Ask HN: Si los modelos son tan buenos, ¿por qué OpenAI no simplemente inicia 100 empresas?

La pregunta está mal formulada. Han matado industrias enteras. Siento que están en un punto de inflexión en el que contrataron a fde, pero por ahora intentan resolver problemas sofisticados para no asustar visualmente a sus clientes.

Sin embargo, el panorama es muy triste, industrias afectadas hasta el punto de que la mayoría de las empresas se cuestionan su existencia:

1) herramientas de desarrollo de software, todos los IDE, herramientas de analítica para desarrolladores como jellyfish, etc. Muertas. En la misma línea: warp.dev, que recaudó 80 millones de dólares hace un año como terminal de IA... apenas pueden explicar por qué existen ahora.

Editores visuales de flujos de trabajo. Los más antiguos e incluso n8n. Literalmente había 1000 empresas que hacían pequeños despliegues. ¿Por qué lo necesitas ahora? Hace un año medio Internet estaba en auge con estas herramientas.

Cualquier herramienta de visualización de datos. Desaparecidas.

Herramientas de integración de datos, todo tipo de CRM a CRM a ERP a lo que sea. Problema resuelto.

Y puedes seguir y seguir. Probablemente no exageraría si dijera que millones de negocios están muy afectados, desde los más pequeños hasta Adobe.

No necesitan empezar 100 empresas, solo necesitan empezar una, llámalo Jane Street 2.0 si quieres, y todos sus problemas de financiación desaparecerían. Pero no lo hacen, porque eso sería competir con inteligencia real de una manera muy medible. En cambio, siguen adquiriendo empresas como Astral, conocida por crear software con cuidado en lugar de vive coding, mientras afirman que están a punto de resolver todos los problemas de la humanidad.

1. Están empezando a hacerlo. Echa un vistazo al portafolio de productos de OpenAI, hay una galaxia de intentos de aplicaciones.

2. Vender tokens mediante agentes de larga duración es lo único que está demostrado que funciona en cuanto al crecimiento de ingresos.

3. Necesitan ingresos para ayer. El aumento de las tasas de interés significa que el acceso al capital no es lo que era en la década de 2010. Su pista de aterrizaje es mucho más corta de lo que imaginarías.

4. Algunos de los responsables de la toma de decisiones en estas empresas creen que la IA exhibirá la Paradoja de Jevons y que cualquier disminución de precio resultará en una demanda inducida.

5. Los modelos de frontera todavía están sujetos a las limitaciones de la IA. No son buenos en todo. Es mejor que alguien más lo aprenda a su costa en lugar de la tuya.

Lo harán. Es cuestión de tiempo, solo creo que los modelos aún no están del todo ahí. El resultado más obvio para esas empresas será similar a lo que Amazon hace con su marketplace: en cuanto algún producto va bien en las listas de ventas, simplemente lanzan su propio producto y lo impulsan. Creo que era Amazon Basics o algo así.

Incluso si no terminan creando 100 empresas diferentes, seguro que van a adquirir empresas, o construir internamente, e incorporar funcionalidades en el producto principal.

Para mí esa es la única forma en que pueden seguir vendorizando la industria del software, y ya hay algunas señales de esto.

Es como preguntarle a una empresa que fabrica palas durante la fiebre del oro si tienes la pala o, incluso para argumentar, la mejor y más eficiente pala... Como OpenAI o Claude aquí... El por qué no buscáis oro vosotros mismos...

"¿vender tokens es realmente la mejor estrategia?"

Sí. En una fiebre del oro, la mejor estrategia es vender palas. Nos vendieron una idea de lo que es posible, mientras ganan AHORA.

Pensándolo bien, ya sea que tengas éxito construyendo la "próxima gran cosa" con sus tokens o no, ellos cobran.

Porque ya emplean a miles de programadores que la IA no puede reemplazar. No creas el bombo publicitario sobre la AGI, estamos extremadamente lejos de ella.

Subir en la cadena de valor es mucho más difícil que bajar. Una empresa de envasado, por ejemplo, tendrá mucho más difícil crear una empresa de snacks que la empresa de snacks crear una empresa de envasado. La empresa de snacks sabrá exactamente lo que necesita para su envasado y tendrá requisitos estrictos.

Hacia abajo en la cadena ves lo que necesitas hacer porque trabajas directamente con ello todos los días.

Eso haría que la gente se asustara y dejara de compartir sus bases de conocimiento con ellos, y que los reguladores actuaran. En esta etapa, mientras la gente comparta cada vez más conocimiento con los modelos o si hay una hoja de ruta para recopilar más datos de entrenamiento de alguna manera, lo inteligente es esperar.

Pero mira el proyecto ArtCraft. Al menos uno de los laboratorios tiene un benchmark interno para clonar más de 20 productos populares, similar a ArtCraft pero con un presupuesto mucho mayor y varias configuraciones del flujo de trabajo. ArtCraft gastó 20 000 dólares inicialmente, no sé cuánto ahora, pero se mueven rápido y las aplicaciones funcionan. Llegará el día en que puedan darse la vuelta y clonar todo, incluidas las operaciones.