Últimamente, no puedo dejar de pensar en el potencial de los agentes de IA verticales. Es un tema que me entusiasma mucho, sobre todo cuando lo comparo con el auge del SaaS que vimos en las últimas dos décadas. Y no soy el único; muchos en la comunidad startup están empezando a darse cuenta de lo grande que esto puede llegar a ser.
Para ponerlo en perspectiva, la explosión del SaaS se dio cuando la tecnología permitió que el software se usara a través de la web en lugar de tener que instalarlo desde un CD. Esto, impulsado en gran parte por la función XML HTTP request en los navegadores en 2004, llevó a la creación de aplicaciones web que parecían de escritorio, como Google Maps y Gmail, y cambió el panorama del software.
Ahora, los modelos de lenguaje grande (LLM) están generando un cambio similar. Estamos frente a un nuevo paradigma de computación que abre posibilidades totalmente nuevas. Al igual que con el auge del SaaS, surgen preguntas sobre dónde estará el valor y las oportunidades para las startups en este nuevo panorama.
Paralelismos y diferencias
Al reflexionar sobre el surgimiento del SaaS, vemos tres categorías principales de empresas:
● Ideas obvias de productos de consumo masivo: Aquí, los grandes jugadores como Google y Facebook se quedaron con todo el valor.
● Ideas de consumo masivo no obvias: Startups como Uber, Airbnb y Coinbase lograron un gran éxito donde los gigantes no se habían aventurado.
● Empresas SaaS B2B: Esta categoría produjo la mayor cantidad de empresas de mil millones de dólares, porque no existe una "Microsoft de SaaS" que abarque todo.
Los agentes de IA verticales podrían seguir un camino similar. Las aplicaciones de consumo masivo obvias, como los asistentes de voz, probablemente serán dominadas por los gigantes tecnológicos. Sin embargo, las oportunidades para las startups están en nichos más específicos y en la automatización de tareas empresariales.
Lo interesante es que a diferencia de los inicios del SaaS, donde las aplicaciones de consumo masivo (email, chat, etc.) marcaron el camino, los agentes verticales de IA parecen estar ganando tracción en las empresas desde el principio. Esto puede deberse a que ya existe una cultura empresarial que valora las soluciones especializadas.
El potencial de los Agentes de IA Verticales
¿Por qué tanto entusiasmo con los agentes de IA verticales? Aquí algunos puntos clave:
● Automatización del trabajo repetitivo: Los agentes de IA tienen el potencial de automatizar tareas administrativas repetitivas y aburridas.
● Reemplazo de equipos enteros: Se habla de que los agentes verticales de IA podrían llegar a reemplazar funciones y equipos enteros en las empresas.
● Experiencias de usuario mejoradas: Al enfocarse en verticales específicas, estos agentes pueden ofrecer experiencias de usuario mucho más amigables que las soluciones de software empresarial tradicionales.
● Menor necesidad de personal: Las empresas pueden reducir sus costos al automatizar muchas tareas y necesitar menos personas. Esto significa que las empresas pueden ser más eficientes y tener menos empleados, llevando el concepto de “unicornio” a empresas con solo 10 personas.
● Mercado enorme: Cada empresa SaaS unicornio tiene un equivalente potencial en el mundo de la IA vertical. Los agentes de IA no solo reemplazan el software SaaS, sino que también muchas tareas que antes requerían de empleados.
Ejemplos y casos de uso
Algunos ejemplos de empresas que ya están explorando este espacio:
● Outset: Utiliza LLM para analizar encuestas y el espacio Qualtrics.
● Mtic: Un agente de IA que se encarga de las pruebas de control de calidad, eliminando la necesidad de un equipo de control de calidad.
● A Priora: Realiza todo el proceso de screening técnico para reclutadores, reduciendo la necesidad de equipos de reclutamiento tradicionales.
● Cap.AI: Un chatbot para desarrolladores que responde preguntas técnicas, reduciendo la necesidad de equipos de soporte.
● Parel: Un agente de atención al cliente que puede manejar tareas complejas, reduciendo la necesidad de equipos grandes de soporte.
● GigML: Un agente específico para el mercado de entrega instantánea que gestiona tickets de soporte al cliente.
● Salient: Utiliza llamadas de voz impulsadas por IA para automatizar la cobranza en la industria automotriz.
Estos son solo algunos ejemplos, pero el potencial es enorme. Cada vertical tiene sus propias necesidades y los agentes de IA pueden adaptarse para ofrecer soluciones altamente personalizadas.
El Futuro
Estamos en una etapa muy temprana de esta revolución, y el panorama evoluciona rápidamente. Lo que hoy parece imposible, mañana podría ser una realidad. Los LLM están mejorando constantemente y la competencia entre los diferentes modelos genera un ecosistema más fértil.
Creo que estamos frente a un cambio radical en la forma en que trabajamos y que los agentes de IA verticales van a ser una parte fundamental de este futuro. En lugar de temer a la IA, creo que debemos aprovecharla para crear empresas más eficientes y para mejorar la vida de las personas.
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