- Oxylabs Group Evolves Its Leadership Structure
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