¿Por qué escuchar a Elad Gil?

Elad Gil es un fundador-operador e inversor que trabaja estrechamente con startups de inteligencia artificial de vanguardia y plataformas. Su punto de vista combina estructura de mercado, construcción de empresas y producto práctico, útil para líderes que toman decisiones a 12–24 meses.

Los grandes temas que darán forma a la IA en los próximos 12–24 meses

1) Los mercados se están cristalizando, pero siguen siendo dinámicos

Un conjunto de mercados de IA (por ejemplo, herramientas para desarrolladores, herramientas creativas, soporte al cliente) tiene líderes tempranos mientras que otros (agentes horizontales, copilotos verticales) aún están abiertos. Se esperan reordenamientos a medida que los productos demuestren su valor real e integren más profundamente en los flujos de trabajo.

Qué significa esto para ti: elige menos apuestas, pero más profundas; vincúlalas a resultados medibles y sistemas de registro.

2) Los agentes pasan de demostraciones a trabajo confiable

Los sistemas agénticos progresarán de “sorprendentes” a confiables al agregar directrices, recuperación, uso de herramientas, memoria y evaluación. El estándar no es la novedad; es la finalización consistente de tareas con capacidad de auditoría.

Acción: primero enfócate en tareas limitadas y de alto volumen (enrutamiento, resumen, aprobaciones) antes de ampliar la autonomía.

3) Las curvas de costos siguen disminuyendo: los economías unitarias importan

Los costos de entrenamiento e inferencia disminuyen, pero la intensidad de uso aumenta. Las economías unitarias se logran mediante calidad, latencia, estrategia de contexto (qué recuperar y almacenar) y distribución (a quién alcanzas y retienes).

Acción: rastrea el costo por resultado exitoso y trátalo como tu Estrella del Norte.

4) La distribución supera a las demostraciones

Los ganadores combinan un producto convincente con rutas de mercado repetibles: integrados en suites existentes, uso ascendente con actualización empresarial, asociaciones o colocación en el mercado. Las pruebas virales sin retención no sobrevivirán.

Acción: diseña activaciones → hábito → loops de expansión desde el primer día.

5) Calidad de datos > cantidad de datos

Los datos específicos de la empresa, con acceso bien gobernado, y conjuntos de evaluación continuos superan al volumen bruto. Selecciona ejemplos de estándar de oro; instrumenta retroalimentación; cierra el ciclo en las indicaciones y herramientas del modelo.

Acción: implementa un tablero de evaluación para cada caso de uso (éxito de tarea, fundamentación, latencia, costo).

6) La gobernanza cambia de papeleo a controles en tiempo de ejecución

Las políticas estáticas son insuficientes. Los controles en tiempo real: límites de tasa, pruebas de equipo rojo, humano en el circuito, registros de auditoría, son cómo las empresas escalan de manera segura.

Acción: acuerda umbrales para los modos de auto, asistir y solicitar aprobación.

Guía práctica (adaptando la perspectiva de Gil a tu hoja de ruta)

Fase 1 — Demuestra valor (4–8 semanas)

• Elige un flujo de trabajo con un ROI claro (por ejemplo, triaje de soporte o resúmenes de reclamaciones).

• Construye un agente mínimo viable con recuperación + una herramienta (CRM, tickets o ERP).

• Envía a un equipo; mide éxito de la tarea, tiempo ahorrado, satisfacción del usuario (CSAT), y costo.

Fase 2 — Fortalece (4–8 semanas)

• Agrega conjuntos de evaluación, aprobaciones, y manuales de incidentes.

• Optimiza las indicaciones, ventanas de contexto y almacenamiento en caché; introduce procesamiento por lotes para trabajos pesados.

• Conecta a sistemas de registro; asegura registros de auditoría y revisiones de acceso.

Fase 3 — Escala (cadencia trimestral)

• Expande al siguiente grupo o geografía; agrega dos herramientas más.

• Sigue el costo por resultado; reestablece los objetivos; retira experimentos de bajo ROI.

• Institucionaliza un día de demostración mensual y una revisión trimestral de eliminación/escalado.

Ejemplos que los líderes están ejecutando ahora

• Operaciones al cliente: El agente redacta respuestas con citas; humano aprueba; escalar solo P1 con verificaciones previas.

• Finanzas: Copiloto de entradas de diario con explicabilidad; publicación automática solo bajo límites estrictos y muestreo diario.

• Ingeniería: Asistente de lanzamiento que compila notas de PR, abre tickets de cambio y publica planes de implementación con confirmación humana.

• Ventas: Resumidor de reuniones que llena el CRM y propone próximos pasos; el gerente recibe un informe semanal de la cartera.

Trampas comunes (y cómo evitarlas)

• Hojas de ruta impulsadas por demostraciones: Prioriza flujos de trabajo duraderos, no novedades.

• Expansión de datos: establece políticas de propiedad, retención y acceso desde el principio.

• Pilotos sin fin: define umbrales de decisión seguir/no seguir; lanza o detén.

• Ignorar la distribución: planea cómo llegar a 1,000 usuarios, no a 10.

Preguntas frecuentes

¿Cuáles son los principales desafíos en AI hoy en día?
Convertir demostraciones en flujos de trabajo confiables; proteger la privacidad de los datos; mantener sistemas imparciales mediante evaluaciones curadas y revisión humana; y alinear las economías unitarias con el valor.

¿Cómo pueden las empresas prepararse para los avances en AI?
Invierte en capacitación, gobernanza e integración. Comienza pequeño, instrumenta resultados y conecta agentes a sistemas centrales donde se realiza el valor.

¿Qué papel juega el aprendizaje automático en el futuro de la AI?
El ML sigue siendo el motor, pero el sistema que lo rodea—herramientas, recuperación, evaluación y distribución—es lo que convierte la capacidad en resultados.

Próximos pasos

¿Listo para convertir ideas en resultados? Contacta a Generation Digital para diseñar los dos primeros casos de uso de agentes, integrar la gobernanza en tiempo de ejecución y escalar lo que funcione.