El Nuevo AI Stack
Por qué las Mejores Oportunidades de la AI estarán en la Capa de Aplicaciones
En su reciente charla "Building Faster with AI" en Y Combinator's AI Startup School, Andrew Ng presentó una perspectiva fascinante sobre el ecosistema actual de inteligencia artificial que desafía muchas de las narrativas populares sobre dónde están las verdaderas oportunidades en este espacio.
El Nuevo AI Stack: Una Arquitectura de Capas
Ng describe el AI Stack como una arquitectura de cinco capas fundamentales:
1. Semiconductores (Capa Base)
En la base del stack encontramos empresas como NVIDIA, AMD e Intel, que representan un mercado altamente intensivo en capital y dominado por pocos jugadores establecidos. Las barreras de entrada en este sector son extremadamente altas, requiriendo inversiones de miles de millones de dólares y décadas de experiencia en fabricación de chips.
2. Cloud Infrastructure (Infraestructura en la Nube)
La segunda capa está controlada por gigantes como AWS, Google Cloud y Microsoft Azure. Al igual que los semiconductores, este nivel también es altamente intensivo en capital, con un mercado concentrado donde es extraordinariamente difícil para nuevos entrantes competir contra la infraestructura global establecida.
3. Foundational Models (Modelos Fundacionales)
Aquí encontramos a OpenAI, Anthropic y Meta, donde se concentra la mayor parte del "hype" mediático actual. Esta capa requiere recursos masivos para entrenamiento de modelos, lo que significa que pocas empresas pueden competir efectivamente en este espacio sin respaldo financiero significativo.
4. Agentic Orchestration Layer (Capa de Orquestación Agéntica)
Esta capa incluye herramientas como LangChain, CrewAI y AutoGen, que permiten crear workflows de AI agents. Es un campo emergente con oportunidades interesantes y está menos saturado que otras capas técnicas, lo que lo convierte en un espacio prometedor para innovación.
5. Applications (Aplicaciones)
La capa superior representa la más diversa y con mayor potencial de todas. Incluye desde herramientas de productividad hasta soluciones especializadas para industrias específicas, y es donde el valor real de la AI llega finalmente a los usuarios finales.
Por qué la Oportunidad está en las Aplicaciones
La Lógica Económica Fundamental
Ng hace una observación brillante: "Casi por definición, las mayores oportunidades tienen que estar en la capa de aplicaciones, porque necesitamos que las aplicaciones generen aún más ingresos para que puedan pagar por toda la infraestructura subyacente."
Esta lógica es simple pero poderosa. Para que todo el ecosistema sea sostenible, la capa de aplicaciones debe generar suficiente valor económico para justificar las inversiones masivas en semiconductores, cloud, y modelos fundamentales.
Menos Competencia, Más Oportunidades
Mientras que las capas inferiores del stack están dominadas por gigantes tecnológicos con recursos prácticamente ilimitados, la capa de aplicaciones presenta un panorama completamente diferente:
Diversidad de nichos: Cada industria, cada caso de uso específico representa una oportunidad única
Barreras de entrada más bajas: No necesitas entrenar modelos desde cero ni construir data centers
Conocimiento del dominio como ventaja: Entender profundamente un problema específico puede ser más valioso que tener la tecnología más avanzada
El Poder de la Especialización
Las aplicaciones exitosas de AI no necesariamente son las más tecnológicamente sofisticadas, sino las que resuelven problemas reales de manera efectiva. Algunos ejemplos emergentes incluyen:
Herramientas de productividad específicas: Como asistentes de writing especializados en legal o médico
Automatización de procesos industriales: Clasificación de materiales, control de calidad, etc.
Interfaces conversacionales especializadas: Chatbots para dominios específicos con conocimiento profundo
La Capa de Orquestación Agéntica: El Eslabón Clave
Vale la pena profundizar en la cuarta capa del stack - la Agentic Orchestration Layer - porque representa algo fundamentalmente nuevo en el ecosistema de AI. Ng destaca que esta capa está facilitando el surgimiento de "agentic workflows", sistemas de AI que pueden iterar, investigar y refinar sus outputs de manera autónoma. Esto marca un cambio fundamental desde AI reactiva hacia AI proactiva.
Qué Cambia con los AI Agents
Los agents no solo responden preguntas o ejecutan tareas simples. Pueden:
Iterar sobre soluciones hasta encontrar la mejor respuesta
Investigar proactivamente información adicional cuando la necesitan
Coordinar múltiples tareas de manera autónoma
Aprender del contexto específico de cada usuario o situación
Por qué Esta Capa es Estratégicamente Importante
La capa de orquestación agéntica presenta oportunidades únicas porque es relativamente nueva y menos saturada que las otras capas técnicas. Requiere innovación en workflows y experiencia de usuario, no necesariamente en modelos fundamentales. Además, tiene potencial para convertirse en plataformas con efectos de red, donde el valor aumenta con cada usuario adicional.
Más importante aún, esta capa es lo que permite que las aplicaciones en la quinta capa sean verdaderamente poderosas. Sin herramientas efectivas de orquestación agéntica, las aplicaciones estarían limitadas a interacciones simples de pregunta-respuesta, similar a los primeros chatbots.
El Futuro de las Aplicaciones de AI
Más Allá del Chat
Aunque las interfaces conversacionales han dominado la primera ola de aplicaciones de AI, el futuro probablemente incluirá:
Interfaces multimodales: Combinando texto, voz, imagen y video
AI embebida: Inteligencia integrada invisiblemente en workflows existentes
AI proactiva: Sistemas que anticipan necesidades en lugar de solo responder
La Importancia de los Datos Propietarios
Las aplicaciones más defensibles serán aquellas que generen y refinen datos únicos a través del uso. Esto crea un ciclo virtuoso donde más uso lleva a mejor rendimiento, lo cual atrae más usuarios.
La Oportunidad Está en la Superficie
Mientras que la industria se obsesiona con quién construirá el próximo modelo fundamental o cuál será la próxima arquitectura de semiconductores, las verdaderas oportunidades para la mayoría de emprendedores están en la superficie - en la capa de aplicaciones donde la AI se encuentra con problemas reales del mundo real.
La paradoja es hermosa: las oportunidades más accesibles también son las más valiosas económicamente. No necesitas ser NVIDIA o Google para construir la próxima gran empresa de AI. Solo necesitas entender profundamente un problema que vale la pena resolver y usar las herramientas disponibles para solucionarlo de manera efectiva.
Como dice Ng, la AI es una tecnología de propósito general, pero el mayor valor está en las aplicaciones específicas que impulsan ingresos y sostienen todo el ecosistema. Para los emprendedores inteligentes, esto no es solo una oportunidad - es una invitación a construir el futuro.