🏗️🤖 Robots (y) emprendedores: Un nuevo tipo de startups en la era de la IA

Esta semana

🧠 Una idea descifr[ada]: Un nuevo tipo de startups en la era de la IA

🧰 Dos herramientas de IA que pueden mejorar tu productividad: una “nueva pestaña” que te ayuda a organizarte y una extensión de Chrome que le da superpoderes a ChatGPT.

📰 Tres noticias relevantes de IA de la semana pasada: un nuevo modelo de Meta, el mercado negro de las GPUs y la nueva película de Pixar.

🖼️ Cuatro fotos generadas con IA: famosos en versión Barbie.

🧠 Una idea descifr[ada]: Un nuevo tipo de startups en la era de la IA

Un poco de historia de cómo han ido evolucionando las startups.

En 1993, pese a que el internet prometía cambiar el mundo, solo un 3% de las personas lo ocupaba. No tenía una interfaz gráfica, por lo que no era tan amigable.

Hasta que salieron Mosaic y luego Netscape, los primeros navegadores con interfaces gráficas apuntados a consumidores.

Esto catapultó la adopción de internet, con un aumento del 1000% en tráfico de navegación a solo un mes de su lanzamiento.

Con el crecimiento de internet empezaron a aparecer emprendedores que veían su potencial. Pero construir una página de internet era difícil, tenías que hacerte cargo de todo: software (escribir el código, que en ese entonces era más complejo) y hardware (construir los servidores donde corre el código).

Felizmente, de la mano de los emprendedores, también llegaron inversionistas con muchas ganas de quemar plata.

Por lo mismo, las empresas que empezaron a nacer en el boom del punto com, eran más o menos así:

• Equipo ejecutivo repleto de MBAs

• Inversión inicial de 10 millones de dólares o más

• Equipo de 20+ ingenieros desde el comienzo

Equipos grandes y pesados que, generalmente, se demoraban uno o dos años en lanzar el producto.

Después de que se rompió la burbuja y los MBAs escaparon del valle, hubo un periodo largo de “sequía” de startups. El costo de entrada seguía siendo alto, y las ganas de los inversionistas para asumir riesgo era bajo.

Pero dos hitos catalizaron un nuevo auge de startups.

El primero fue la llegada de frameworks open-source de programación como Ruby on Rails, que facilitaba la programación. Para los no-técnicos, un framework es una serie de bloques de código prefabricados que permite “ensamblar” páginas web de forma menos dolorosa. Con estas nuevas herramientas, podías tener menos desarrolladores generando aplicaciones más rápido.

Por otro lado, los servidores “en la nube” se convirtieron en una realidad. En vez de tener que contar con ingenieros que construyeran y mantuvieran computadores físicos en tu empresa para correr el código, podías pagarle a AWS o algún otro proveedor que lo haga por ti, a una fracción del costo.

Con estos avances nacieron las “lean startups” o emprendimientos “delgados” (lean se traduce como “esbelto”). Estos equipos eran pequeños (3 o 4 personas) y en su mayoría técnicos, y eran capaces de lanzar productos más rápido e iterarlos con ayuda de sus clientes.

Pero las “lean startups”, para crecer, necesariamente tenían que “engordar”: contratar más ingenieros, equipos de venta, especialistas en marketing, analistas de datos, diseñadores UX, y un largo etcétera.

Todo esto era posible porque los inversionistas volvieron a aparecer en la película, llevando el financiamiento de riesgo (Venture Capital) a niveles similares a los de la burbuja punto com.

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De la misma forma que los frameworks open-source y la llegada del cloud computing abrieron la puerta a un nuevo tipo de startups, lo mismo va a pasar con la inteligencia artificial.

Esta nueva tecnología va a permitir que las startups nazcan con equipos aún más pequeños. Pero lo más importante: les va a permitir mantenerse pequeñas por más tiempo, alcanzando escalas enormes con equipos livianos.

Historias como Instagram (13 empleados cuando fue comprada por $1B), y WhatsApp (35 programadores soportando 450 millones de usuarios cuando fueron comprados por $16B) serán más comunes. Mi predicción: vamos a ver más unicornios con equipos de menos de 10 personas.

¿Cómo?

La IA va a permitir automatizar un montón de procesos que son claves para la escala de una startups, permitiéndole prescindir de varios roles.

1. Desarrollo

La mayoría de los programadores ya está ocupando IA para su trabajo, o planea hacerlo.

Si esta estadística la emparejas con el hecho de que esta tecnología te permite programar un 55% más rápido, según algunos estudios, entonces está claro que vamos a ver un aumento considerable en productividad en términos de creación de aplicaciones.

En palabras simples: vas a necesitar menos programadores y vas a poder lograr más.

2. Análisis de datos

Cualquier startup que se respete a sí misma tiene un área de monitoreo y evaluación (o su símil). El objetivo de esta área es simple: recolectar datos, limpiarlos, ordenarlos y generar información valiosa que guíe decisiones de producto, marketing y/o ventas.

Hoy ChatGPT puede ser tu analista de datos. Con el plugin Code Interpreter (que todavía no está abierto a todo el mundo, pero ya ha demostrado un potencial gigante) puedes pasarle una base de datos y hacerle preguntas en lenguaje natural.

También hay otras herramientas como Akkio, con la que puedes entrenar tu propia red neuronal para hacer predicciones, sin necesidad de ser un científico de datos.

Para análisis más complejos vamos a seguir necesitando personas especializadas, pero para el 80% de las tareas, quizás el mismo equipo de fundadores, con la herramienta correcta, pueda hacerlo.

3. Testing

Para desarrollar buenas aplicaciones, debes escribir buen código. Parte importante de escribir código de calidad es tener pruebas automatizadas que se aseguren de que todo está en orden cada vez que hagas un cambio.

Pero hacer testing toma tiempo (y es aburrido).

Aquí también la IA puede ser un apoyo que mantenga a los equipos “ligeros”, con herramientas que pueden sugerir y construir test cuando lo necesites.

4. Diseñar interfaces

Atrás queda el estereotipo de aplicación hecha solo por programadores: funcional pero horrible en diseño.

Productos como Galileo o Diagram nos permiten generar interfaces completas usando solo texto.

¿Necesitas una página web para lanzar tu producto? La nueva IA de Framer la crea en segundos. Literal. Pruébalo tú mismo/a.

5. Marketing

“Redes sociales. 10x más rápido con IA” es la promesa de Ocoya, que busca facilitar la creación, automatización, agendamiento y analítica de campañas en redes sociales.

Lo que antes requería de una agencia externa o equipos dedicados de forma interna, hoy en gran parte se puede automatizar con IA.

6. Ventas

Robots vendedores en piloto automático.

Con herramientas como Apollo, puedes buscar el contacto de cualquier persona:

Para luego generar una secuencia de outreach:

Disclaimer

Con esto no digo que las startups no vayan a necesitar equipos de analítica de datos, o de diseño, de marketing o de ventas. Cuando llegas a un cierto nivel de madurez, es la decisión correcta traer personas especializadas.

Mi tesis es esta: las startups que se apoyen en IA van a poder comenzar pequeñas (1 a 3 personas), van a poder generar productos rápido (días, no semanas ni meses) y van a poder mantenerse pequeñas por más tiempo en la medida que escalan.

Vamos a ver empresas sólidas, de millones de usuarios, creadas por un puñado de empleados y un ejército de robots.

🧰 Dos herramientas de IA que pueden mejorar tu productividad

1. Empecé a ocupar hace poco Magical y me ha gustado bastante. Aparece cada vez que abres una nueva pestaña y está conectado con tu calendario para: ver rápidamente tus próximos eventos, generar disponibilidades que puedes compartir y, lo más interesante, tomar notas con IA de tus reuniones.

2. Si ocupan mucho ChatGPT y son como yo, hay varios chats a los que vuelven constantemente para continuar conversaciones con la IA. Superpower tiene varias funcionalidades interesantes, pero la que más ocupo es las “carpetas” para mantener organzado los chats.

📰 Las tres noticias más importantes sobre IA de la semana pasada

1. Pareciera que todas las semanas Meta lanza una nueva herramienta de IA interesante. Esta vez presentó Voicebox, un modelo para trabajar con audios. Tiene varias funcionalidades interesantes: texto a audio, quitar ruidos de un audio, transformar un audio de un idioma a otro, etc.

2. La bencina que mantiene andando este frenesí de la IA son los GPUs: procesadores especializados en correr modelos de IA como ChatGPT. ¿El problema? La oferta no está dando con la demanda. Por lo que USA obligó a las empresas que generan GPUs a dejar de venderle a China, lo que provocó dos cosas. Primero, algunas empresas compraron billones de GPUs antes de que la restricción se activara, y también se generó un mercado negro de chips.

3. La nueva película de Pixar, Elemental, se enfrentó a un desafío de animación nunca antes visto que logró solucionar con ayuda de la IA. Ocupando una técnica de “transferencia de estilos” lograron mejorar la animación de los personajes principales que están hechos de agua y fuego (dos elementos muy difíciles de animar).

🖼️ Cuatro fotos generadas con IA

Versión Barbie de personas famosas. Fuente

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Matías