Guillermo Rauch (Vercel): la batalla por desacoplar los modelos de los agentes de IA

Conocida por su infraestructura en la nube que permite a los desarrolladores implementar aplicaciones y agentes sin administrar servidores, Vercel se ha consolidado discretamente como una de las empresas más influyentes en el software de inteligencia artificial. La plataforma está experimentando una actividad sin precedentes, marcando un punto de inflexión en la adopción de la IA en entornos de producción.

Tras la conferencia ShipNYC de la compañía, conversamos con su CEO, Guillermo Rauch, para profundizar en su visión sobre el estado actual de la IA y cómo las empresas de plataforma como Vercel se encuentran en una encrucijada competitiva con los grandes laboratorios de investigación.

De la experimentación a la producción: la madurez de la IA

Se percibe una energía diferente en la comunidad este año, menos enfocada en pilotos y más en la implementación práctica. ¿Cómo ha sido ese viaje dentro de Vercel?

El año pasado fue sobre prototipos. El cielo era el límite, liberar a los agentes, todos podían construir. Lo hicimos y aprendimos mucho, con cientos de agentes desarrollados orgánicamente dentro de la empresa. Luego, comenzamos a profundizar en las realidades de poner esos agentes en producción y sus desafíos.

La lección más importante fueron los casos de uso exitosos, las dos ‘killer apps’ de los agentes. La primera es, por supuesto, el agente de codificación. Impulsa gran parte del uso de tokens en el mundo, pero cuando produces tanto software, necesitas un lugar donde alojarlo. La segunda es el agente interno que ayuda a gestionar la empresa. El desafío aquí es el acceso seguro a los datos, la auditoría de las acciones del agente y el seguimiento de todas las llamadas a herramientas y controles de acceso.

Para resolverlo, creamos un marco llamado Eve, que permite exponer instrucciones y habilidades de los agentes en lenguaje natural. Otra herramienta es Vercel Sandbox, donde pones al agente en una ‘jaula’. Mantiene su libertad para expresar inteligencia, pero puedes aplicar políticas sobre a qué datos accede y qué información puede salir de ese entorno controlado.

¿Qué tipo de problemas ayuda a evitar el Sandbox?

La mayor ventaja es el control de datos. Un riesgo real de la IA es que, con un IDE de codificación como Devin o Cursor, si la configuración es incorrecta, podrían entrenarse con todo tu código base. Recuerdo hablar con el presidente de Airbus sobre esto. Tienen décadas de código C++ muy específico para ingeniería aeroespacial. Si alguien instala la herramienta equivocada, todo ese código se envía a la nube para entrenamiento.

El agente interno: la revolución silenciosa en la empresa

Sabemos sobre los agentes de codificación, pero ¿cómo funciona en la práctica un agente corporativo interno?

Imagina a una representante de ventas en Vercel. Su trabajo es hacer crecer las cuentas existentes. Su cuello de botella no es la creatividad o la capacidad de construir relaciones, sino el acceso a los datos. Antes no podía preguntar: ‘Dame las cinco cuentas que han agregado más puestos en las últimas dos semanas para priorizar mi trabajo’. Tenía que esperar a que se completara un proyecto trimestral para un nuevo panel de ventas.

Estuvimos en ese cuello de botella durante años. En I+D, somos una de las empresas más rápidas del mundo, pero en el motor de ventas, la ingeniería de Salesforce era un lastre. Ahora, con Eve, podemos impactar en toda la empresa, desde atención al cliente hasta productividad. Los agentes están obligando a las empresas a abrir sus datos, y eso es incompatible con los gigantes de SaaS que construyen sus reinos atrapando tu información.

La competencia con los laboratorios y la lucha por un ecosistema abierto

¿Cómo cree que cambiarán las relaciones de los clientes con los grandes laboratorios de IA?

El año pasado, muchos elegían un socio de laboratorio y construían todo sobre OpenAI o Anthropic. Ahora, entienden que cada pieza es intercambiable: modelo, plataforma de datos, sandbox, gateway. Estamos viendo un gran crecimiento de Gemini, porque la gente está optimizando para producción y su relación precio/rendimiento es increíble. También están despegando modelos abiertos como Deepseek. Los datos no mienten.

También compiten directamente con los laboratorios. OpenAI lanzó herramientas para publicar en la web directamente desde su entorno.

Es un paso natural para ellos alojar pequeños sitios web, y es una gran oportunidad para nosotros. La gente considerará ChatGPT como una herramienta para crear sitios, y si preguntan sobre alojamiento, el modelo nos recomendará. Pero es cierto, a medida que las plataformas de modelos agregan capacidades, entran en competencia directa con la infraestructura existente.

Realmente creo que estamos decidiendo si el modelo y el agente se van a acoplar. ¿Obtienes toda tu inteligencia de un solo lugar? ¿O obtienes un módulo, un bloque de construcción, y construyes sobre él? Esto último es como siempre ha sido la ingeniería de software, y es lo que estamos llevando al mercado.