Por Canuto  

IrisGo, una startup respaldada por Andrew Ng, quiere convertir la computadora personal en un asistente de IA capaz de aprender flujos de trabajo, anticipar tareas y automatizarlas con mínima intervención humana.
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  • La empresa cerró una ronda semilla por USD $2,8 millones liderada por AI Fund de Andrew Ng.
  • Su software para Windows y macOS aprende tareas observando al usuario y luego las repite de forma automática.
  • IrisGo apuesta por procesamiento en el dispositivo, aunque mantiene una arquitectura híbrida con uso opcional de la nube.

 

IrisGo, una startup respaldada por Andrew Ng, busca abrirse paso en uno de los segmentos más prometedores de la inteligencia artificial: los sistemas proactivos. La idea es desarrollar agentes capaces de anticipar las necesidades del usuario y actuar antes de que este tenga que dar instrucciones detalladas.

La empresa cerró a comienzos de este año una ronda semilla por USD $2,8 millones liderada por AI Fund, la firma vinculada a Ng. Con ese capital, IrisGo impulsa un compañero de escritorio para PC diseñado para aprender los flujos de trabajo cotidianos de una persona y automatizarlos con poca o ninguna intervención humana.

El proyecto fue cofundado por Jeffrey Lai, exingeniero de Apple que participó en la construcción de la versión en chino de Siri. El nombre Iris, de hecho, juega con esa referencia, ya que es Siri escrito al revés.

Para lectores menos familiarizados con esta tendencia, la promesa de la llamada IA agéntica va más allá de los chatbots tradicionales. En vez de limitarse a responder preguntas o generar texto, estos sistemas buscan ejecutar tareas concretas dentro de aplicaciones, páginas web y entornos de trabajo reales.

Cómo funciona la propuesta de IrisGo

La premisa central de IrisGo es simple: el usuario le muestra al programa cómo hacer una tarea una sola vez, y el sistema recuerda ese proceso para repetirlo más adelante sin necesidad de recibir las mismas instrucciones de nuevo. Según la información reportada por TechCrunch, Lai mostró en una demostración cómo la plataforma aprendía a hacer un pedido de café en línea.

Durante esa prueba, IrisGo registró los pasos que siguió Lai para seleccionar un latte de Philz Coffee, completar los datos de la tarjeta y pulsar el botón de compra. Luego, cuando el cofundador pidió al agente que repitiera el pedido por sí solo, el sistema ejecutó el flujo de manera automática.

El ejemplo del café funciona más como prueba de concepto que como caso de uso central. La verdadera meta de la startup es automatizar una larga lista de tareas empresariales y administrativas que hoy consumen tiempo en oficinas, equipos de software y otras áreas intensivas en trabajo digital.

En ese sentido, IrisGo incorpora una biblioteca de “habilidades” ya integradas. Entre ellas figuran redacción de correos electrónicos, procesamiento de facturas, elaboración de informes, resumen de documentos y otros flujos automatizados listos para usar desde el inicio.

Además de esas funciones preconfiguradas, el sistema observa el comportamiento del usuario en el escritorio para aprender nuevas rutinas. A partir de esa observación, puede añadir automáticamente tareas a su lista potencial de acciones, ampliando así el catálogo de procesos que podría ejecutar más adelante.

Una apuesta por la automatización del trabajo de oficina

Lai dijo que el público objetivo de IrisGo son los trabajadores del conocimiento y las empresas de cuello blanco. Su argumento es que, pese al enorme avance de los modelos de frontera, gran parte del trabajo asistido por IA todavía se siente manual, repetitivo y fragmentado.

La visión de la compañía es mover al usuario hacia una relación más autónoma con el software. En ese esquema, la persona se concentraría en tareas conceptuales y de alto nivel, mientras los sistemas agénticos se ocuparían del trabajo administrativo en segundo plano.

Esa propuesta conecta con una narrativa cada vez más fuerte dentro del sector tecnológico. Muchas startups y grandes plataformas compiten por construir agentes capaces de navegar interfaces, completar formularios, redactar contenido útil y ejecutar secuencias completas dentro de aplicaciones empresariales.

En el caso de IrisGo, la oferta también incluye un asistente de programación. La herramienta se describe como similar en concepto a Codex de OpenAI o Claude Code de Anthropic, y está pensada para ayudar a desarrolladores mientras realizan su trabajo diario.

Ese detalle es relevante porque amplía el mercado potencial de la empresa. No se trata solo de asistentes para personal administrativo, sino también de una capa de automatización dirigida a ingenieros de software y otros perfiles técnicos que trabajan durante horas dentro del escritorio de su computadora.

Privacidad, procesamiento local y uso de la nube

Uno de los puntos que IrisGo presenta como diferenciador es el enfoque en privacidad. La aplicación está diseñada para procesar una gran cantidad de datos directamente en el dispositivo, algo que, según la compañía, ofrece protecciones más sólidas que las alternativas fuertemente dependientes de la nube.

Ese argumento puede ser especialmente atractivo para empresas preocupadas por información sensible, documentos internos o procesos financieros. En entornos corporativos, el manejo de datos sigue siendo una barrera clave para la adopción de herramientas de IA más invasivas.

Aun así, IrisGo no opera de forma totalmente local. Lai explicó que el sistema mantiene una arquitectura híbrida, de modo que las tareas más grandes y complejas terminan procesándose a través de la nube.

La empresa sostiene que ese procesamiento remoto solo ocurre cuando el usuario lo autoriza explícitamente y que, en esos casos, se utiliza cifrado de extremo a extremo. Ese balance entre capacidad local y potencia en la nube intenta resolver una tensión habitual en la industria: privacidad por un lado, y rendimiento o escala por el otro.

Para el mercado, esta combinación puede resultar estratégica. Un asistente de escritorio que observa flujos de trabajo, recuerda patrones y actúa sobre aplicaciones necesita tanto confianza del usuario como potencia suficiente para ejecutar tareas complejas sin fricción.

Respaldo de grandes nombres y acuerdos con fabricantes

Parte del plan de crecimiento de IrisGo ha consistido en ganar credibilidad con el apoyo de figuras e instituciones reconocidas. El respaldo de Andrew Ng ha sido central, no solo por el capital aportado, sino por el peso que conserva como referente del aprendizaje profundo y cofundador de Google Brain.

Según se indicó, Jeffrey Lai logró concretar una reunión con Ng gracias a una conexión en común, dado que ambos son exalumnos de Carnegie Mellon University. Lai y su cofundador presentaron una demostración de Iris durante ese encuentro, y AI Fund terminó liderando la ronda semilla.

La startup también ha recibido apoyo de Nvidia y Google. Esa combinación de nombres refuerza la percepción de que IrisGo quiere competir en una carrera donde el acceso a socios tecnológicos, chips, distribución y validación externa puede marcar diferencias importantes.

En paralelo, la empresa lanzó recientemente versiones beta de sus aplicaciones para macOS y Windows. Esto le permite probar su propuesta en los dos principales sistemas operativos del escritorio tradicional, un terreno donde la automatización aún tiene mucho espacio para crecer.

La distribución también forma parte de su estrategia. IrisGo está buscando acuerdos con fabricantes de portátiles para preinstalar su aplicación en nuevos dispositivos, una jugada que podría reducir el costo de adquisición de usuarios y facilitar el acceso masivo a su software.

De hecho, la compañía ya cerró uno de esos acuerdos con Acer. Lai señaló que la esperanza es concretar pactos similares con otros fabricantes de dispositivos en el corto plazo.

Si esa estrategia prospera, IrisGo podría ganar una ventaja relevante en un mercado cada vez más congestionado. La batalla por el escritorio impulsado por IA no solo dependerá de qué agente sea más capaz, sino también de quién logre estar presente en la computadora del usuario desde el primer encendido.

Por ahora, la startup se presenta como una apuesta temprana por un futuro donde la IA deje de ser solo una herramienta bajo demanda y se convierta en un colaborador persistente, atento al contexto y cada vez más autónomo. Ese cambio, si se consolida, tendría implicaciones directas para la productividad, la privacidad y la forma en que millones de personas interactúan con el software en su trabajo diario.

Imagen original de DiarioBitcoin, creada con inteligencia artificial, de uso libre, licenciada bajo Dominio Público.

Este artículo fue escrito por un redactor de contenido de IA y revisado por un editor humano para garantizar calidad y precisión.


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