23 puntos por GN⁺ 2025-04-21 | Aún no hay comentarios. | Compartir por WhatsApp
  • La IA ya no es el futuro, sino una tecnología clave del presente, y las empresas deben redefinir su negocio en torno a ella
  • Vercel aprovecha sus propias fortalezas para lograr una integración natural de la IA con herramientas como AI SDK y v0
  • El enfoque tradicional de desarrollo de IA (Software 1.0) está quedando atrás, y se abre una era de IA en la que cualquiera puede crear y mejorar rápidamente un MVP
  • Los datos propietarios, los ciclos de retroalimentación rápidos y la experiencia en el dominio son elementos clave para que las startups compitan con las big tech
  • La IA no debe reemplazar a los desarrolladores, sino funcionar como una herramienta que amplifica sus capacidades
  • El desarrollo con IA es accesible para empresas de todos los tamaños mediante un enfoque iterativo que comienza de forma simple y optimiza gradualmente

Cómo avanzar hacia una empresa centrada en IA: la estrategia que plantea Vercel

La velocidad de la innovación en IA es más rápida que la revolución de los smartphones

  • A los smartphones les tomó años masificarse, pero la IA logró adopción masiva en cuestión de meses
  • GPT-3 → GPT-4 → múltiples modelos de vanguardia han avanzado de forma exponencial
  • Ahora la pregunta importante ya no es “¿la IA nos va a impactar?”, sino “¿cómo la vamos a integrar?”

La estrategia de Vercel: sumar IA de forma natural a sus fortalezas existentes

  • Vercel mantiene su identidad como empresa de frameworks web mientras absorbe la IA de forma natural
    • AI SDK: herramienta de desarrollo centrada en JavaScript que permite conectar fácilmente distintos modelos
    • v0: herramienta generativa de frontend web que crea UI a partir de instrucciones en lenguaje natural
      > La clave es no distorsionar tus fortalezas, sino complementarlas con IA

El cambio de paradigma en la ingeniería de IA

  • El enfoque anterior de desarrollo de IA (el llamado Software 1.0) tenía características como estas:
    • Se usaba sobre todo Python, un lenguaje común en universidades,
    • antes de desarrollar había que construir primero una infraestructura compleja,
    • había que entrenar directamente modelos pequeños para objetivos específicos,
    • el entrenamiento tomaba de meses a años,
    • este tipo de trabajo pertenecía sobre todo al ámbito de doctores o grupos de especialistas,
    • y obtener resultados reales también tomaba de meses a años.
  • Pero la era actual de la IA funciona de una manera completamente distinta:
    • Se puede trabajar con IA incluso usando lenguajes familiares como TypeScript,
    • se prioriza la experiencia de usuario desde un enfoque frontend,
    • se usan grandes modelos de lenguaje (LLM) mediante llamadas por API,
    • los modelos pueden manejarse solo con prompts,
    • cualquiera puede acceder, incluso sin ser experto,
    • y es posible desplegar y experimentar con productos en días o semanas.
  • Ahora la velocidad entre idea → experimento → mejora es la verdadera ventaja competitiva
  • Vivimos en una era donde la capacidad de ejecutar importa más que los títulos

También es posible competir con las big tech

  1. Datos propietarios: activos de datos a los que los grandes modelos no pueden acceder, como documentos internos o información de clientes
  2. Ciclos de retroalimentación: las startups pueden experimentar rápido e iterar continuamente
  3. Complejidad del dominio: si se enfocan en áreas que los modelos generalistas no pueden resolver, pueden competir

> “Ya tienes armas con las que puedes competir”

Ciclo de optimización de IA: empezar simple y mejorar gradualmente

  1. Primero construye algo que funcione (aunque cueste un poco más)
  2. Despliega rápido y recopila retroalimentación
  3. Cambia a un modelo intermedio para reducir costos
  4. Mantén la calidad con validación de desempeño (Eval)
  5. Reduce más costos con fine-tuning y otras técnicas

Este enfoque puede aplicarse tanto en grandes empresas como en startups

Integrar la IA dentro del producto

  • La IA debe integrarse de forma natural como parte interna de la app, más allá de una simple interfaz de chatbot
  • Por ejemplo, con una o dos líneas como generateText() se puede absorber funcionalidad de IA a nivel de sistema
  • La experiencia real ocurre cuando el usuario percibe la IA no como “alguien con quien conversa”, sino como parte de la funcionalidad

v0: un ejemplo aplicado en la práctica

  • Diseñadores, PM y personas no técnicas también pueden generar UI interactiva con prompts
  • “Una herramienta con la que se pueden crear prototipos de UI sin saber programar”
  • La IA no reemplaza la especialidad del usuario, sino que actúa como un apoyo que la potencia

En la era de la IA, ¿dónde queda el desarrollador?

  • Las herramientas de IA solo facilitan el arranque; pensar sigue siendo tarea humana
  • Lo importante es encontrar en qué áreas puedo hacerlo mejor usando IA
  • Hay que avanzar con una actitud de experimentación y mejora, en vez de miedo

> La revolución de la IA ya comenzó, y cualquiera puede formar parte de ella
> Lo que hace falta ahora es capacidad de ejecución y voluntad de aprender

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