El problema de los estándares es que no siempre se discuten. En una industria que habla de innovación constantemente, nadie se anima a decir que el ARR está siendo cada día menos confiable… porque es cómodo no discutirlo mientras todo sube o no se conoce como medir COGS en la era de AI.
Leyendo Bloomberg veo que el co-founder de Cluely (que parece un cliché de Silicon Valley: startup de AI, respaldada por a16z, con el lema “Cheat on everything”) admitió haber mentido sobre su ARR a un periodista de TechCrunch: afirmó que había llegado a $7M cuando el número “real” era $5.2M.
Podría parecer un incidente menor pero no lo es; porque el problema no es el número, es la mecánica.
El ARR debería ser simple: tomás los ingresos recurrentes mensuales y los multiplicás por 12. Pero en el ecosistema AI, la segunda “R” de recurring se fue diluyendo hasta volverse casi decorativa — un poco por la velocidad del negocio, y otro poco porque nadie hace due diligence. Quizás también por la velocidad del negocio… que nos sirve a todos.
De “contabilidad creativa” a ficción financiera sin escalas
El caso más documentado es el de 11x. Vendía contratos anuales con una cláusula de salida a los 90 días — básicamente un período de prueba. Cuando calculaba su ARR, contaba el valor anual completo de cada contrato, incluyendo los clientes que ya habían ejercido esa cláusula y dejado de pagar. De $14M en ARR reportado, solo ~$3M habían sobrevivido la prueba: una brecha del 78%.
For example, the company might say it had $14 million in annual recurring revenue when in reality, the number of contracts that passed the three-month trial period totaled only about $3 million, the employee said.
Lo de Cluely es más simple y más burdo: Roy Lee infló el ARR un 35% (de $5.2M reales a $7M ficticios) y en el mismo post donde “corrigió” el número, volvio a mentir sobre las circunstancias en que había dado la entrevista, diciendo que fue un cold call cuando en realidad su propio equipo de PR la había gestionado. Dos mentiras en una corrección.
“Vibe revenue”
En Fortune citan a un VC que da en el clavo: “El problema es que mucho de esto es básicamente vibe revenue. No es Google firmando un contrato de data center. Eso es real. ¿Una startup que usa tu producto temporalmente? Eso realmente no es ingresos.”
La distinción importa: hay revenue (la segunda R), pero no hay recurring (la segunda R). Y esto se ve en vivo con cualquier producto de AI: los usuarios saltan entre modelos y suscripciones según costo por token o performance del momento.
Cuando los múltiplos de valoración en AI están entre 10x y 50x sobre ARR, inflar ese número artificialmente tiene consecuencias directas sobre valuaciones, fundraising y expectativas de todo el ecosistema.
El problema central: el mercado no discrimina cuando ARR es útil
Acá está el nudo real del asunto.
Estamos en un momento donde más startups están llegando a $10M ARR en 3 meses que en cualquier momento anterior de la historia — el doble de compañías lo lograron en 2025 versus 2024, según datos de Stripe. Números que, fuera de contexto, parecen inventados.
Y eso es exactamente el problema: el crecimiento genuino es tan brutal que cuando aparece ARR inflado mezclado con él, el mercado pierde la capacidad de separar la señal del ruido.
La mejor prueba es el “Saaspocalypse” del año pasado (el crash de valuaciones de SaaS tradicional ante la irrupción AI) mostró cuánto puede moverse el mercado cuando se corre la narrativa; no se preocupen muchas van a volver… o no.
¿Y si miramos el burn multiple?
El burn multiple (net burn dividido por new ARR neto) se está imponiendo como uno de los mejores truth tests de eficiencia de capital. La lógica es simple: no importa cuánto ARR reportás si para generarlo quemás más de lo que entrás.
En AI, hay que ajustarlo por dos distorsiones específicas:
(a) Costos de inferencia subsidiada disfrazados de gasto en growth: el startup “regala” compute para adquirir usuarios y lo contabiliza como sales & marketing en lugar de COGS.
(b) Costos de plataforma front-loaded — seguridad, deployment, data pipelines — que son no-negociables para escalar en enterprise pero distorsionan los primeros períodos.
En otras palabras: ARR sin gross margin y sin unit economics no te dice nada. Una compañía con $10M ARR y $15M en compute costs parece idéntica a una con $10M ARR y $2M en compute costs si solo mirás el múltiplo de revenue. Pero su valor fundamental es completamente diferente.
A 12 meses…
¿Cuánto del crecimiento explosivo que está justificando las valuaciones astronómicas de este ciclo AI — las mismas que analizaba en el post sobre OpenAI, Anthropic y Cursor — está construido sobre ARR genuino versus ARR que no va a sobrevivir 12 meses?
No lo sabemos. Y ese es exactamente el problema, cuando vemos que el NASDAQ esta “aflojando las reglas” para que algunas empresas de AI entren en sus índices apenas salen a bolsa y no esperar a que haya resultados auditados y estables.
Una cosa es el write-down de los VCs y otro es que hagan IPO, vendan en el POP, las acciones entren a un fondo indexado y ahi sea el publico retail el que pague la fiesta.