El 71% de los mejores inversores en IA con MBA salió de Stanford o Harvard: el capital sigue siendo cuestión de red

Por Poets&Quants · 26 de octubre de 2026.

De los 100 inversores de capital riesgo en IA mejor clasificados de EE. UU., 38 tienen un MBA, y 27 de esos títulos (el 71,1%) proceden de Stanford GSB (15) o Harvard Business School (12). Es el análisis que Ilya Strebulaev, profesor de Stanford GSB, ha compartido con Poets&Quants sobre el ranking Strebulaev-Jackson 2026.

El peso es mayor en la cima. Cinco de los 10 primeros tienen MBA y cuatro de ellos son de Stanford, según el análisis. Entre ellos están Matthew Murphy (Menlo Ventures, n.º 1), David George y Sarah Wang (Andreessen Horowitz, n.º 5 y 6) y Marc Stad (Dragoneer, n.º 7). Joshua Kushner (Thrive Capital, n.º 4) es el quinto, con título de Harvard.

Un matiz importante: el ranking puntúa a personas, no a firmas, y solo cuenta inversiones en empresas de IA estadounidenses respaldadas por capital riesgo, con corte a 31 de agosto de 2026. Para decidir qué es una empresa de IA, los autores clasificaron 728 compañías con un «test de eliminación»: si le quitas la IA al producto, ¿sigue existiendo algo que un cliente compraría? La puntuación combina seis factores, entre ellos la valoración de lo financiado, la dilución y el beneficio neto.

También hay límites en el dato. Según Strebulaev, tener un MBA no coloca a nadie más arriba: quienes lo tienen se sitúan de media más o menos igual que quienes no. Además, 62 de los 100 no tienen MBA. Y el criterio fue estricto: quedaron fuera Guru Chahal (n.º 2, programa no titulado de Harvard) y Sol Bier (n.º 10, abandonó el MBA de Harvard). Contándolos, siete de los 10 primeros tendrían vínculo con Stanford o Harvard.

Al ampliar a los 200 primeros, el porcentaje apenas cambia (74 con MBA, el 37%), pero el duopolio se diluye: del puesto 101 al 200, Stanford y Harvard suman 16 de 36 MBA, Wharton y MIT Sloan ganan presencia y aparecen por primera vez escuelas como INSEAD.

**Nuestra lectura.** La tesis es que este dato no mide el valor de un MBA, sino lo concentrado que está el acceso al capital. Que los titulados rindan igual que el resto indica que la escuela no hace mejor al inversor. Lo que hace es colocarlo en la red correcta. El propio Strebulaev lo apunta: los inversores de Stanford tienden a invertir en fundadores de Stanford, y la cercanía a Sand Hill Road, el corredor de Silicon Valley donde se concentran los fondos, también pesa.

En general, esto tiene una consecuencia incómoda para una tecnología que se vende como democratizadora: las decisiones sobre qué startups de IA crecen las toma un círculo muy pequeño y homogéneo. Gana quien ya está dentro de esa red; pierde el fundador brillante sin el contacto adecuado. Es un sesgo de corto plazo que conviene nombrar, sin dramatizarlo: con una muestra de 100 personas y sin datos de causalidad, no se puede afirmar que este patrón empeore las inversiones.

Hay motivos para no ser pesimistas. El abaratamiento de los modelos y el auge del código abierto reducen cuánto capital hace falta para empezar, y eso resta poder de filtro a los fondos. Cuanto más barato sea construir, menos importará a qué puerta llamar. Ese es el camino hacia una abundancia mejor repartida. Mientras tanto, el dato sirve de recordatorio: la tecnología puede ser abierta, pero el dinero que la financia sigue pasando por muy pocas manos.