En 2025, AI continúa remodelando cómo las startups construyen, operan y compiten. Google Futuro de la IA: Perspectivas para nuevas empresas El informe presenta una hoja de ruta integralbasándose en ideas de líderes de infraestructura, fundadores de startups y socios de capital de riesgo. El mensaje es pragmático: la IA se está volviendo más accesible, pero la aplicación reflexiva y la orientación a largo plazo importan más que la velocidad sola.
La infraestructura está evolucionando, pero las startups pueden abstragar la complejidad
Amin Vahdat de Google Cloud destaca cómo los avances en el hardware calculador (interconexiones especializadas, la memoria 3D y el enfriamiento líquido) están permitiendo la próxima generación de cargas de trabajo de IA. Estos cambios a nivel de sistemas están diseñados para admitir modelos multimodales de contexto largo como Gemini 2.0, que ofrecen a las startups acceso a herramientas cada vez más capaces sin la carga de construir infraestructura desde cero.
Esta evolución beneficia a las nuevas empresas indirectamente. La mayoría no necesitará administrar hardware, pero deben entender cómo levantesTRAPOE ¿Qué está disponible: API basadas en la nube con generación de generación de recuperación (RAG), llamadas de funciones e interfaces de transmisión en tiempo real?
Centrarse en la utilidad, no solo la novedad
Muchos contribuyentes enfatizan que el valor real de la IA no se encuentra en la abstracción sino en los resultados tangibles. Arvind Jain (Glean) aconseja a los fundadores que se acerquen a la IA como un medio para desbloquear nuevas capacidades de productos, en lugar de simplemente optimizar para ahorrar costos. El objetivo no es perseguir a los agentes o la automatización, es construir herramientas que permitan a los usuarios hacer algo que antes no podían.
También se alienta a las startups a ser deliberadas en cómo diseñan experiencias con AI. Chamath Palihapitiya señala que el futuro del software radica en hacer más con menos: estiramiento de flujos de trabajo, no multiplicar las características. Crystal Huang (GV) subraya que si un producto es fácil de instalar, es igual de fácil desinstalarlo. La pegajosidad vendrá de una integración profunda a los flujos de trabajo de los usuarios.
Sistemas de agente: practicidad sobre el idealismo
Los agentes de IA siguen siendo un área prometedora pero en desarrollo. Líderes como Harrison Chase (Langchain) y Dylan Fox (Assemblyai) señalan que el éxito en este espacio depende de abordar los problemas de usabilidad fundamentales: latencia, persistencia del contexto y alucinación.
En lugar de apuntar a sistemas totalmente autónomos, el consenso es construir agentes específicos del dominio con supervisión humana y una tubería de evaluación clara. Los modelos son solo parte de la ecuación. Definir el éxito, el seguimiento del comportamiento del agente y la refinación con la retroalimentación son partes centrales del proceso de desarrollo.
Las consideraciones del modelo de negocio importan tanto como la tecnología
Se recomienda a las nuevas empresas que se alejen del pensamiento de productos monolíticos y hacia el diseño modular. Jennifer Li (A16Z) y Jerry Chen (Greylock) enfatizan que la forma en que se empaqueta y se vende un producto de IA, basado en el uso, basado en el valor o por asiento, puede ser tan estratégico como la arquitectura subyacente.
Paralelamente, los datos propietarios siguen siendo un diferenciador central. Las empresas que pueden generar o acceder a fuentes de datos únicas estarán mejor posicionadas para crear modelos defendibles y experiencias de los usuarios. Harrison Chase de Langchain alienta a los equipos a priorizar las herramientas de evaluación interna desde el principio, no solo para medir el rendimiento, sino para guiar las opciones de desarrollo.
AI es un conjunto de herramientas, no un negocio por defecto
Varias voces advierten contra el acceso al modelo confuso con diferenciación sostenible. David Friedberg señala que envolver un modelo de lenguaje grande (LLM) no es un foso. En cambio, los fundadores deben centrarse en construir lo que él llama “fábricas de software”, sistemas que ingieren la lógica comercial y las soluciones de trabajo de producción, mejoraron continuamente a través de lazos de iteración y retroalimentación.
También se aconseja a las nuevas empresas que anclen su estrategia en problemas del mundo real. Ya sea que la aplicación sea productividad interna, atención al cliente o automatización específica del dominio, los casos de uso más fuertes tienden a surgir de las industrias con tareas complejas y repetitivas y flujos de trabajo poco optimizados.
La cadena de valor de AI está cambiando a la capa de aplicación
A medida que los modelos e infraestructura continúan mercantilizando, la capa de aplicación se convierte en el locus de creación de valor. Apoorv Agrawal (Altimeter Capital) ve esto como un cambio fundamental, alejado del desarrollo del modelo fundamental hacia aplicaciones nativas de AI. La recomendación es clara: no cree un modelo por su propio bien; Cree herramientas que resuelvan algo que los usuarios finales experimentan todos los días.
También hay un llamado a la intencionalidad en el diseño. Matthieu Rouif (Photoroom) sugiere diseñar experiencias que eliminen la fricción en lugar de agregar otro aviso. La IA debe mezclarse con el producto, no hacerse cargo de la interfaz de usuario.
Conclusión
El informe de Google evita las predicciones audaces y, en cambio, ofrece una guía fundamentada: las nuevas empresas que integran cuidadosamente la IA en flujos de trabajo específicos, alinean sus modelos de negocio con valor entregado e invertir en la evaluación de los resultados estarán bien posicionados para los próximos años.
La IA probablemente continuará evolucionando más rápido que la infraestructura, la regulación o los mercados. Pero al anclar el desarrollo en utilidad y valor a largo plazo, las nuevas empresas pueden hacer que la IA sea una ventaja duradera, no solo una característica.
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Asif Razzaq es el CEO de MarktechPost Media Inc .. Como empresario e ingeniero visionario, ASIF se compromete a aprovechar el potencial de la inteligencia artificial para el bien social. Su esfuerzo más reciente es el lanzamiento de una plataforma de medios de inteligencia artificial, MarktechPost, que se destaca por su cobertura profunda de noticias de aprendizaje automático y de aprendizaje profundo que es técnicamente sólido y fácilmente comprensible por una audiencia amplia. La plataforma cuenta con más de 2 millones de vistas mensuales, ilustrando su popularidad entre el público.
