Del hype de la IA a los sistemas reales: qué está cambiando en tecnología, qué observar y qué deberían hacer los founders ahora

En nuestra primera edición de Leadership Talks, nos sentamos con Franco Monsalvo, CTO y Co-founder de Revolt, para conversar sobre cómo ha cambiado el mercado tecnológico en los últimos años, especialmente bajo la sombra de la inteligencia artificial.

Hablamos sobre la etapa “post-hype” de la IA generativa, por qué la infraestructura se está convirtiendo en el verdadero campo de batalla, qué señales observa Franco para entender el mercado, qué está ocurriendo realmente en Estados Unidos hoy y por qué el futuro pertenece a las personas capaces de pensar y modelar sistemas, y no solamente de producir código.

P: ¿Cómo ves el mercado tecnológico hoy en comparación con hace 1 a 3 años?

Franco: El mercado es muy diferente, y no solamente por la tecnología. Hay que considerar el contexto: COVID, el ciclo de inversión, los layoffs y una actitud generalizada de “esperar y ver” que durante un tiempo moldeó la toma de decisiones.

Después del COVID y del retroceso en el financiamiento, muchas personas esperaban que 2024–2025 trajera una recuperación clara. Pero la IA generó una dinámica diferente. En lugar de acelerar la inversión, hizo que muchas compañías pusieran una pausa.

Estaban pensando: “Si la IA está a punto de cambiar todos mis procesos y potencialmente mi modelo de negocio, ¿tiene sentido seguir invirtiendo en tecnología de la misma manera?” Esa incertidumbre creó una especie de niebla en muchas organizaciones.

Lo que se siente diferente ahora es que estamos entrando en una fase más realista. Dejamos atrás los titulares diarios de “la IA va a reemplazarlo todo” y nos acercamos más al momento en que las personas preguntan: ¿Dónde tiene sentido utilizar IA? ¿Dónde no? Y eso es más saludable.

También está ocurriendo otra cosa: estamos llegando a una meseta en la narrativa de la “mejora exponencial” de los modelos más grandes. Eso no significa que no estén ocurriendo cosas nuevas. Significa que el ritmo se está estabilizando en áreas clave y que las empresas están más enfocadas en construir cosas reales sobre estos modelos que en obsesionarse con los modelos en sí mismos.

De alguna manera, los modelos base se están acercando a convertirse en un commodity. Y una vez que algo se convierte en un commodity, habilita la capa más interesante: las aplicaciones.

Conclusión: Estamos pasando de “los modelos como producto” a “los modelos como infraestructura”, y el valor se mueve hacia lo que construís sobre ellos.

P: ¿Esa meseta significa que existe una burbuja de IA que podría explotar?

Franco: No creo que exista una burbuja en el sentido de las aplicaciones. Se está creando valor real. La IA está cambiando genuinamente los workflows y mejorando resultados en muchos lugares. Pero existe una pregunta diferente relacionada con la sostenibilidad financiera.

Cuando observás el costo de escalar —más cómputo, más energía, centros de datos más grandes— la idea de crecimiento infinito se vuelve poco realista. El problema no es que “la IA sea falsa”. El problema es: ¿cómo seguís escalando el enfoque actual de manera sostenible?

Gran parte de la narrativa sobre AGI también debe separarse de lo que realmente está ocurriendo. Los LLM son poderosos, pero no son un camino mágico hacia la inteligencia general. La verdadera pregunta es hacia dónde va la próxima evolución: ¿la industria encuentra una forma sostenible de seguir mejorando o se desplaza hacia un paradigma diferente?

Y desde el lado del negocio, se observan señales de que las compañías están bajo presión para monetizar. Eso no significa que la tecnología vaya a desaparecer. Significa que el mercado necesita madurar hacia una economía sostenible.

Además, si un actor importante colapsa, el mundo no se detendrá. Otra plataforma importante podría convertirse en el nuevo punto de referencia. La tecnología continúa.

Conclusión: El riesgo de “burbuja” tiene menos que ver con la utilidad de la IA y más con la economía de escalado y monetización.

P: Cuando intentás leer el mercado, ¿qué señales observás?

Franco: Observo una combinación de señales, porque el mercado está influenciado por la tecnología y las finanzas al mismo tiempo.

Del lado financiero, observás cosas como:

• El estado del financiamiento y la actividad de IPOs
• Las valuaciones y cómo están cambiando
• Movimientos de monetización que parecen inusuales o forzados (esas también son señales)
• El apetito por apuestas de infraestructura de largo plazo y alto riesgo (como enormes centros de datos)

Del lado tecnológico, observás:

• Si el progreso sigue siendo exponencial o empieza a desacelerarse
• Hacia dónde está desplazando su foco la industria (modelos vs. herramientas vs. plataformas)
• Dónde está ocurriendo la adopción real
• Qué problemas se están resolviendo en producción

El desafío es que las señales son mixtas. Podés interpretarlas mal. Por eso muchas empresas permanecen cautelosas: están realizando grandes inversiones bajo incertidumbre y la IA modifica el problema de predicción.

Una cosa que sí considero saludable: las señales de hype han disminuido. Eso crea espacio para enfocarse en lo que es real.

P: ¿El mercado se comporta igual en todas partes o varía según la región?

Franco: Siempre existen diferencias de madurez.

Generalmente, el orden es: primero Estados Unidos, luego Europa, y Latinoamérica tiende más a consumir que a crear en términos de marcar la madurez global. Esta vez fue interesante porque China/Asia avanzó más rápido que Europa en adopción y madurez en algunas áreas.

Así que sí, existen tendencias globales, pero la velocidad y profundidad varían.

P: Estuviste recientemente en Estados Unidos. ¿Notaste algo diferente en las conversaciones?

Franco: Una cosa positiva: no todo el mundo estaba hablando de IA.

Suena menor, pero es significativo. Sugiere un regreso al pensamiento empresarial normal: construir, crecer, entregar y gestionar restricciones reales.

Los eventos a los que asistí también fueron muy prácticos. Menos teoría, menos hype y más “nos encontramos con este problema de infraestructura, así lo resolvimos”, “así escalamos”, “esto fue lo que se rompió en producción”.

Eso es una señal de madurez: cuando las personas dejan de hablar de la idea y empiezan a hablar de lo que falló, lo que funcionó y por qué.

Conclusión: La conversación centrada únicamente en IA está desapareciendo. La ejecución práctica está de vuelta.

P: ¿Qué están haciendo realmente las empresas con IA hoy?

Franco: Los casos obvios siguen estando ahí: atención al cliente e interfaces conversacionales. Esa ola ya ocurrió.

Lo que veo más ahora es:

• IA para análisis y contexto (ayudando a los equipos a trabajar con información más rápido)
• IA dentro de workflows que pueden automatizarse o potenciarse
• Asistentes (educativos, internos, personales; herramientas que ayudan a las personas a operar)
• IA como un “servicio de terceros” dentro de un producto, no como el producto en sí mismo

También está ocurriendo mucho en salud: utilizar IA para analizar datos y lograr detección temprana, eficiencia operativa o mejores sistemas de soporte para la toma de decisiones, aunque eso viene acompañado de restricciones (privacidad, requerimientos regulatorios).

Y cada vez más personas están pensando en la capa de integración: cómo interactúa la IA con los productos mediante APIs y SDKs, cómo encaja dentro de una plataforma como un componente más.

P: ¿Qué no se está explorando lo suficiente?

Franco: Hay dos áreas en las que personalmente no veo tanto impulso (aunque podría estar ocurriendo fuera de mi burbuja):

Computer vision / modelos de visión: las herramientas son significativamente mejores que antes y existen problemas históricamente difíciles que hoy son mucho más resolubles.

IoT + robótica: existe un potencial enorme, pero gran parte de la atención general se desplazó hacia los LLM y muchos otros dominios de la IA quedaron relegados.

Antes de los LLM, IA significaba un conjunto amplio de capacidades: machine learning, visión, inferencia, optimización. Los LLM se convirtieron en el centro de gravedad y gran parte del ecosistema comenzó a tratar todo como si fuera un problema de texto.

Y eso no siempre es el mejor enfoque.

P: ¿Cuál es tu visión sobre el futuro del trabajo para quienes construyen productos?

Franco: Las afirmaciones absolutistas como “los desarrolladores están acabados” no son serias.

Lo que sí creo es esto: una parte del mercado que se enfocó principalmente en escribir código —sin una sólida capacidad de pensamiento sistémico— va a tener dificultades.

Un desarrollador de software no es alguien que escribe código rápido.

El verdadero trabajo consiste en:

• Pensar
• Modelar
• Diseñar soluciones
• Comprender trade-offs
• Construir sistemas que escalen y perduren

La IA puede reducir el costo de escribir código. Eso significa que las habilidades de “solo programar” se vuelven menos defendibles. Pero si entendés arquitectura, sistemas y restricciones de producto, la IA se convierte en apalancamiento, no en reemplazo.

El resultado a corto plazo no es “no habrá desarrolladores”.

Es que la oferta menos calificada sufrirá presión y la demanda por personas capaces de diseñar sistemas reales seguirá existiendo.

Conclusión: La IA no elimina la necesidad de personas que construyen; eleva el estándar de lo que significa construir.

P: ¿Qué te sigue entusiasmando de Revolt?

Franco: La oportunidad sigue existiendo. Todavía podemos construir productos que importan, que ayudan a las empresas a crecer y que tienen sentido.

Las herramientas cambian. El contexto cambia. Pero lo que hacemos no es “construir software de la manera tradicional”.

Nos enfocamos en construir negocios utilizando la tecnología como vehículo.

Y eso sigue siendo interesante.

P: ¿Qué es algo sobre lo que cambiaste de opinión durante el último año?

Franco: Al principio era más escéptico respecto de la IA. Pensaba que podía quedarse principalmente en el hype o que el impacto sería menor.

Resultó ser más útil y más poderosa de lo que esperaba.

Incluso si el progreso se desacelera a partir de ahora, la plataforma de IA en sí misma es valiosa.

Ese fue un cambio importante para mí.

P: ¿Un consejo para founders en este momento?

Franco: No quedes atrapado por el hype. Y tampoco te conviertas en un generador de hype.

Mantenete racional. Conservá una estrella del norte clara.

Tomá riesgos, pero sé conservador con los gastos. Mantené un colchón. El mercado es volátil y necesitás resiliencia.

Y elegí bien a tus co-founders: habilidades complementarias y personas con las que realmente quieras pasar tiempo.

Es un camino largo, y tener el equipo central correcto importa mucho más de lo que la mayoría admite.