Tres compañías que construyen la infraestructura de IA necesaria para el próximo cambio de paradigma.

El cambio ya no se trata de herramientas. Se trata de agentes. Estamos entrando en un nuevo paradigma tecnológico, donde los humanos trabajan junto con agentes de IA, tanto virtuales como físicos. De esta manera, se crea valor con un costo marginal casi nulo. Este es considerado el mayor cambio organizativo desde las revoluciones industrial y digital. El paso de que los humanos utilicen la IA a que los humanos trabajen junto con agentes de IA representa la infraestructura fundamental para la próxima era económica.

Este proceso de transición se está acelerando rápidamente, y el sector de la salud está marcando el ritmo de este cambio. La industria ha pasado de ser una de las más rezagadas en términos digitales, a convertirse en un pionero en el uso de la inteligencia artificial en América. Los sistemas de salud están liderando este cambio.Tasa de adopción del 27%.Esa cifra es un indicador clave. Muestra cuán rápido un sector importante y complejo puede adoptar la inteligencia artificial para automatizar los procesos de trabajo, desde el diagnóstico hasta las operaciones en sí. No se trata solo de chatbots; se trata de implementar sistemas de inteligencia artificial específicos para cada área, que funcionen de forma autónoma dentro de los procesos establecidos.

Para construir este futuro basado en agentes, son necesarios tres nuevos componentes de infraestructura. El primero es la potencia computacional. El razonamiento complejo, la toma de decisiones en tiempo real y la gestión de miles de flujos de trabajo simultáneos requieren una cantidad de procesamiento mucho mayor que los modelos actuales. El segundo componente es la información propietaria. Los agentes más valiosos se entrenarán con conjuntos de datos muy específicos, lo cual nos permite manejar áreas como el descubrimiento de medicamentos o la logística de los suministros. El tercer componente es la coordinación entre los agentes. A medida que aumenta el número de agentes especializados, necesitamos plataformas sofisticadas para gestionar sus interacciones, resolver conflictos y asegurar una ejecución fluida de los flujos de trabajo en todo el sistema empresarial.

El mercado ya está reaccionando a esto. El análisis de FounderNest muestra que…354 empresas que están innovando en este sector.En total, se han recaudado más de 228 mil millones de dólares en fondos. Este capital se está destinando a proveedores de soluciones de automatización de flujos de trabajo y a plataformas de código bajo, que permiten a las empresas desarrollar y implementar sus propios sistemas agentes. En resumen, la infraestructura necesaria para el funcionamiento de las organizaciones basadas en sistemas agentes está siendo establecida actualmente. Las empresas que dominen estos tres aspectos –la computación, los datos y la orquestación– serán las que estén en posición de liderar el próximo paradigma.

Estudio de caso 1: PopEVE AI en el sector de la salud – El diagnóstico de lo invisible

El proceso de diagnóstico para las enfermedades genéticas raras es una verdadera crisis en la medicina moderna. Las familias a menudo pasan años, incluso décadas, buscando respuestas, pero muchos pacientes nunca reciben un diagnóstico definitivo. Esto no es solo una tragedia personal; también representa un obstáculo enorme que retrasa la investigación y el desarrollo de medicamentos. PopEVE AI está creando la infraestructura necesaria para superar este problema. De esta manera, se está generando un poderoso “muro de datos” que ayuda a avanzar en el desarrollo de soluciones para estas enfermedades.

El modelo de IA de la empresa es un sistema generativo que fusiona datos evolutivos provenientes de cientos de miles de especies, con enormes conjuntos de datos obtenidos por humanos, como el UK Biobank. Su rendimiento ha establecido un nuevo récord: logra identificar las mutaciones causales más dañinas del genoma con una precisión casi perfecta. Lo más importante es que, cuando se aplica a aproximadamente 30,000 pacientes sin diagnóstico que padecen trastornos desarrollales graves, PopEVE logra determinar los diagnósticos posibles para aproximadamente un tercio de ellos. No se trata de una herramienta que ayuda al médico; es un agente que analiza automáticamente decenas de años de investigaciones y datos de pacientes, con el objetivo de identificar las causas ocultas de los problemas.

Esto crea un efecto “jardín amurallado”. La IA aprende a partir de un conjunto de datos único y de alta calidad, que es tanto propiedad del propio proyecto como se encuentra en constante expansión. Cada nuevo diagnóstico contribuye al entrenamiento del modelo, lo que hace que este sea más preciso y valioso con el tiempo. Estos datos propietarios se convierten en una verdadera herramienta poderosa para lograr avances científicos más rápidos. El modelo no solo realiza diagnósticos, sino que también descubre nuevos objetivos terapéuticos. Esto demuestra cómo pasamos de un simple instrumento de diagnóstico a un agente autónomo que opera dentro del flujo de trabajo científico.

Las implicaciones son profundas. Al acortar drásticamente el proceso de diagnóstico, PopEVE acelera todo el proceso desde la detección hasta el tratamiento del problema. Con esto, un proceso que dura años se convierte en algo que puede resolverse en semanas o meses. Este es el tipo de adopción exponencial que define el paradigma agente. La empresa no simplemente vende software; está construyendo la infraestructura fundamental para la próxima era de la medicina personalizada, donde los agentes de IA trabajan junto con los investigadores para resolver los problemas biológicos más complejos.

Estudio de caso 2: LimitlessCNC AI Copilot en la fabricación: Automatización del flujo de trabajo

El cambio en la forma de trabajar no se limita al ámbito digital. Se está extendiendo al mundo físico, donde los agentes de IA se integran directamente en las “máquinas”. LimitlessCNC es un ejemplo clásico de esto: desarrolla la infraestructura necesaria para automatizar los procesos complejos de fabricación de alta precisión. La empresa está desarrollando una herramienta interactiva basada en IA, que se integra sin problemas en el software CAM.Agente de AI CAMEso automatiza y optimiza los flujos de trabajo del CNC.

Se trata de un paso crucial en la curva de automatización. Durante décadas, la programación en el sistema CNC ha sido un proceso manual y que requería mucho tiempo. LimitlessCNC logra superar esa complejidad al adaptarse a los datos específicos de cada cliente: las tolerancias de las piezas, los límites de la máquina y las capacidades de los herramientas utilizados. Además, aprende de los programas históricos. En lugar de pasar horas creando rutas de corte, los programadores ahora pueden utilizar la inteligencia artificial para generar, optimizar y adaptar esas rutas directamente dentro de los flujos de trabajo existentes de Mastercam. El resultado es una reducción significativa del tiempo necesario para programar, además de una disminución en los errores que causan costosos problemas.

El enfoque de la empresa destaca una tendencia importante en las organizaciones agentivas: la fusión entre la inteligencia virtual y la ejecución física de las tareas. El copiloto de IA no reemplaza al operador humano; trabaja junto con él en tiempo real, manejando una operación a la vez. Esto permite mantener la flexibilidad del usuario, al mismo tiempo que se gestionan piezas complejas. Lo más importante es que el sistema está diseñado para el aprendizaje continuo. Cada interacción mejora gradualmente el modelo de IA, permitiendo que sus recomendaciones sean cada vez más precisas. Para los clientes empresariales, el agente puede ser personalizado utilizando datos históricos y plantillas, incorporando estrategias de mecanizado específicas y procesos de toma de decisiones directamente en el sistema.

Esta es la capa de infraestructura que sirve como base para el próximo paradigma de fabricación. Al automatizar el flujo de trabajo, desde el diseño hasta la ejecución en la máquina, LimitlessCNC va más allá de las herramientas simples, hacia una verdadera automatización de todo el proceso de producción. Esto representa un cambio en la forma en que los humanos interactúan con la inteligencia artificial: ahora, los humanos trabajan junto a agentes de IA, quienes se encargan de ejecutar los planes de producción. El agente se convierte en un “corpo” físico para la inteligencia artificial, interaccionando directamente con la máquina CNC para llevar a cabo sus tareas. Esto permite integrar la inteligencia en el lugar de producción, creando así un sistema donde se genera valor con un costo marginal casi nulo. Para los fabricantes, esto significa un tiempo de lanzamiento al mercado más rápido, calidad superior y una fuerza laboral libre de tareas repetitivas, lo que les permite concentrarse en soluciones complejas.

Estudio de caso 3: Crusoe Cloud en el sector energético – Energía para la inteligencia artificial mediante fuentes renovables

El crecimiento exponencial de los agentes de IA está encontrando un obstáculo fundamental: la energía. El entrenamiento y el funcionamiento de modelos grandes requieren una cantidad enorme de capacidad informática, lo cual se traduce en una demanda masiva de electricidad. Esto crea un punto crítico para el paradigma de los agentes. Crusoe Cloud está desarrollando una infraestructura especializada que permita superar este problema, reduciendo los costos y acelerando la implementación de los modelos.

El enfoque de la empresa es muy específico. Crusoe Cloud no es un proveedor de servicios en la nube genérico; es algo completamente diferente.Plataforma en la nube de IAEstá diseñado para ofrecer rendimiento a gran escala. Su motor de inferencia propietario, que utiliza la tecnología MemoryAlloy, está diseñado para mantener una latencia ultrabaja en trabajos de IA con contexto amplio. Lo más importante es que promete una velocidad de ejecución significativamente mejorada. Los clientes pueden implementar modelos hasta 20 veces más rápido y reducir los costos en hasta un 81%. Este aumento en la eficiencia representa un verdadero avance en la infraestructura necesaria para el desarrollo de nuevas aplicaciones de IA. Cuando el costo del procesamiento de datos disminuye, el número de aplicaciones de IA viables aumenta enormemente.

La innovación de Crusoe va más allá del área del software. La empresa diseña, construye y gestiona su propia infraestructura de centros de datos, utilizando un modelo modular y escalable. Esta integración vertical permite una optimización precisa de todo el sistema, desde las GPU hasta los componentes de red. El resultado es una plataforma que elimina los costos operativos, gracias al uso de Kubernetes y autóclusters tolerantes a fallos. Esto permite que los desarrolladores se concentren en la innovación, en lugar de en la gestión de la infraestructura.

El aspecto más fundamental del modelo de Crusoe es su estrategia energética. Los centros de datos de la empresa están alimentados por fuentes de energía que respetan el medio ambiente, como la eólica, la solar y la hidroeléctrica. Esto permite que el crecimiento exponencial de los procesos de inteligencia artificial esté en línea con la transición hacia una economía más sostenible. Se trata de una fuente de energía sostenible y escalable para la “fábrica de inteligencia artificial”, lo que ayuda a superar las limitaciones ambientales y logísticas que podrían obstaculizar la expansión de la industria.

En esencia, Crusoe Cloud está construyendo las bases necesarias para la organización de tipo “agente”. Proporciona una capa de computación de alto rendimiento y bajo costo, que constituye el primer principio de cualquier sistema exponencial. Al combinar hardware especializado, software optimizado y energía renovable, la empresa crea la infraestructura necesaria para impulsar el próximo cambio de paradigma. Para cualquier empresa que quiera implementar agentes de IA a gran escala, la pregunta ya no es si necesitan más capacidad computacional, sino qué proveedor de infraestructura puede proporcionarla de la manera más rápida y eficiente posible. Crusoe se posiciona como la solución ideal para ese problema.

Catalizadores, riesgos y el camino hacia una adopción exponencial

El camino hacia la infraestructura de IA es claro, pero el proceso se caracteriza por un punto de inflexión crítico. El factor clave para este cambio es la transición desde la implementación en pequeñas áreas hasta la escala a nivel empresarial. En este momento…Casi dos tercios de las organizaciones aún no han comenzado a implementar el uso de la IA en toda la empresa.Esto genera una gran demanda de plataformas robustas e integradas que puedan gestionar flujos de trabajo complejos y datos propietarios. Las empresas que desarrollen soluciones para esta fase de escalabilidad, ofreciendo mecanismos de inferencia gestionados, almacenes de datos seguros y sistemas de organización de flujos de trabajo, verán una adopción exponencial, a medida que el porcentaje de empresas que reportan impacto a nivel empresarial aumente hasta el 39%.

La sanidad constituye el indicador más claro de esta ola de crecimiento. La industria ya ha logrado un progreso significativo en este sentido.Tasa de adopción del 27%.Para las herramientas de IA específicas para cada sector, el ritmo de desarrollo es más del doble que el de la economía en general. Esto no es simplemente una estadística; es un planteamiento realista. Demuestra cómo un sector complejo y regulado puede implementar rápidamente agentes de IA para automatizar procesos completos, desde el diagnóstico hasta las operaciones cotidianas. Cuando el sector de la salud logra avances significativos, otros sectores lo imitan. El camino hacia la adopción exponencial está abierto, ya que los primeros adopcionistas demuestran un valor tangible, lo que a su vez presiona a aquellos que todavía están atrasados para que se pongan al día.

Sin embargo, existe un riesgo importante: la fragmentación de las políticas y regulaciones. A medida que los agentes de IA se involucran en áreas sensibles como la salud mental, la falta de un marco unificado podría retrasar su implementación. Ya se está observando que este campo está experimentando cambios significativos.Está en curso un cambio de paradigma.La inteligencia artificial generativa está pasando del estado conceptual hacia la implementación en el mundo real. Pero, sin reglas claras sobre la privacidad de los datos, las responsabilidades y la validación clínica, las empresas pueden dudar en integrar estos agentes en sus procesos de trabajo críticos. Esta incertidumbre regulatoria representa un obstáculo que podría limitar la adopción de esta tecnología en sectores de gran importancia.

Para los inversores, las empresas que forman parte de esta lista de vigilancia deben estar relacionadas con aquellas que construyen la infraestructura necesaria para el futuro. Hay que buscar más allá de aquellas empresas que venden software de inteligencia artificial. Las ganadoras son aquellas que crean sistemas de datos propios y que integran agentes inteligentes en las máquinas físicas. Estas son empresas como PopEVE AI, que combina datos evolutivos con datos humanos para crear un sistema de diagnóstico único; y LimitlessCNC, que integra su copiloto inteligente directamente en el flujo de trabajo de las máquinas CNC. Estas son empresas que construyen las bases fundamentales para la organización basada en agentes inteligentes, donde se crea valor con un costo marginal casi nulo. Las empresas que dominen la fusión de datos especializados, la integración física y el procesamiento computacional escalable, tendrán el control de la infraestructura necesaria para el próximo paradigma.