Sobre wrappers, agentes, mercados y el caso de IA para LatAm
¿Qué tienen en común el negocio de construir LLMs con el de las aerolíneas? Todavía nada mucho, pero pareciera que en un futuro bastante más. Industrias que han transformado la forma en que vivimos y han generando un monto impresionante de valor para la sociedad, pero donde la inmensa mayoría de este valor es capturado por los consumidores y no por los inversionistas.
En el último año, el costo por token de los modelos de OpenAI ha bajado más de 70%. ¿Será que a Sam Altman le dio por democratizar la tecnología y decidió bajarlos? Sería lindo, pero no. La ausencia de poder monopólico por el lado de los ingresos está llevando a una guerra de precios que por ahora no tiene fondo, y más aún ahora con los amigos de DeepSeek en el baile. Si combinamos esto con una estructura de costos fijos alta, pareciera que los márgenes de ese negocio solo van a bajar. Pero después de más de USD 300bn de Capex en IA invertidos por las Big Techs en 2024, nadie quiere bajarse de la mesa.
¿Y cómo nos afecta esto en Latam? Por ahora muchas gracias. Como no existe el capital para desarrollar modelos de esta envergadura y así competirles, las startups han decidido ir un par de capas más arriba, a lo que los gringos llaman el “application layer AKA los famosos y denostados wrappers), donde se usan los modelos como insumo para construir flujos, aplicaciones, experiencias, etc, para generar valor en distintas industrias y casos de uso. Menos mal que los siempre marketeros estadounidenses encontraron el concepto de “agents para describir estos programas que pueden generar tareas y aplicaciones enteras de manera cada vez más autónoma, lo que lo hace todo mucho más sofisticado. En español “agente no suena tan bien como en inglés, pero igual sirve.
A medida que aumenta la adopción y la demanda por soluciones de IA en la región, pareciera que este es el escenario ideal de costo marginal decreciente y pricing sostenible. Sin embargo, hay que tener muchísimo cuidado con esto.
En primer lugar, las mismas empresas que comentamos al principio, al ver cómo se commoditiza el negocio, han comenzado a generar soluciones en el nivel de aplicaciones y así buscar mejores márgenes. Si bien por ahora son bastante limitadas pensando en generar real valor para empresas y consumidores de Latinoamérica, siempre puede existir una amenaza al respecto.
Por otro lado, como construir software es más barato que nunca y pareciera que los agentes serán capaces de optimizar y multiplicar la capacidad de cada trabajador humano, para cada tipo de solución y caso de uso existirán variadas alternativas. Hoy el post “de moda en LinkedIn son los gurús que muestran que empresas como Cursor, Replit, y Bolt.new han sido capaces de superar los “X millones en ARR en 12 24 meses con equipo de menos de 30 personas, algo impensado hasta hace poco. Está por verse si existe la otra cara de la moneda. Si adquirir clientes es tan rápido, fácil y rentable, probablemente sea difícil retenerlos.
¿Cómo se sobrevive – y se tiene éxito – en IA hoy en día entonces? Nadie lo sabe, y menos nosotros, pero creemos que hay fundamentos de empresas que siempre trascienden el cambio tecnológico por los que vale la pena apostar: soluciona un problema real e importante de manera innovadora, atiende a tus clientes mejor que nadie, y buscar crear costos de cambio y efectos de red que te permitan ser imprescindible para ellos en el tiempo. ¿Cómo? Especialización por industrias, uso de data que nadie más tiene (para poder personalizar y generar mejores soluciones), y servicios complementarios que aporten una capa de valor mayor que la del software por sí solo (financiamiento, infraestructura, pagos, etc). El tamaño del desafío es solo comparable al de la oportunidad de ser parte de esta transformación.
*En Relif construimos aplicaciones de inteligencia artificial y open data para industrias complementarias y ligadas al financiamiento: Bancaria, Automotriz, Inmobiliaria y Seguros.