El CEO de Vercel, Guillermo Rauch, sobre la división crucial entre modelos y agentes
A medida que la industria de la IA transiciona del prototipado experimental a las aplicaciones listas para producción, la infraestructura que impulsa estas herramientas está experimentando un cambio masivo. El CEO de Vercel, Guillermo Rauch, sostiene que el futuro de la IA reside en desacoplar los modelos subyacentes de los agentes que ejecutan tareas, avanzando hacia un ecosistema modular.
El cambio del prototipado a la producción
El año pasado, el panorama de la IA estaba definido por el "despliegue de agentes" y la prueba de los límites de lo posible mediante programas piloto. Sin embargo, los datos recientes de Vercel indican una maduración significativa en la forma en que los desarrolladores abordan la IA. La empresa gestiona actualmente 6 millones de despliegues diarios, de los cuales más del 50% son activados por agentes de codificación. Además, más de 1 billón de tokens fluyen a través del AI gateway de Vercel cada día.
Según Rauch, la industria ha superado la fase de "el cielo es el límite" y ahora se enfrenta a las realidades de la producción: seguridad, acceso a datos y auditabilidad. Este cambio ha puesto de relieve dos "killer apps" principales para los agentes: asistentes de codificación y agentes corporativos internos diseñados para automatizar flujos de trabajo empresariales.
Resolviendo el dilema de la seguridad: Sandboxes y control de datos
Uno de los obstáculos más significativos al desplegar agentes autónomos es el riesgo de filtración de datos. Rauch destaca una preocupación crítica para empresas como Airbus: si un desarrollador utiliza un IDE integrado con IA como Cursor o Devin sin las salvaguardas adecuadas, el código propietario podría utilizarse inadvertidamente para entrenar modelos públicos.
Para mitigar estos riesgos, Vercel está desarrollando infraestructura especializada. Su framework Eve permite a los usuarios definir las instrucciones y habilidades de un agente utilizando lenguaje natural, mientras que Vercel Sandbox proporciona una "jaula" para el agente. Este sandbox permite que el agente ejerza su inteligencia mientras se aplican políticas estrictas sobre a qué datos se puede acceder y, lo que es más importante, qué datos tienen permitido salir del entorno.
El fin de los silos de datos de SaaS
El auge de los agentes también está creando un conflicto fundamental con los modelos de negocio SaaS tradicionales. Muchos gigantes del software han construido su valor "atrapando" los datos de los usuarios dentro de ecosistemas propietarios. Rauch señala que este modelo es inherentemente incompatible con los agentes, que requieren un acceso a los datos fluido y basado en APIs para ser efectivos.
Ya sea un representante de ventas que utiliza un agente para consultar datos complejos de Salesforce o un equipo de I+D que automatiza flujos de trabajo, los agentes exigen una arquitectura abierta. Este cambio está obligando a las empresas a priorizar la accesibilidad de los datos, lo que tendrá implicaciones a largo plazo en la forma en que se construye y vende el software empresarial.
La lucha por una infraestructura de IA abierta
A medida que los principales laboratorios de IA como OpenAI expanden sus capacidades —como el lanzamiento de herramientas que publican directamente en la web—, las empresas de plataformas como Vercel se enfrentan a una competencia directa. Rauch ve esto como una batalla sobre si el "modelo" y el "agente" estarán acoplados o desacoplados.
Vercel se está posicionando como el "AWS de esta generación", abogando por un enfoque modular donde los desarrolladores puedan intercambiar componentes como piezas de LEGO. En lugar de estar limitados a un único proveedor, los desarrolladores están optimizando cada vez más el precio y el rendimiento combinando modelos de OpenAI, Anthropic, Gemini de Google y modelos de código abierto como DeepSeek.
Conclusiones clave
- Producción sobre prototipado: La industria de la IA está pasando de pilotos experimentales a una producción a gran escala, como lo demuestra el billón de tokens diarios de Vercel.
- La seguridad es primordial: Herramientas como Vercel Sandbox son esenciales para evitar que los datos propietarios se filtren en los conjuntos de entrenamiento de los modelos.
- Arquitectura modular: El futuro del software de IA depende del desacoplamiento de los modelos de los agentes, lo que permite a los desarrolladores optimizar el coste y el rendimiento mediante un enfoque de múltiples modelos.