Requests for Startups de YC - Primavera 2025

xguru · 2025-02-04T10:21:01+09:00

Y Combinator lleva mucho tiempo reuniendo ideas que le gustaría que más personas intentaran desarrollar, y las comparte en forma de Request for Startups (RFS). Las ideas que no aparecen en esta lista también pueden tener mucho valor, y si alguna de las ideas incluidas coincide con un área que ya le interesaba a un fundador, puede servir como motivación saber que YC la entiende y la respalda. Las ideas enumeradas aquí no son todo en lo que YC invierte, así que si tienes una idea que quieres desarrollar, no dudes en postularte. Primavera 2025 Introducción Los avances recientes y acelerados de la IA han abierto muchas nuevas oportunidades para crear startups. Con capacidades como Operator y Computer Use, la IA ahora puede usar computadoras y la web de forma real, lo que la hace aplicable a muchas más áreas que antes. Con la aparición de modelos como OpenAI o1/o3 y Deepseek R1, ya hay casos en los que la IA supera a los humanos, y por eso también se ha vuelto importante la infraestructura de cómputo que la respalda. Una tienda segura de apps de IA Buscan una nueva clase de tienda de apps de IA y una capa de sistema operativo instalada en el dispositivo del usuario. Funciones principales Privacidad: impedir el acceso al calendario, archivos, historial de navegación, etc., sin permiso del usuario. Memoria compartida: que las acciones pasadas, preferencias y contexto del usuario se gestionen de forma consistente a nivel del sistema operativo. Revisión/curaduría de apps: se necesita un sistema de verificación previa para presentar solo apps de IA confiables. Soporte para desarrolladores: ofrecer de forma sencilla las API necesarias para crear apps de IA, por ejemplo para control de computadora, gestión de versiones de LLaMA, control de permisos de acceso, etc. Pagos: soporte para cobrar apps de pago o tarifas por uso de servicios. Consideran que, además de las grandes tecnológicas, las startups también tienen una oportunidad real de liderar la innovación. Centros de datos La demanda de infraestructura de IA exige que los centros de datos crezcan rápido, pero hoy la velocidad y el costo de construcción son un problema. Hace falta innovar en varios frentes, como infraestructura eléctrica, enfriamiento, abastecimiento de materiales y gestión de proyectos. Imaginan centros “lights out” con operación robótica 24 horas al día, desde la planificación de la construcción hasta el mantenimiento, mediante automatización por software. Esperan que startups entren en este campo con nuevas soluciones, y YC quiere apoyarlas activamente. Cumplimiento y auditoría Aproximadamente el 1% de todos los trabajadores en Estados Unidos y Europa se dedica a tareas relacionadas con cumplimiento o auditoría. La carga de trabajo de cumplimiento sigue aumentando por la expansión regulatoria (GDPR, Dodd-Frank, AML/KYC, ESG, etc.). Con LLM (modelos de lenguaje grandes) es posible analizar rápidamente enormes volúmenes de documentos y detectar problemas. En lugar de inspecciones por muestreo, ahora es posible una “supervisión en tiempo real” sobre todos los datos. Se espera que en el futuro muchas tareas de cumplimiento se automaticen. DocuSign 2.0 Las plataformas de firma electrónica (DocuSign, etc.) simplifican trámites documentales complejos, pero todavía es difícil lo siguiente: crear plantillas de documentos evitar ingresar información duplicada corregir errores en documentos explicar términos complejos integrar con otro software Con IA ya es posible automatizar la redacción de documentos, usar interfaces de voz y generar documentos personalizados según el contexto. Están buscando startups que rediseñen desde la raíz este tipo de soluciones de “firma de documentos”. Automatización de navegador y computadora A medida que la IA puede usar navegadores web y apps de escritorio, en la práctica todos los sitios y aplicaciones pasan a convertirse en una especie de “API”. Esto puede dar lugar a innumerables servicios que automaticen cualquier tarea o flujo de trabajo en la computadora. Ya existen herramientas open source prometedoras, y esperan que las startups las aprovechen activamente. Personal de apoyo personal con IA para todos Servicios de “expertos personales” antes reservados a una pequeñísima élite adinerada (hogar, impuestos, temas legales, gestión patrimonial, etc.) ahora pueden masificarse mediante software. Hay casos como la clasificación de fotos o el chofer personal, antes usados solo por personas de altos ingresos y hoy accesibles para cualquiera mediante apps o IA. La IA puede reemplazar o apoyar muchos roles, como contador fiscal, abogado, entrenador o maestro. Buscan startups de IA que actúen como asistentes o ayudantes personales. El futuro de la ingeniería de software Ya hay muchas IA capaces de escribir código excelente. En el futuro seguirán haciendo falta desarrolladores de software, pero es probable que su trabajo consista menos en escribir código directamente y más en dirigir múltiples agentes de IA para construir productos. QA, despliegue, seguridad, soporte multilingüe y operaciones también pasarán en gran medida a manos de la IA. Se necesitan herramientas para que ingenieros en equipos pequeños gestionen eficientemente muchos agentes de IA y construyan software a gran escala. AI Commercial Open Source Software (AICOSS) El ecosistema open source y el patrón de startups que lo apoyan comercialmente ya han tenido éxito antes (Linux-RedHat, Git-Github, etc.). Hay una gran oportunidad en servicios que ayuden a las empresas a adoptar y operar IA open source en la práctica. Con la aparición de proyectos como DeepSeek y muchos otros, es posible ofrecer soluciones empresariales o consultoría basadas en ellos. Esperan startups que apunten a soporte B2B basado en IA open source. Agentes de IA para programar código optimizado para hardware El desarrollo de hardware para IA a veces avanza más lento por limitaciones de software. Como ocurre con el dominio de Nvidia vía CUDA, hay casos en que el rendimiento de silicon personalizado o de AMD queda subestimado por falta de optimización de software. Si se usan modelos de razonamiento como Deepseek R1 y OpenAI o1/o3 para generar automáticamente código altamente optimizado para hardware, se abrirán nuevas posibilidades. Existe la oportunidad de reducir dependencias entre distintas plataformas de hardware y reconfigurar el ecosistema en general. B2A: software donde todos los clientes serán agentes Una parte importante del tráfico de internet ya proviene de programas, no de humanos (scrapers, scripts de automatización, etc.). Cuando los agentes de IA despeguen de lleno, llegará una era en la que los servicios web tendrán que atender de forma directa no solo a personas, sino también a agentes de IA. Por ejemplo: API de pagos exclusivas para agentes, compra de créditos de uso para hosting, soporte para contratos entre agentes, etc. También resulta prometedor emprender desarrollando software especializado en “tener agentes de IA como clientes”. Agentes de IA verticales En el pasado, el desarrollo de webapps interactivas impulsó con rapidez el crecimiento del B2B SaaS; hacia adelante, parece que crecerán con fuerza los “agentes de IA verticales” que automatizan problemas de dominios específicos. Ya existen varios ejemplos, como contabilidad fiscal con IA, cobros médicos con IA, atención telefónica con IA y cumplimiento con IA. Para resolver problemas reales de dominio hacen falta arquitecturas profundas de agentes, integración con sistemas legacy existentes y conocimiento del dominio. Si alcanzan un rendimiento a nivel humano, se espera que crezcan rápidamente, y todavía hay muchas áreas con gran potencial. Fundadores de startups con experiencia en programación de sistemas Como muestran trabajos como el paper de DeepSeek, la capacidad técnica de bajo nivel para exprimir al máximo los recursos de hardware está ganando importancia. Como ocurrió con los fundadores de Google o con John Carmack, la capacidad de comprender toda la stack de software ha tenido un gran impacto en la innovación. La persistencia para superar recursos limitados y perseguir la optimización puede convertirse en una ventaja competitiva poderosa para una startup. YC está buscando activamente fundadores con esta especialidad en programación de sistemas de bajo nivel. Infraestructura de IA para inferencia en el mundo del test-time compute Antes se destinaban enormes recursos de cómputo al preentrenamiento de modelos grandes, pero ahora también se requieren muchos recursos durante la inferencia. Con el aumento de apps de IA que llaman con frecuencia a modelos de razonamiento complejos, los costos de infraestructura pueden dispararse. Se necesitan nuevas formas de infraestructura para inferencia, optimización de cargas de trabajo en GPU y soluciones para reducir costos. Se espera que surjan grandes oportunidades en áreas poco vistosas pero esenciales, como la “optimización de infraestructura”.

(ycombinator.com)

13 puntos por xguru 2025-02-04 | 1 comentarios | Compartir por WhatsApp

Y Combinator lleva mucho tiempo reuniendo ideas que le gustaría que más personas intentaran desarrollar, y las comparte en forma de Request for Startups (RFS).
Las ideas que no aparecen en esta lista también pueden tener mucho valor, y si alguna de las ideas incluidas coincide con un área que ya le interesaba a un fundador, puede servir como motivación saber que YC la entiende y la respalda.
Las ideas enumeradas aquí no son todo en lo que YC invierte, así que si tienes una idea que quieres desarrollar, no dudes en postularte.

Primavera 2025

Introducción

Los avances recientes y acelerados de la IA han abierto muchas nuevas oportunidades para crear startups.
Con capacidades como Operator y Computer Use, la IA ahora puede usar computadoras y la web de forma real, lo que la hace aplicable a muchas más áreas que antes.
Con la aparición de modelos como OpenAI o1/o3 y Deepseek R1, ya hay casos en los que la IA supera a los humanos, y por eso también se ha vuelto importante la infraestructura de cómputo que la respalda.

Una tienda segura de apps de IA

Buscan una nueva clase de tienda de apps de IA y una capa de sistema operativo instalada en el dispositivo del usuario.
Funciones principales
- Privacidad: impedir el acceso al calendario, archivos, historial de navegación, etc., sin permiso del usuario.
- Memoria compartida: que las acciones pasadas, preferencias y contexto del usuario se gestionen de forma consistente a nivel del sistema operativo.
- Revisión/curaduría de apps: se necesita un sistema de verificación previa para presentar solo apps de IA confiables.
- Soporte para desarrolladores: ofrecer de forma sencilla las API necesarias para crear apps de IA, por ejemplo para control de computadora, gestión de versiones de LLaMA, control de permisos de acceso, etc.
- Pagos: soporte para cobrar apps de pago o tarifas por uso de servicios.
Consideran que, además de las grandes tecnológicas, las startups también tienen una oportunidad real de liderar la innovación.

Centros de datos

La demanda de infraestructura de IA exige que los centros de datos crezcan rápido, pero hoy la velocidad y el costo de construcción son un problema.
Hace falta innovar en varios frentes, como infraestructura eléctrica, enfriamiento, abastecimiento de materiales y gestión de proyectos.
Imaginan centros “lights out” con operación robótica 24 horas al día, desde la planificación de la construcción hasta el mantenimiento, mediante automatización por software.
Esperan que startups entren en este campo con nuevas soluciones, y YC quiere apoyarlas activamente.

Cumplimiento y auditoría

Aproximadamente el 1% de todos los trabajadores en Estados Unidos y Europa se dedica a tareas relacionadas con cumplimiento o auditoría.
La carga de trabajo de cumplimiento sigue aumentando por la expansión regulatoria (GDPR, Dodd-Frank, AML/KYC, ESG, etc.).
Con LLM (modelos de lenguaje grandes) es posible analizar rápidamente enormes volúmenes de documentos y detectar problemas.
En lugar de inspecciones por muestreo, ahora es posible una “supervisión en tiempo real” sobre todos los datos.
Se espera que en el futuro muchas tareas de cumplimiento se automaticen.

DocuSign 2.0

Las plataformas de firma electrónica (DocuSign, etc.) simplifican trámites documentales complejos, pero todavía es difícil lo siguiente:
- crear plantillas de documentos
- evitar ingresar información duplicada
- corregir errores en documentos
- explicar términos complejos
- integrar con otro software
Con IA ya es posible automatizar la redacción de documentos, usar interfaces de voz y generar documentos personalizados según el contexto.
Están buscando startups que rediseñen desde la raíz este tipo de soluciones de “firma de documentos”.

Automatización de navegador y computadora

A medida que la IA puede usar navegadores web y apps de escritorio, en la práctica todos los sitios y aplicaciones pasan a convertirse en una especie de “API”.
Esto puede dar lugar a innumerables servicios que automaticen cualquier tarea o flujo de trabajo en la computadora.
Ya existen herramientas open source prometedoras, y esperan que las startups las aprovechen activamente.

Personal de apoyo personal con IA para todos

Servicios de “expertos personales” antes reservados a una pequeñísima élite adinerada (hogar, impuestos, temas legales, gestión patrimonial, etc.) ahora pueden masificarse mediante software.
Hay casos como la clasificación de fotos o el chofer personal, antes usados solo por personas de altos ingresos y hoy accesibles para cualquiera mediante apps o IA.
La IA puede reemplazar o apoyar muchos roles, como contador fiscal, abogado, entrenador o maestro.
Buscan startups de IA que actúen como asistentes o ayudantes personales.

El futuro de la ingeniería de software

Ya hay muchas IA capaces de escribir código excelente.
En el futuro seguirán haciendo falta desarrolladores de software, pero es probable que su trabajo consista menos en escribir código directamente y más en dirigir múltiples agentes de IA para construir productos.
QA, despliegue, seguridad, soporte multilingüe y operaciones también pasarán en gran medida a manos de la IA.
Se necesitan herramientas para que ingenieros en equipos pequeños gestionen eficientemente muchos agentes de IA y construyan software a gran escala.

AI Commercial Open Source Software (AICOSS)

El ecosistema open source y el patrón de startups que lo apoyan comercialmente ya han tenido éxito antes (Linux-RedHat, Git-Github, etc.).
Hay una gran oportunidad en servicios que ayuden a las empresas a adoptar y operar IA open source en la práctica.
Con la aparición de proyectos como DeepSeek y muchos otros, es posible ofrecer soluciones empresariales o consultoría basadas en ellos.
Esperan startups que apunten a soporte B2B basado en IA open source.

Agentes de IA para programar código optimizado para hardware

El desarrollo de hardware para IA a veces avanza más lento por limitaciones de software.
Como ocurre con el dominio de Nvidia vía CUDA, hay casos en que el rendimiento de silicon personalizado o de AMD queda subestimado por falta de optimización de software.
Si se usan modelos de razonamiento como Deepseek R1 y OpenAI o1/o3 para generar automáticamente código altamente optimizado para hardware, se abrirán nuevas posibilidades.
Existe la oportunidad de reducir dependencias entre distintas plataformas de hardware y reconfigurar el ecosistema en general.

B2A: software donde todos los clientes serán agentes

Una parte importante del tráfico de internet ya proviene de programas, no de humanos (scrapers, scripts de automatización, etc.).
Cuando los agentes de IA despeguen de lleno, llegará una era en la que los servicios web tendrán que atender de forma directa no solo a personas, sino también a agentes de IA.
Por ejemplo: API de pagos exclusivas para agentes, compra de créditos de uso para hosting, soporte para contratos entre agentes, etc.
También resulta prometedor emprender desarrollando software especializado en “tener agentes de IA como clientes”.

Agentes de IA verticales

En el pasado, el desarrollo de webapps interactivas impulsó con rapidez el crecimiento del B2B SaaS; hacia adelante, parece que crecerán con fuerza los “agentes de IA verticales” que automatizan problemas de dominios específicos.
Ya existen varios ejemplos, como contabilidad fiscal con IA, cobros médicos con IA, atención telefónica con IA y cumplimiento con IA.
Para resolver problemas reales de dominio hacen falta arquitecturas profundas de agentes, integración con sistemas legacy existentes y conocimiento del dominio.
Si alcanzan un rendimiento a nivel humano, se espera que crezcan rápidamente, y todavía hay muchas áreas con gran potencial.

Fundadores de startups con experiencia en programación de sistemas

Como muestran trabajos como el paper de DeepSeek, la capacidad técnica de bajo nivel para exprimir al máximo los recursos de hardware está ganando importancia.
Como ocurrió con los fundadores de Google o con John Carmack, la capacidad de comprender toda la stack de software ha tenido un gran impacto en la innovación.
La persistencia para superar recursos limitados y perseguir la optimización puede convertirse en una ventaja competitiva poderosa para una startup.
YC está buscando activamente fundadores con esta especialidad en programación de sistemas de bajo nivel.

Infraestructura de IA para inferencia en el mundo del test-time compute

Antes se destinaban enormes recursos de cómputo al preentrenamiento de modelos grandes, pero ahora también se requieren muchos recursos durante la inferencia.
Con el aumento de apps de IA que llaman con frecuencia a modelos de razonamiento complejos, los costos de infraestructura pueden dispararse.
Se necesitan nuevas formas de infraestructura para inferencia, optimización de cargas de trabajo en GPU y soluciones para reducir costos.
Se espera que surjan grandes oportunidades en áreas poco vistosas pero esenciales, como la “optimización de infraestructura”.

1 comentarios

xguru 2025-02-04

2024.02 Requests for Startups de YC (solicitudes para startups)
Si lo comparas con hace un año, todo cambió para enfocarse en IA.
El año pasado también había aprendizaje automático, espacio, clima, computación espacial y más, pero ahora simplemente todo es "para la IA" o "usando IA".
También es interesante que "empresa comercial de código abierto" haya cambiado a "AICOSS (AI Commercial Open Source Software)".