El 'efecto apisonadora' de la IA y la 'artesanalización' del software son el preludio de la internet de los agentes

Recientemente, SpaceX y Meta lanzaron sucesivamente agentes de IA, OpenAI y Anthropic redujeron los precios de sus modelos, y los pagos en blockchain se convirtieron en un elemento clave de la internet de los agentes. El agente de IA está remodelando la economía del software y la forma de la Web3.0.

Autor: Reflexiones sobre blockchain de Meng Yan

En el último mes y medio han ocurrido algunas cosas muy interesantes.

El 11 de agosto, SpaceX lanzó la aplicación de agente de IA Grok Bot. Se trata de un "colega de IA" que trabaja las 24 horas del día en su propio ordenador en la nube.

El 8 de septiembre, Meta lanzó la aplicación de agente personal Muse. Puede abrir navegadores, rellenar formularios y regatear en nombre del usuario. En sus primeros diez días, alcanzó el primer puesto en la App Store de Estados Unidos y provocó una ola de ventas masivas de las plataformas intermediarias tradicionales de internet, como Expedia, Airbnb y Booking, cuyas acciones de viajes en línea se desplomaron durante varios días consecutivos.

El mismo 22 de septiembre, Anthropic, la empresa detrás de Claude, lanzó el nuevo modelo Opus 5.5, y no hace mucho, OpenAI, la creadora de ChatGPT, presentó dos nuevas versiones de GPT-6, ambas con precios reducidos a la mitad respecto a la generación anterior.

A mediados de septiembre, Salesforce, una de las mayores empresas de software SaaS del mundo, celebró su conferencia anual. Patrick Stokes, presidente del negocio de aplicaciones, afirmó que la IA desmontará la interfaz del software y luego la sustituirá.

Estos acontecimientos provienen de empresas y sectores diferentes, se concentran en dos meses y parecen golpes desde distintos flancos, pero en el fondo son lo mismo: los agentes de IA capaces de hacer cosas por las personas están empezando a interactuar con el software e internet en su nombre. La nueva generación de internet está a punto de emerger.

1. El efecto apisonadora

El responsable de una incubadora de IA me dijo que, en el último año, el mayor despertar de los emprendedores de IA ha sido descubrir que la IA, a diferencia de internet y blockchain, es un campo hipercentralizado y de centralización ultrarrápida. Las startups tienen un período de supervivencia muy corto y deben buscar rapidez y venta, encontrar un comprador sin dudarlo antes de ser aplastadas por los gigantes, y retirarse con el dinero. En cuanto al sueño de crecer por sí mismas, ni lo piensen.

Esta es la mentalidad de las hierbas ante la apisonadora.

El "efecto apisonadora" es la fuente de ansiedad de muchos emprendedores de IA. Cada avance de los modelos de vanguardia aplasta sin previo aviso a un grupo de startups. Algunas empresas cotizadas al menos pueden expresar su dolor a través de la caída de sus acciones, pero la desaparición instantánea de cientos o miles de pequeños equipos pasa desapercibida.

Primero, hablemos del dinero. Según PitchBook, una firma estadounidense de datos de capital riesgo, la inversión global de capital riesgo en IA en el primer semestre de 2026 batió récords, y más de la mitad se destinó a OpenAI y Anthropic. Es como un banquete con varios miles de mesas, donde la mitad de los platos van a la mesa principal, y en la mesa principal solo se sientan dos personas.

Veamos empresas concretas. Google tiene un producto de notas con IA llamado NotebookLM: los usuarios introducen documentos y páginas web, y él convierte el contenido en explicaciones de audio estilo pódcast. Se hizo viral en internet en 2024. Su directora, Raiza Martin, dejó Google con dos colegas para crear una aplicación de pódcast con IA llamada Huxe, que genera resúmenes de audio diarios a partir del correo y el calendario del usuario. Jeff Dean, científico jefe de Google, invirtió en ella.

El 21 de mayo de este año, Spotify, la mayor plataforma de streaming de música del mundo, lanzó una actualización con funciones similares. El 22 de mayo, Huxe anunció su cierre.

Con las empresas cotizadas ocurre lo mismo. En febrero, Anthropic lanzó para Claude un conjunto de complementos para los sectores jurídico y financiero. Thomson Reuters, la empresa matriz de Reuters, que vive de vender información jurídica, fiscal y contable, vio caer sus acciones más de un 15% ese mismo día.

Tras el lanzamiento del modelo Opus 5.5 de Claude, un gran número de usuarios publicaron en Twitter vídeos magníficos creados con simples indicaciones, llenos de júbilo, mientras que los equipos que se habían esforzado denodadamente durante incontables noches en vela en la creación de vídeo con IA solo podían llorar en silencio frente a la pantalla.

El cielo y la tierra no son benevolentes; tratan a todas las cosas como perros de paja. OpenAI, Anthropic y otros gigantes no quieren perjudicarte; no sienten ninguna hostilidad hacia ti, no tienen ninguna intención de competir contigo, ni siquiera saben que existes. Simplemente avanzan con la corriente, y tú te desvaneces.

¿Cómo era ese meme manido? Te elimino, y no tiene nada que ver contigo.

2. La artesanalización de la economía del software

En febrero de este año se lanzó Claude Opus 4.6. Con el apoyo de este modelo, Claude Code se volvió tan potente que incluso las personas que no saben nada de programación sintieron de repente que su sueño tecnológico aún podía resucitar.

Cada vez hay más gente creando software. Existe una plataforma de IA llamada Lovable que permite a personas sin conocimientos de programación crear sitios web y aplicaciones mediante el chat. Según la propia empresa, la plataforma añade un millón de proyectos a la semana, y sus usuarios son principalmente personas sin ninguna línea de código escrita.

Por otro lado, a los vendedores de software les va mal. El principal fondo indexado que sigue las acciones de software estadounidenses cayó más de un 24% en el primer trimestre de este año, el peor trimestre desde la crisis financiera de 2008. El precio de las acciones es una expectativa, y también influye el factor de los altos tipos de interés, lo que no significa que la demanda ya se haya contraído. En septiembre, los golpeados fueron los intermediarios de internet; el mercado está revalorizando el software que se vende a las personas.

A esto lo llamo la "artesanalización" de la economía del software. La Revolución Industrial trasladó el hilado y el tejido del hogar a la fábrica; la IA está trasladando la creación de software de la fábrica al hogar. Cada persona y cada pequeña empresa puede montar su propio taller de software.

Antes, para abrir una pequeña tienda se necesitaba un sistema de inventario, y había que buscar una empresa externa, negociar requisitos, firmar un contrato y esperar el plazo de entrega. Ahora, basta con decir unas palabras al ordenador y, si todo va rápido, en una tarde se puede montar un prototipo. Lo mismo ocurre con las herramientas internas como la gestión de clientes o la programación de personal.

¿Puede surgir la próxima gran empresa de estos talleres? Es difícil. El problema del taller es el aislamiento, y cuanto más talleres hay, más evidente es. Un país pequeño y con poca gente, donde se oyen los cantos de los gallos y los ladridos de los perros, y la gente envejece y muere sin visitarse. Lao-Tsé consideraba esto un ideal, pero en el software es un dilema: yo no puedo usar tu producto, y tú ni sueñes con tocar mis datos. Lo que se hace en el taller solo puede usarlo uno mismo.

Nunca ha habido tanta gente creando software, y nunca ha sido tan difícil venderlo.

3. La internet de los agentes

Por un lado, la IA está extremadamente centralizada; por otro, el software se está descentralizando. Fuego y hielo, pero en realidad son dos caras de la misma moneda. Precisamente porque la capacidad de la IA no deja de fortalecerse, está comprimiendo el espacio del software.

Esto es solo el principio. La gente todavía usa la IA para desarrollar software y luego usa el software. Unos pasos más adelante, ni siquiera hará falta el software: el usuario interactuará directamente con el agente de IA para resolver todos los problemas.

Muse es el prototipo más claro hasta ahora.

Meta asigna a cada usuario un ordenador virtual en la nube, y Muse trabaja en ese ordenador. Cuando el usuario cierra la aplicación, él sigue trabajando y avisa al usuario cuando termina o necesita aprobación. Si la otra parte tiene una interfaz, la invoca directamente a través de conectores; si no la tiene, abre el navegador y opera página por página como una persona.

Rellenar formularios, comparar precios, negociar: lo que antes tenía que hacer el usuario, ahora se lo deja a él.

Todavía no lo hace bien. El medio de pagos estadounidense PYMNTS le encargó tres tareas: reponer papel higiénico en Amazon, pedir una pizza de Domino's y reservar mesa en un restaurante. No consiguió ninguna de las tres. El evaluador dijo que una tarea que una persona resuelve en 30 segundos, él le añade una capa extra de gestión.

Pero lo que hay que mirar es la dirección. ¿En qué se diferencia esto de usar aplicaciones en el pasado? Antes, para reservar un billete de avión había que abrir varios sitios web de viajes, comparar precios uno por uno y rellenar nombre y número de documento en cada casilla. En el futuro, bastará con decirle a Muse: "El mes que viene voy a Tokio, búscame el vuelo directo más barato", y él se encargará del resto.

Por primera vez, el usuario habla solo con un agente, y es él quien interactúa con toda la internet. Las aplicaciones y los sitios web pasan a un segundo plano.

Esto no es solo un cambio en la forma en que las personas usan internet; es otra actualización de la propia internet.

Visto en la historia de internet: la Web 1.0 conectaba documentos, era la internet de los documentos, y las personas la leían; la Web 2.0 conectaba aplicaciones y servicios, era la internet de las aplicaciones, y las personas la usaban. ¿Qué conecta la Web3.0?

El término Web3.0 ha tenido varias acepciones a lo largo de más de veinte años. Berners-Lee, el inventor de la World Wide Web, expuso sistemáticamente en 2001 la "web semántica", que consistía en etiquetar las páginas web con etiquetas legibles por máquinas. El mundo blockchain propuso la "internet del valor", para que el dinero y los activos fluyeran por la red como la información. Ambas descripciones señalaban características, pero ninguna definía la forma.

Ahora está claro: la forma de la Web3.0 es la internet de los agentes. El agente lee, usa y negocia en nombre de la persona; un agente interactúa con esos cientos de aplicaciones y miles de API en su lugar. La experiencia humana deja de ser importante; lo que el agente considere bueno es lo verdaderamente bueno, y entonces él está bien y yo también. Durante los últimos veinte años, los gerentes de producto y los diseñadores han creado productos en torno a la experiencia humana, compitiendo en interfaz y manejo. De ahora en adelante, los productos tendrán que escribirse para que los lean los agentes, y la competencia será por interfaces claras, datos limpios y términos legibles.

Salesforce ha lanzado un conjunto de herramientas sin interfaz, abriendo toda la plataforma a los agentes a través de MCP y API, e incluso ha integrado sus propias funciones directamente en Claude. Una empresa que vendía software basado en la interfaz ha desmontado ella misma la interfaz.

El CEO de la plataforma de viajes en línea Expedia resumió la nueva estrategia de la empresa diciendo que hay que "estar presente en todos los lugares donde estén los agentes". Antes, las plataformas de viajes tenían que atraer a la gente a sus sitios web; ahora tienen que ir a donde están los agentes.

¿Para quién es esto una mala noticia? Wall Street está revalorizando la "inercia del consumidor". Muchos negocios se basan en que el cliente es demasiado perezoso para comparar precios, cambiar de aplicación o llamar para regatear. Al agente no le molesta la molestia; hará todas esas cosas. Por eso el mercado está vendiendo este tipo de negocios.

Incluso la propia Meta tiene que transformarse. Esta empresa se hizo grande vendiendo la atención de los usuarios, y sus ingresos provienen principalmente de la publicidad. Los agentes no ven anuncios ni navegan por el feed de noticias. La fuente de ingresos que Zuckerberg ha encontrado para Muse es cobrar una pequeña comisión por transacción.

Hace treinta años, los sitios web empezaron a optimizarse para los motores de búsqueda, y aquello se convirtió en un negocio. Esta vez, el objeto al que hay que adaptarse ha pasado de ser una máquina que ordena resultados a un agente que toma decisiones por su dueño. Un producto que el agente no entiende equivale a no existir; un producto que el agente entiende y usa con fluidez es el que consigue negocio. Lo mismo ocurre con las capacidades creadas en los talleres: si el agente no las entiende, no se pueden vender.

El analista tecnológico estadounidense Ben Thompson afirma que el agente se convertirá en el "guardián definitivo". Quien controle al agente controlará la demanda de los usuarios.

Otra cosa que sin duda ocurrirá son los pagos en blockchain y la economía de tokens. Los agentes intercambian valor entre sí: importes pequeños, muchas veces, contrapartes desconocidas, y la decisión de pagar o no y cuánto pagar la toma el programa en el momento, sin que nadie la revise. La tarjeta de crédito cobra un 2,9% más 30 centavos por transacción; pagar 1 centavo costaría 30 veces más en comisiones. Las redes de tarjetas no pueden hacer este tipo de transacciones.

La propia investigación de Visa admite que las tarjetas no pueden cubrir este ámbito y asigna los micropagos entre máquinas a las stablecoins. Una stablecoin es una moneda digital que suele estar vinculada uno a uno con el dólar estadounidense y circula en blockchain; su volumen total ya supera los trescientos mil millones de dólares.

Mi opinión es que los pagos digitales basados en blockchain y la economía de tokens, es decir, un conjunto de mecanismos que utilizan credenciales en cadena para fijar precios, liquidar y distribuir ingresos, son un elemento básico indispensable de la internet de los agentes.

Siempre recuerdo que en una conferencia del Instituto de Investigación de Activos Digitales en 2018, el profesor Zhu Jiaming dijo que, a largo plazo, blockchain no es para que la usen las personas, sino para que la use la IA. En aquel momento me pareció muy acertado, pero no podía imaginar cómo la usaría la IA. Ahora está claro.

4. Trabajos "amigables con los agentes de IA"

El impacto de la IA en los puestos de trabajo ha sido siempre un tema candente. En la era de la IA, ¿qué tipo de personas podrán sobrevivir y desarrollarse de forma sostenible a largo plazo? O, dicho sin rodeos, ¿qué trabajos podrán evitar ser aplastados por la apisonadora?

Deben ser trabajos que colaboren amistosamente con los agentes de IA.

Los científicos de IA de élite de las grandes empresas de modelos lo son, por supuesto, pero son muy pocos, el listón es altísimo y no resultan accesibles para la mayoría.

Los ingenieros de despliegue frontend (FDE), que estuvieron muy de moda hace un tiempo, también parecen haberse apagado rápidamente. Pronto se descubrió que no era más que un nombre de moda para la subcontratación in situ y, lo más importante, que a menudo era un trabajo de una sola vez. Las diversas soluciones empresariales de IA imaginadas, al ponerse en práctica, se encontraban con que la calidad de los datos era pésima, y la IA desplegada en la empresa era como el tonto del pueblo. Había que empezar de cero a reorganizar los datos subyacentes, pero ¿no es eso precisamente lo que debería hacer la ingeniería de datos? Al final, FDE se convirtió en "Fooled Data Engineer", ingeniero de datos engañado. Ese trabajo de porquería, que lo haga quien quiera.

Ahora están de moda los ingenieros de IA que crean productos basados en modelos de IA y los desarrolladores asistidos por IA que usan la IA para desarrollar software tradicional. Pero si los dos juicios de que el agente de IA está comprimiendo el software y de que internet avanza hacia los agentes son correctos, estos dos tipos de puestos también se transformarán. Antes se creaban productos para las personas; cada vez más, se crearán para los agentes. Antes se optimizaba para los motores de búsqueda; en el futuro, se optimizará para los agentes.

Hay otro tipo de trabajo aún más generalizado: la gestión de organizaciones de agentes de IA.

Cuando los agentes alcancen cierta potencia, ni siquiera hará falta desarrollar software. Bastará con saber gestionarlos bien, plantearles exigencias y tomar decisiones y juicios en los eslabones clave para realizar la gran mayoría del trabajo. Pero esto está lejos de ser suficiente. En el futuro, habrá que ser capaz de diseñar y organizar unos pocos, decenas, cientos o incluso miles de agentes, convertirlos en legiones eficientes y poderosas, diseñar procesos eficientes, garantizar la seguridad, controlar los gastos y el presupuesto de tokens, evaluar eficazmente el rendimiento y mejorar continuamente, y luego competir y luchar contra las legiones de agentes de la misma escala de tus competidores.

Por ejemplo, el agente de compras de una empresa tendrá que negociar simultáneamente con los agentes de ventas de mil proveedores, y los agentes del otro lado serán igual de inteligentes. La victoria o la derrota dependerá de cómo se repartan las tareas, se delegue la autoridad y se exijan responsabilidades. La gestión tendrá que convertirse en ingeniería: permisos, límites, incentivos y auditorías, todo tendrá que poder entrenarse y medirse. Es una nueva ciencia de la gestión y también una nueva ingeniería de sistemas.

La ley de Conway dice que las organizaciones que diseñan sistemas acaban creando un sistema que replica su propia estructura de comunicación. En la era de los agentes, los miembros de la organización son los agentes, y el sistema y la organización se funden en uno. La organización es como es, y el sistema de agentes es como es; diseñar el sistema de agentes es diseñar la organización.

Esto no es una fantasía de unos pocos. Microsoft afirma en su informe anual de tendencias laborales que todo el mundo se convertirá en jefe de agentes; el CEO de Nvidia, Jensen Huang, dice que el departamento de TI se convertirá en el departamento de recursos humanos de los agentes de IA.

Por lo tanto, los trabajos más valiosos en la internet de los agentes son, en primer lugar, los ingenieros de IA capaces de crear productos y servicios para los agentes y, en segundo lugar, los comandantes capaces de dirigir a mil agentes para vencer a otros mil agentes.