Hoy leí un artículo estupendo titulado "Entendiendo los wrappers de IA". Se lo entregué a NotebookLM y usé Slide Deck para generar diapositivas, y los resultados fueron realmente muy buenos, especialmente el soporte para chino, que fue excelente (probablemente fue generado por Nano Banana Pro). Ahora subiré las diapositivas página por página 🧵
1/22 Desmontando el mito de la "IA en una carcasa": ¿Por qué algunos productos de IA solo tienen un fugaz momento de brillantez, mientras que otros (como Cursor) pueden generar cientos de millones de dólares en negocios?
2/22 ¿Qué es "AI shell"? "¡Bah, esto no es más que una capa de IA!" Este tipo de denigración resulta demasiado familiar para cualquiera que intente hacer algo nuevo con la inteligencia artificial. Pero según el director ejecutivo de Perplexity, Aravind Srinivas: "Todo es solo una fachada. OpenAI es una fachada de Nvidia, Netflix es una fachada de AWS y Salesforce no es más que una fachada de la base de datos Oracle." Esto plantea una pregunta: ¿Es esta etiqueta un término despectivo o una realidad objetiva de la industria?
3/22 Definición y estado actual El término "envoltorio de IA" se usa generalmente de forma despectiva. Se refiere a aplicaciones que simplemente utilizaopenai.api.calltes (como GPT-4) y les añaden una capa de interfaz de usuario ligera. El ejemplo más típico es la antigua herramienta "Chat con PDF". Bajo su elegante apariencia, el código principal a menudo constaba de una sola línea: respuesta = https://t.co/8J6VDHM8ds("consulta_de_usuario").
22/4 Dos destinos completamente diferentes La etiqueta "shell" es engañosa. Cada intento conduce a uno de dos resultados: 1. Desaparición rápida: Reemplazadas por funciones nativas de grandes plataformas (OpenAI, Google). 2. Valor duradero: Construir barreras comerciales reales mediante estrategias sofisticadas. La clave no reside en si es una mera fachada, sino en su capacidad de evolución.
22 de mayo: Una historia de dos extremos: Los datos no mienten Analicemos la respuesta real del mercado: Ganadores: Los ingresos recurrentes anuales (ARR) de Cursor alcanzaron los 100 millones de dólares; los de Gamma, los 50 millones; y los ingresos mensuales de Jenni AI se dispararon de 2.000 dólares a más de 330.000 dólares. The Vanisher: Lo que una vez fue una herramienta de chat de PDF independiente y muy popular, vio su valor desplomarse instantáneamente a cero con la integración nativa de la funcionalidad de carga de documentos en ChatGPT y Claude.
El verdadero problema reside en el "foso" (ventaja competitiva). Discutir sobre si un producto es una mera fachada es inútil. La verdadera diferencia radica en si un producto puede establecer una barrera basada en principios empresariales fundamentales. La sostenibilidad depende de tres factores: 1. ¿Puede integrarse en el flujo de trabajo del usuario? 2. ¿Se puede establecer una ventaja competitiva basada en datos propios? 3. ¿Podrá resistir las ventajas de distribución de los gigantes?
Marco de análisis de viabilidad de productos de IA (7/22) Para evaluar si un producto de IA puede sobrevivir, es necesario responder a dos preguntas clave: 1. Funcionalidad vs. Producto: ¿Está resolviendo un problema aislado y específico, o una tarea completa de principio a fin? 2. Mercado y competencia: ¿Qué tamaño tiene el mercado? ¿Quiénes son sus competidores reales?
22/8 Análisis en profundidad: ¿Es una función o un producto? Tomemos como ejemplo "Conversar con archivos PDF": - Aborda un abanico muy reducido de cuestiones (solo responde a preguntas). No puede crear ni editar documentos. - No captura datos únicos. Conclusión: Esto es simplemente una "capacidad" o un medio, no una "solución integral".
22/9 La fragilidad inherente de la "función" El destino de los dispositivos monofuncionales es la integración. Idealmente, la funcionalidad de preguntas y respuestas sobre documentos debería estar presente en las aplicaciones principales de visualización, edición o modelado de documentos (como ChatGPT). Una vez que una plataforma integra esta función de forma nativa, la utilidad de una herramienta independiente desaparece. Son fáciles de replicar y no tienen ninguna ventaja competitiva.
22/10 Una importante adición contraintuitiva: incluso las "característiPDF.aiero, siempre y cuando se actúe con la suficiente rapidez. Antes de que los gigantes tecnológicos se integren de forma nativa con sus plataformas, los desarrolladores independientes aún tienen importantes oportunidades de arbitraje. Por ejemplo, https://t.co/6YZNwu4QGn gana 500 000 dólares al mes, y PhotoAI gana 77 000 dólares al mes. Lección aprendida: Es una carrera contrarreloj, pero las recompensas para los desarrolladores independientes siguen siendo sustanciales.
22/11 Pregunta 2: Tamaño del mercado y panorama competitivo Cuando tu producto entra en un mercado tan grande que no puede ser ignorado, te enfrentarás a un ataque bidimensional: 1. Proveedores de modelos (OpenAI, Google): Controlan las tecnologías centrales. 2. Gigantes de la industria (Microsoft, Adobe): Controlan los canales de distribución y los usuarios existentes.
22/12 Amenaza 1: El poder "aplastante" de los proveedores de modelos Tomemos como ejemplo el asistente de programación Cursor. Su experiencia principal depende en gran medida de los modelos de Anthropic y OpenAI, y a menudo está limitada por la velocidad de la API. Sam Altman advirtió una vez a los emprendedores: "Nosotros solo tenemos que hacer nuestro trabajo... y los arrasaremos". Si no construyes tus propias defensas, solo estás ayudando a los gigantes a validar sus exigencias.
Segunda amenaza (13/22): "Estrangulamiento del tráfico" por parte de los gigantes de la industria Otra dimensión de la competencia es la distribución. Un ejemplo clásico es la estrategia de Microsoft de incluir Teams con Office 365, lo que le permitió superar a Slack en tres años. El reto ahora es: ¿puede tu aplicación de hojas de cálculo con IA fidelizar a los usuarios antes de que Microsoft integre completamente Copilot en Excel? ¿Cómo puede sobrevivir tu aplicación de toma de notas con IA si no se puede integrar en el sistema Epic del sector sanitario?
14/22 La competencia no es una conclusión inevitable: Tres excepciones donde incluso al enfrentarse a gigantes, todavía hay una manera de sobrevivir: 1. Ventaja de velocidad: rápido crecimiento, búsqueda de adquisiciones (como la rumoreada adquisición de Cursor por parte de OpenAI). 2. Ejecución excepcional: Por ejemplo, la calidad del producto de Midjourney no tiene rival, ni siquiera entre gigantes como Meta. 3. Áreas "grises": Aventurarse en áreas que los gigantes no están dispuestos a tocar (como contenido para adultos, cumplimiento legal médico complejo), asumiendo riesgos a cambio de cuota de mercado.
15/22 Buscando oportunidades en el mercado de la "larga cola" No todos los mercados tienen que ser lo suficientemente grandes como para atraer la atención de Microsoft. Las oportunidades suelen encontrarse en los nichos de mercado más específicos. Estos mercados son demasiado pequeños para los inversores de capital riesgo, pero suficientes para sustentar un negocio con millones de dólares en beneficios. Esto es perfecto para fundadores que son frugales, centrados y operan con un enfoque simplificado.
16/22 Estudio de caso de nicho de mercado: Intérprete de sueños con IA ¿Por qué puede tener éxito la "interpretación de sueños mediante IA"? Porque resuelve una tarea completa. - Va más allá de un simple chat: incluye la captura de datos estructurados (personas, lugares, temas). - Integración profunda: Combina datos de seguimiento del sueño. Valor a largo plazo: Descubrir patrones oníricos a lo largo del tiempo. Este mercado es lo suficientemente pequeño como para evitar la competencia directa con OpenAI, pero lo suficientemente grande como para ser rentable.
17/22 Plano del foso: De cáscara a fortaleza Independientemente de si un producto comienza con una "envoltura" o no, puede volverse duradero construyendo una verdadera barrera de protección. A continuación, exploraremos dos principios básicos para construir una postura defensiva.
18/22 Principio 1: Tomar el control del flujo de trabajo y convertirse en un "sistema de registro de hechos" No te limites a crear un chatbot; integra tu aplicación en los flujos de trabajo existentes de los usuarios (como Gmail, Figma). La clave es convertirse en el "paso final": que la acción quede registrada directamente en el Sistema de Registro. Por ejemplo, generar directamente una orden de compra o presentar una reclamación médica. Que la IA sea el insumo del flujo de trabajo, en lugar de intentar reemplazar todo el sistema.
19/22 Segundo principio: Construir un “ciclo de datos” propio La acumulación de datos propios derivados de la interacción del usuario es un activo al que los modelos de big data de vanguardia no pueden acceder. Ciclo de datos: Interacción del usuario -> Corrección y retroalimentación -> Acumulación de casos límite -> Optimización del producto/ajuste del modelo -> Atracción de más usuarios. Este es el foso más sólido.
20/22 Validación práctica: Estrategia de datos de Cursor Michael Truell, CEO de Cursor, cree que la distribución aporta datos, y los datos optimizan los productos. "En muchos sentidos, la dinámica competitiva de nuestro mercado se parece más a la del mercado de búsquedas de finales de los 90". Obtener el contexto del código es solo el primer paso; la verdadera ventaja radica en utilizar datos de usuario para entrenar tu propio modelo, haciendo que comprenda el código mejor que un modelo general.
21/22 Conclusión: Más allá de la etiqueta, ambas partes solo tienen parcialmente razón en el debate sobre el "bombardeo". Los críticos tienen razón: las estructuras simples y sin defensa acabarán desapareciendo. Los defensores también tienen razón: todo software exitoso es esencialmente una envoltura que envuelve las tecnologías subyacentes. La verdadera visión reside en mirar más allá de las etiquetas y examinar los fundamentos de un negocio.
La ley eterna de la era de la IA, en última instancia, permanece inalterable: la lógica de crear grandes productos. 1. Domina el flujo de trabajo 2. Escribir al Sistema de Registro. 3. Crea datos propios y aprende de ellos. 4. Capturar la distribución antes de que los gigantes se involucren: Esta es la clave para distinguir una característica pasajera de un gran producto.
