Incluso las personas que financian startups de inteligencia artificial todavía se limitan a unas pocas herramientas de IA. Estas son las que pasan el corte.
Smith Collection/Gado/Getty Images
Las startups de IA prometen automatizar todo, desde tu bandeja de entrada hasta tu compras navideñas.
Pero hablar con las personas que realmente están invirtiendo dinero en el sector revela su moderación. A pesar de la avalancha de nuevas herramientas, la mayoría de los inversores se adhieren a un pequeño puñado que encuentran realmente útil.
Preguntamos a inversores de IA qué productos usan día a día. La lista era más corta de lo que el bombo sugeriría.
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Los productos de transcripción existían mucho antes de que los chatbots despegaran, y no es de extrañar que sigan siendo un pilar para los inversores. Según una estimación, alrededor de la mitad de los trabajadores de oficina pasan más de cinco horas a la semana en reuniones, aumentando a más de 15 horas para el 9% superior.
“Una herramienta sin la que no puedo vivir es Granola para tomar notas”, dijo Payton Dobbs, socio en Hoxton Ventures. “Me ayuda a mantenerme en línea, resumiendo los puntos importantes que necesitas y dejando de lado las cosas que no necesitas.”
Fundada en 2023, Granola juega en el mismo espacio que empresas como Otter, que ha existido por alrededor de una década y cuenta con más de 25 millones de usuarios. Permite a los usuarios tomar notas manualmente mientras un asistente de IA hace adiciones y reorganiza las notas a medida que avanzan.
Inaki Berenguer, socio gerente de LifeX Ventures, agregó: “A un nivel alto, (Granola) es solo otra herramienta de transcripción y resumen de llamadas”, dijo. “Pero en la práctica, es mucho más precisa que cualquier otra cosa que haya probado. Captura los matices de las conversaciones de una manera que realmente funciona.”
Grandes modelos de lenguaje como ChatGPT y Claude de Anthropic ahora son ubicuos en toda la industria. Eso no es diferente para los inversores, pero lo revelador es cómo describen usarlos deliberadamente.
Cuando los inversores hablan sobre agentes de IA, tienden a enfatizar cuán limitados siguen siendo. “Usamos modelos de lenguaje y herramientas y agentes asociados para realizar investigaciones profundas, junto con agentes de IA simples para automatizar tareas como scraping web y actualizaciones”, dijo Mikael Johnsson, cofundador de Oxx, un inversor en software con sede en Estocolmo y Londres.
La elección del modelo, mientras tanto, está lejos de ser intercambiable. Cecilia Ma, gerente de inversiones en Norrsken VC, dijo que depende de cuán complejo sea el tarea. “De Claude y ChatGPT para información general a Specter y Harmonic para sourcing”, dijo. “Para investigaciones profundas y tareas complejas, utilizo Claude o Strawberry.”
Specter y Harmonic son plataformas de datos utilizadas por inversores para encontrar y seguir a empresas en etapas tempranas, mientras que Strawberry es un producto más nuevo destinado a tareas de investigación más exigentes.
Y otros usan modelos de lenguaje grandes para la lluvia de ideas. Lexi Novitske, socia general del fondo de crecimiento centrado en África Norrsken22, dijo que usa Claude y ChatGPT “como un socio de pensamiento en nuevos sectores”.
Más allá de los chatbots y asistentes de investigación, algunos inversores están empezando, con cautela, a experimentar con agentes de IA, productos diseñados para manejar tareas completas por sí solos en lugar de responder a un solo indicio a la vez.
“Todavía estoy aprendiendo aquí yo misma, pero he comenzado a jugar con Lua AI, una plataforma agéntica para construir algunos agentes que realmente se integren en mi trabajo”, dijo Novitske.
Fundada en 2024, Lua AI es una de un creciente número de startups, junto con empresas como Cognosys y Adept, que hacen software que permite a la IA realizar tareas simples en las herramientas internas de una empresa, en lugar de solo generar texto para responder preguntas.
“Algunas de nuestras herramientas de software habituales se están volviendo mucho más inteligentes por sí mismas, pero estamos experimentando con agentes para revisar nuestros propios datos y material de la industria y ayudar mucho con la construcción de tuberías, extrayendo patrones de lo que está en nuestro drive y realizando análisis rápidos de escenarios sobre empresas o mercados”, dijo Novitske.
Aun así, las expectativas siguen siendo medidas. La firma de investigación Gartner estimaciones que más del 40% de los proyectos de IA agente se cancelarán para finales de 2027 debido a un valor poco claro y costos crecientes.
También vienen con riesgos. Un reciente encuesta de profesionales de TI encontró que entre el 82% de cuyas empresas usaron IA agente, muchos dijeron que esos agentes han accedido a sistemas no intencionados, utilizado datos inapropiados o incluso ordenado cosas que no deberían haber hecho.
A pesar de los mejores esfuerzos de las empresas, el correo electrónico sigue siendo un área donde las herramientas de IA luchan por ofrecer resultados.
Un estudio reciente de la Universidad de Stanford encontrado que el 40% de los trabajadores se habían encontrado con 'workslop' de IA: contenido generado por máquinas que deja a los colegas frustrados, confundidos y retrasados. Cada instancia toma casi dos horas para resolverse, llevando un impuesto invisible de alrededor de $186 por trabajador al mes, calcularon los investigadores.
"He jugado con agentes de correo electrónico de IA como Fyxer, Superhuman y Shortwave, pero nunca encontré uno con el que esté satisfecho", dijo Dobbs, el socio en Hoxton Ventures. "A menudo estoy rehaciendo borradores tanto que es más fácil para mí comenzar desde cero."
Esa vacilación encaja en un patrón más amplio. Los inversores todavía confían principalmente en la IA para apoyar su trabajo de manera limitada, resumiendo, organizando o escaneando, en lugar de hablar o actuar por ellos.
A pesar de todas las promesas del sector, incluso las personas que lo financian parecen más cómodas donde las apuestas son bajas.
