Por Canuto  

Vercel, una de las plataformas más visibles en el despliegue de aplicaciones con inteligencia artificial, quiere evitar que el futuro de los agentes quede atado a un solo proveedor de modelos. Su CEO, Guillermo Rauch, sostuvo que la industria está entrando en una fase más práctica, marcada por seguridad de datos, auditoría, costos de producción y una competencia cada vez más directa con los grandes laboratorios de IA.
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  • Guillermo Rauch afirmó que las dos aplicaciones más potentes de los agentes hoy son la codificación y la gestión interna de empresas.
  • Vercel reporta 6 millones de despliegues diarios, con la mitad activados por agentes de codificación, y más de 1 billón de tokens al día en su gateway de IA.
  • La empresa defiende una arquitectura abierta y modular, en la que modelos, sandbox, datos y herramientas puedan combinarse sin quedar acoplados.

 

Vercel entra de lleno en la disputa por la arquitectura de la IA

Vercel, conocida por su infraestructura en la nube para desplegar software sin que los desarrolladores administren servidores, se ha vuelto una pieza cada vez más central en el ecosistema de inteligencia artificial. Su crecimiento reciente ilustra cómo la capa de infraestructura empieza a ganar peso frente a los propios laboratorios de modelos.

En una conversación posterior a la conferencia ShipNYC, el CEO de la empresa, Guillermo Rauch, describió un cambio claro en la industria. A su juicio, el entusiasmo por los prototipos dejó paso a una etapa más concreta, enfocada en hacer que los agentes funcionen de forma confiable en producción, reseña TechCrunch.

Rauch explicó que el año pasado estuvo marcado por la lógica de “desatar a los agentes” y experimentar sin demasiadas restricciones. Según relató, Vercel vivió ese proceso de primera mano con cientos de agentes desarrollados y desplegados de forma orgánica dentro de la propia compañía.

Ese aprendizaje, dijo, hizo visibles tanto el potencial como las limitaciones de la tecnología. La principal conclusión fue que existen dos casos de uso que hoy destacan claramente por encima del resto, y ambos están empujando la adopción real de agentes en empresas.

El primero es el agente de codificación, que Rauch describió como una de las grandes fuerzas detrás del consumo global de tokens. El segundo es el agente interno orientado a tareas corporativas, una categoría menos mediática, pero con un potencial importante para destrabar cuellos de botella dentro de las organizaciones.

Los dos grandes casos de uso: codificación y operación interna

Sobre los agentes de codificación, Rauch sostuvo que están impulsando una parte importante del uso de tokens en el mundo. Añadió que, si se produce tanto software, también se necesita un lugar donde alojarlo y desplegarlo, un punto que favorece a plataformas como Vercel.

En paralelo, el ejecutivo puso el foco en los agentes internos que ayudan a gestionar una empresa. En ese frente, el desafío no gira solo en torno a la capacidad del modelo, sino a cómo accede a la información, cómo se audita su conducta y qué rastros deja cada llamada a herramientas.

Rauch detalló que ese problema llevó a Vercel a crear Eve, un marco con el que se pueden delimitar las instrucciones y habilidades de un agente usando lenguaje natural. La idea es definir con claridad qué puede hacer el sistema y bajo qué reglas operará.

Junto con Eve, la empresa desarrolló Vercel Sandbox. Rauch lo describió como una “pequeña jaula” para el agente, un entorno donde el sistema conserva libertad para ejecutar tareas, pero queda sujeto a políticas concretas sobre acceso y salida de datos.

Ese enfoque apunta a responder una preocupación que se ha vuelto crítica en entornos empresariales. A medida que los agentes pasan del experimento a la operación diaria, la seguridad, la trazabilidad y el control de permisos dejan de ser detalles técnicos y se convierten en factores decisivos para adoptar la tecnología.

La seguridad de datos aparece como riesgo central para la IA empresarial

Rauch advirtió que uno de los riesgos más serios de la IA está en la exposición involuntaria de información sensible. Como ejemplo, mencionó el uso de asistentes de desarrollo como Devin o Cursor en entornos que podrían terminar enviando código propietario a la nube para entrenamiento.

El ejecutivo recordó una conversación con el presidente de Airbus para ilustrar ese peligro. En ese caso, planteó el escenario de décadas de código C++ especializado en ingeniería aeroespacial que podrían quedar comprometidas si alguien instala una herramienta inadecuada.

Su descripción fue tajante: basta con usar el entorno equivocado y “boom”, todo el código podría terminar en la nube para su entrenamiento. Más allá del tono, el punto de fondo es que la adopción de agentes no solo depende de su inteligencia, sino de las garantías alrededor del manejo de datos.

Desde esa perspectiva, la caja de arena de Vercel busca convertirse en una barrera de contención. El objetivo es definir qué información entra, qué acciones puede ejecutar el agente y qué datos están autorizados a salir del entorno controlado.

Para sectores con propiedad intelectual delicada, ese diseño puede resultar clave. Industrias como la aeroespacial, las finanzas o la salud suelen operar con fuertes exigencias de cumplimiento, por lo que cualquier arquitectura de agentes necesita resolver antes el problema de confianza.

El agente interno que consulta datos de negocio en tiempo real

Rauch ofreció un ejemplo concreto del segundo gran caso de uso que ve para los agentes. Habló de una representante de ventas en la oficina de Vercel, dedicada a hacer crecer cuentas existentes dentro de la base instalada de clientes.

Según explicó, el verdadero cuello de botella para esa clase de trabajadora no era la creatividad, la inteligencia o la capacidad de construir relaciones. El problema era el acceso a los datos correctos en el momento oportuno para priorizar cuentas y actuar con rapidez.

La pregunta que esa representante necesitaba responder era simple, pero antes resultaba difícil de resolver: cuáles eran las cinco cuentas que habían agregado más asientos en las últimas dos semanas. Sin un agente capaz de consultar sistemas internos, debía esperar a que se construyera un nuevo panel de ventas.

Rauch sostuvo que esa clase de limitación frustró durante años a la empresa. Dijo que, mientras en investigación y desarrollo Vercel operaba como una de las compañías más rápidas del mundo, el lado de ventas y la ingeniería asociada a Salesforce avanzaban con mucha más torpeza.

Incluso señaló que nunca había abierto Salesforce cuando empezó. Ahora, agregó, siente que sí puede impactar a toda la empresa, porque Eve sirve tanto para agentes orientados al cliente como para mejorar la productividad interna mediante APIs.

En su lectura, los agentes están obligando a las empresas a abrirse. Esa tendencia, afirmó, podría tener implicaciones profundas a largo plazo, en especial para los grandes proveedores de software como servicio que construyeron sus negocios sobre la captura y el encierro de los datos de sus clientes.

Del laboratorio único a una pila modular y abierta

Uno de los cambios más importantes que Rauch observa tiene que ver con la relación entre las empresas y los grandes laboratorios de IA. Según explicó, el año pasado muchos clientes querían comprometerse con un único proveedor y construir todo sobre OpenAI o Anthropic.

Ahora, en cambio, percibe una visión más modular. Las empresas entienden mejor que cada capa, desde el modelo hasta el harness, la plataforma de datos, el sandbox o el gateway, puede funcionar como una pieza intercambiable dentro de una arquitectura más flexible.

Esa transición favorece a quienes quieren vender infraestructura neutral. Rauch aseguró que hoy se puede usar OpenAI, Anthropic o Gemini, y que la decisión comienza a depender menos del prestigio mediático y más del rendimiento real en producción.

En ese punto, destacó el crecimiento de Gemini. Aunque dijo que no aparece tanto en los titulares, sostuvo que está registrando una expansión fuerte porque los equipos que optimizan para producción analizan con más detalle la relación entre precio y desempeño.

También añadió que los modelos abiertos están ganando tracción. Citó específicamente a DeepSeek y GLM-5.2 como opciones que “están despegando”, una afirmación que refuerza su argumento de que los datos de uso ya reflejan un mercado menos concentrado de lo que sugieren las narrativas dominantes.

Competencia con OpenAI y la ambición de ser el AWS de esta generación

Rauch reconoció que, en algunos frentes, Vercel ya compite de forma directa con los laboratorios. La semana pasada, recordó, OpenAI lanzó un conjunto de herramientas para publicar sitios web directamente sin salir de su propio enclave.

Lejos de presentar eso solo como una amenaza, el CEO lo describió como un paso natural para OpenAI y, al mismo tiempo, como una apertura para Vercel. En su lectura, cuanto más se acostumbre la gente a crear sitios desde ChatGPT, más probable será que luego piense en alojamiento web.

Incluso dijo que, si los usuarios continúan preguntando al modelo sobre hosting, el propio sistema recomienda a Vercel. Aun así, admitió que la expansión de capacidades por parte de modelos y plataformas los lleva inevitablemente a competir con proveedores de infraestructura ya establecidos.

En el centro de esa disputa, Rauch ubicó una pregunta estratégica: si el modelo y el agente quedarán acoplados o separados. En otras palabras, si toda la inteligencia vendrá de una sola fuente o si las empresas optarán por ensamblar módulos y bloques de construcción de distintos proveedores.

Para el ejecutivo, la segunda opción se parece mucho más a cómo ha funcionado históricamente la ingeniería de software. Por eso defendió un mundo de protocolos abiertos y afirmó que Vercel aspira a convertirse en “el AWS de esta generación”, una ambición que resume su apuesta por dominar la capa de infraestructura de la IA.

La discusión no es menor para el resto de la industria tecnológica. Si prevalece un esquema modular, el valor podría desplazarse desde los laboratorios hacia las plataformas que administran despliegue, seguridad, observabilidad y acceso a datos, una dinámica con implicaciones amplias para empresas, desarrolladores e inversionistas.

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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