La idea de la "IA agéntica" se menciona mucho últimamente, y puede sonar a algo sacado de una película. Olvídate de los chatbots que solo sueltan respuestas. Imagina una IA que entiende lo que intentas hacer y luego lo hace por ti en un montón de aplicaciones diferentes. Básicamente, un compañero de equipo digital que se encarga del trabajo pesado mientras tú te centras en lo que de verdad importa.
Esa era la gran idea detrás de Adept AI, una de las startups más comentadas y mejor financiadas del mundo de la IA. Fundada por pesos pesados de la investigación en IA, Adept quería construir el futuro de cómo usamos los ordenadores. Pero la historia de la empresa dio un giro bastante dramático, que incluyó un cambio de rumbo radical y un enorme acuerdo de talento con Amazon. Su trayectoria es más que un simple cotilleo del sector; nos enseña mucho sobre cómo cualquier empresa debería plantearse el uso de la automatización con IA hoy en día.
¿Qué es Adept AI?
El objetivo original de Adept AI era muy ambicioso: construir una "interfaz de lenguaje natural para todo". Podías simplemente decirle: "Encuéntrame una casa de tres habitaciones en Austin por menos de 700.000 $ y lista las cinco mejores opciones en una hoja de cálculo", y se pondría en marcha para realizar esa tarea de varios pasos a través de diferentes sitios web y aplicaciones.
El equipo detrás del proyecto era de primer nivel. Los fundadores eran investigadores de Google y OpenAI que coescribieron el famoso artículo "Attention Is All You Need". Si te suena, es porque introdujo la arquitectura Transformer, que es el motor de los modelos de lenguaje grandes (LLM) modernos como GPT.
Para hacer realidad su visión, decidieron construirlo todo ellos mismos, desde cero. Esto significaba abordar:
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Sus propios modelos de IA, que entrenaron con una cantidad de datos alucinante que mostraba cómo la gente usa realmente el software.
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Una "capa de actuación" personalizada, que es una forma elegante de decir que crearon un software que permitía a la IA hacer clic, escribir y navegar por diferentes aplicaciones como lo haría una persona.
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Herramientas de retroalimentación para que los usuarios pudieran corregir a la IA cuando se equivocaba, ayudándola a aprender y mejorar con el tiempo.
Las demostraciones eran bastante impresionantes. Mostraban agentes que podían comprobar la disponibilidad de envío en cientos de sitios de comercio electrónico a la vez o extraer detalles clave de contratos legales y actualizar automáticamente los archivos internos de una empresa. Era una visión audaz para un tipo de IA completamente nuevo.
Este vídeo muestra la visión inicial de Adept AI, enseñando cómo puede aprender y automatizar tareas repetitivas para los usuarios.
El auge y el giro de Adept AI
El viaje de Adept desde ser una startup multimillonaria y muy publicitada hasta su reciente cambio de dirección cuenta una historia fascinante sobre las realidades de construir IA. Si estás pensando en incorporar la IA a tu propia empresa, este contexto es bastante importante.
La promesa multimillonaria de Adept AI
Con un objetivo tan grande y un equipo estelar, los inversores hacían cola para Adept AI. La compañía recaudó más de 415 millones de dólares, llevando su valoración por encima de los 1.000 millones de dólares. No era solo una apuesta por otra herramienta de software; los inversores veían a Adept como un líder potencial en la carrera hacia la Inteligencia Artificial General (IAG).
El bombo creció aún más cuando gigantes como Microsoft y Nvidia se sumaron con inversiones estratégicas, dando a la startup un enorme sello de aprobación. Durante un tiempo, realmente pareció que Adept estaba en camino de definir la próxima era de la IA.
El "acqui-hire" de Adept AI por parte de Amazon: un gran cambio de planes
Entonces, a mediados de 2024, la historia dio un giro brusco. Saltó la noticia de que Amazon estaba contratando al cofundador y CEO de Adept, David Luan, junto con varios otros fundadores y una gran parte de su equipo principal de investigación e ingeniería.
Para que quede claro, no fue una adquisición típica en la que Amazon compró la empresa. Fue más bien una captación estratégica de talento, a veces llamada "acqui-hire", empaquetada con un acuerdo para que Amazon licenciara parte de la tecnología de Adept. En una publicación de blog sobre la actualización, Adept fue sorprendentemente sincero sobre el porqué. Explicaron que el coste astronómico de construir y entrenar sus propios modelos les habría obligado a centrarse más en la recaudación de fondos que en su producto real. Fue una admisión franca de un problema al que ellos, y muchos otros en el espacio de la IA, se enfrentaban.
Qué es Adept AI hoy
La Adept AI que existe ahora es algo completamente diferente. Es un equipo más pequeño con un nuevo CEO, y sus objetivos han cambiado. En lugar de intentar construir enormes modelos de IA fundacionales desde cero, la empresa se centra ahora en crear soluciones empresariales que utilizan una mezcla de su tecnología existente y otros modelos de IA disponibles.
Este giro plantea algunas preguntas importantes para cualquier empresa que estuviera siguiendo de cerca a Adept. ¿Qué significa esto para el futuro de la compañía? ¿Sigue en su radar esa visión original y ambiciosa de un compañero de equipo de IA que lo hace todo, o ese sueño ha pasado a manos de gigantes como Amazon? Todo el episodio es una especie de cuento con moraleja sobre los riesgos que conllevan los proyectos de IA más ambiciosos.
Recurso 1: [Infografía], Una cronología de la trayectoria de Adept AI, mostrando su fundación, principales rondas de financiación, el "acqui-hire" de Amazon a mediados de 2024 y su giro hacia soluciones empresariales.
Dos formas de crear agentes de IA: el enfoque de Adept AI frente a un camino más práctico
La historia de Adept realmente resalta una elección fundamental que toda empresa tiene cuando se trata de IA. Averiguar qué camino tiene sentido para ti es clave para elegir una solución que realmente funcione.
El modelo de Adept AI de "construirlo todo desde cero"
Este era el plan de juego original de Adept AI: desarrollar tus propios modelos de IA fundacionales desde cero. Es la estrategia de "a lo grande o nada".
Para siquiera intentarlo, necesitas varias cosas: cientos de millones de dólares, un equipo con los mejores talentos de IA del mundo (y los más difíciles de encontrar) y mucha paciencia para años de investigación y desarrollo.
La mayor desventaja, como demostró el giro de Adept, es que este camino es increíblemente caro y arriesgado. A menudo no es sostenible a menos que tengas los bolsillos sin fondo de un gigante tecnológico. Pueden pasar años antes de que tengas algo que mostrar a tus clientes, e incluso entonces, el producto final podría no resolver los problemas que tienes hoy.
El modelo de integración "plug-and-play"
Hay una forma mucho más práctica de hacer las cosas: utilizar los LLM potentes y de primera categoría que ya existen y centrarse en construir la capa de aplicación e integración sobre ellos. Este enfoque se trata de hacer que la IA funcione con las herramientas que tu equipo ya utiliza, para que sea útil de inmediato.
En lugar de intentar reinventar la rueda, plataformas como eesel AI toman esta ruta práctica. Al centrarse en integraciones sencillas de un solo clic con sistemas de soporte como Zendesk y Freshdesk, y bases de conocimiento como Confluence, ofrecen valor en minutos, no en años. Esto permite a las empresas aprovechar el poder de la IA sin los enormes riesgos y costes de un proyecto de I+D a largo plazo.
| Característica | El enfoque "Construirlo todo" (Antiguo Adept AI) | El enfoque "Plug-and-Play" (eesel AI) |
|---|---|---|
| Tiempo de configuración | Meses o años de desarrollo | Listo en pocos minutos |
| Recursos necesarios | Financiación masiva, investigadores de IA de élite | Totalmente autoservicio, no se necesitan desarrolladores |
| Tecnología principal | Construcción de modelos fundacionales propios | Integración con los mejores modelos del mercado |
| Enfoque de negocio | Investigación de IAG y agentes de propósito general | Solución de problemas empresariales específicos (como CX) |
| Perfil de riesgo | Alto riesgo de giros, costes insostenibles | Bajo riesgo, retorno rápido y predecible |
Qué buscar en una plataforma de agentes de IA hoy: lecciones de la saga de Adept AI
Las lecciones de la saga de Adept AI nos dan una lista de verificación bastante clara de lo que las empresas deberían buscar realmente en un socio de IA.
¿Con qué rapidez puedes ver resultados?
La historia de Adept demuestra que los proyectos de IA a largo plazo y complicados pueden estancarse o cambiar de rumbo fácilmente. La mayoría de las empresas necesitan soluciones que ofrezcan un retorno de la inversión real y rápido. No puedes permitirte esperar años.
Busca una plataforma que puedas configurar tú mismo y que no te obligue a deshacerte de todo tu software actual. Tu equipo debería poder empezar sin tener que pasar por una demostración obligatoria o enredarse en un largo proceso de ventas. Con una plataforma como eesel AI, puedes conectar tu sistema de soporte, entrenar a la IA con tu base de conocimientos y empezar a automatizar los tickets de soporte el mismo día.
Herramientas prácticas en lugar de promesas de IAG
Aunque el sueño de un asistente de IA universal es genial, las empresas exitosas resuelven problemas reales e inmediatos. En lugar de dejarte vender una visión lejana de la IAG, busca agentes de IA creados para tareas específicas y de alto impacto.
¿La plataforma resuelve un problema que tienes ahora mismo? Quieres un conjunto de herramientas especializadas que aborden puntos débiles concretos. Por ejemplo, eesel AI ofrece productos separados como un Agente de IA para la automatización total, un Copiloto de IA para ayudar a tus agentes humanos y un Triaje con IA para el enrutamiento inteligente de tickets. Cada uno está diseñado para una tarea específica dentro de tu flujo de trabajo de soporte, para que obtengas valor desde el primer día.
Implementación segura con simulación y control
Uno de los mayores obstáculos para adoptar la IA es la confianza. ¿Cómo puedes sentirte cómodo dejando que un agente de IA hable con tus clientes sin preocuparte por la reputación de tu marca?
Aquí es donde la simulación y el control se vuelven cruciales. Necesitas una plataforma que te permita probar la IA en un entorno seguro antes de que interactúe con un cliente real. También necesitas el poder de implementarla gradualmente, dándote un control total sobre lo que hace.
Antes de lanzarla, necesitas saber exactamente cómo se va a comportar la IA. Las mejores plataformas ofrecen un entorno de pruebas (sandbox). El modo de simulación de eesel AI ejecuta tu agente de IA en miles de tus tickets de soporte pasados, dándote una previsión precisa de su tasa de resolución y mostrándote exactamente cómo habría respondido en situaciones reales. Esto te permite implementarla con confianza porque sabes precisamente qué esperar.
El futuro de Adept AI y qué sigue para tu negocio
La alocada trayectoria de Adept AI demuestra lo costoso y arriesgado que es construir IA agéntica desde cero. Su giro y el importante acuerdo con Amazon son una lección para toda la industria: el futuro podría ser la IAG, pero el presente se trata de aplicaciones prácticas y del mundo real.
Para la mayoría de las empresas, la medida más inteligente no es esperar a que aparezca una IA todopoderosa. Es adoptar soluciones prácticas, centradas en la integración, que resuelvan problemas reales hoy.
Plataformas como eesel AI ofrecen una forma más rápida, segura y accesible de incorporar agentes de IA a tu trabajo. En lugar de hojas de ruta de varios años y rondas de financiación de nueve cifras, puedes obtener resultados en minutos.
¿Listo para ver lo que un agente de IA práctico puede hacer por tu equipo de soporte? Empieza a automatizar en minutos con eesel AI.
Preguntas frecuentes
La visión inicial de Adept AI era construir una "interfaz de lenguaje natural para todo", que permitiera a los usuarios decirle a una IA lo que querían hacer en diferentes aplicaciones, y la IA realizaría la tarea de varios pasos automáticamente. El objetivo era crear un compañero de equipo digital que pudiera manejar flujos de trabajo complejos.
Adept AI cambió de rumbo principalmente debido a los costes y recursos astronómicos necesarios para construir y entrenar sus propios modelos de IA fundacionales desde cero. Se dieron cuenta de que este camino les obligaría a centrarse más en la recaudación de fondos que en el desarrollo del producto, lo que llevó a un cambio de enfoque.
La Adept AI actual, con un equipo más pequeño y un nuevo liderazgo, ahora se enfoca en crear soluciones empresariales. En lugar de construir modelos fundacionales, su objetivo es integrar una mezcla de su tecnología existente con otros modelos de IA disponibles para satisfacer necesidades empresariales específicas.
No fue una adquisición típica en la que Amazon comprara toda la empresa. En cambio, fue un acuerdo de "acqui-hire" en el que Amazon contrató al cofundador y CEO de Adept, David Luan, junto con una parte significativa de su equipo de investigación e ingeniería, combinado con un acuerdo de licencia de tecnología.
El Adept AI original tenía como objetivo construir todos los modelos de IA fundacionales y las capas de actuación desde cero, lo que requería una inversión masiva y largos tiempos de desarrollo. En contraste, el modelo "plug-and-play" utiliza los potentes LLM existentes y se centra en construir integraciones rápidas y capas de aplicación para un valor empresarial inmediato.
Las empresas deben aprender que construir IA desde cero es increíblemente costoso y arriesgado, lo que a menudo conduce a cambios de estrategia. Esto resalta la importancia de buscar soluciones de IA que ofrezcan retornos rápidos, resuelvan problemas prácticos hoy y permitan una implementación segura con control, en lugar de perseguir promesas lejanas de IAG.
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Article by
Stevia Putri
Stevia Putri is a marketing generalist at eesel AI, where she helps turn powerful AI tools into stories that resonate. She’s driven by curiosity, clarity, and the human side of technology.
