La ‘segunda ola’ de IA está redefiniendo las startups con nuevos productos | AI,Tech,Startups,startups,artificial-intelligence,generative-ai,ll-ms,large-language-models,limited-synd,apps,entrepreneurship,gaming,technology

Durante los últimos tres años, la IA ha sido principalmente una herramienta de reducción de costos. Un número creciente de fundadores e inversores están intentando superar esta era.

Dicen que el próximo capítulo de la IA estará definido por nuevos tipos de productos: aplicaciones, juegos, complementos y servicios que simplemente no podían existir antes de los principales modelos lingüísticos. A esto lo llaman la “segunda ola” de IA.

«La primera ola de IA hizo que las cosas existentes fueran más baratas. Automatizadas. Eficientes», dijo Kylan Gibbs, ex gerente de producto de Google DeepMind que dirige la startup de IA Inworld. «La próxima ola está creando cosas que antes no podían existir. Nuevos productos. Nuevas experiencias. Nuevos ingresos. Es la diferencia entre optimizar el gasto y crearlo».

Para Gibbs, esta distinción es existencial. Si la IA simplemente reduce los costos, redistribuye el valor dentro de las empresas existentes. Si esto permite la producción de productos de consumo completamente nuevos –por los cuales la gente pagará–, se amplía el pastel económico.

«La IA alcanza su verdadero potencial económico cuando crea valor por el que los consumidores quieren pagar, no sólo valor que las empresas quieren ahorrar», escribió en LinkedIn. Esta próxima fase, afirma, requiere una nueva “pila de IA a escala de consumidor”: respuestas en tiempo real en menos de 300 milisegundos, soporte para millones de usuarios simultáneamente y experiencias profundamente personales adaptadas a las preferencias individuales.

En enero, Gibbs lanzó un acelerador en Silicon Valley para respaldar 30 nuevas empresas de inteligencia artificial de la “segunda ola”, empresas que crean nuevas experiencias para los consumidores en lugar de instalar chatbots sobre los flujos de trabajo antiguos. Participan empresas de capital riesgo como Khosla Ventures y Lightspeed Venture Partners, junto con ejecutivos de OpenAI, Google y Stripe. A principios de marzo tendrá lugar una jornada de manifestación en San Francisco.

Esta filosofía se hace eco de un artículo reciente del director ejecutivo de Y Combinator, Garry Tan: “En lugar de preocuparnos por hacer lo mismo que estamos haciendo por poco dinero, ¿por qué no centrarnos en lo que ni siquiera hemos soñado hacer?

Un puñado de nuevas empresas ya encarnan esta filosofía.

Las partículas traen novedades para la era de la IA

Sara Beykpour, directora ejecutiva y cofundadora de Particle, dice que la industria tecnológica se encuentra en un período liminal.

«Estamos en una transición entre la primera ola y la segunda ola», dijo.

La primera ola generó enormes ganancias de productividad. En Particle, una plataforma de noticias nativa de IA, las tareas que antes tomaban un mes ahora se pueden crear, probar e implementar en horas.

«De hecho, nos denunciamos en las reuniones cuando alguien vuelve a caer en la antigua forma de pensar», dijo Beykpour. «En broma lo llamamos ‘pensamiento de los baby boomers’, aunque todos somos millennials».

Este cambio de mentalidad le da a la startup más tiempo para concentrarse en desarrollar nuevos formatos basados ​​en IA. Particle lanzó recientemente Podcast Clips, una función que incorpora los clips más relevantes de podcasts de formato largo directamente en las noticias. En lugar de ver un episodio de tres horas, los usuarios ven clips seleccionados adjuntos a temas específicos.

«Cambia la jerarquía de la información», dijo Beykpour. «En lugar de tener que buscar el podcast que desea escuchar, le ofrecemos el podcast en función de las partes que son más relevantes».

En su interior, el sistema utiliza la integración de IA para mapear las relaciones entre transcripciones e historias. Un clip de un programa de entrevistas sobre Groenlandia y Davos, así como los comentarios del presidente Donald Trump, se pueden vincular automáticamente a noticias relevantes. Luego, la IA generativa superpone los resúmenes y el contexto.

Estas integraciones de IA «han mejorado mucho en muchos sentidos», dijo Beykpour a Business Insider en una entrevista reciente.

La IA puede ser un “súper motivador” en el fitness

Si Particle reinventa las noticias, Luvu reinventa el entrenamiento personal gracias a la IA generativa.

Lanzada en agosto de 2025 por el director ejecutivo Alexis Sursock y el director tecnológico Creston Brooks, la aplicación de fitness basada en inteligencia artificial ya ha atraído a unos 250.000 usuarios. La aplicación cuenta con un “malvavisco” de IA que actúa como un entrenador personal y envía notificaciones y comentarios altamente personalizados en tiempo real.

«La clave es la personalización, que se basa en modelos de inteligencia artificial y que no habría sido posible antes de que surgiera esta tecnología en los últimos años», dijo Brooks.

En lugar de recordatorios genéricos (“Es hora de hacer ejercicio”), Luvu adapta los mensajes. Si un usuario informa que realizó un examen ayer, la aplicación puede responder: «Tu examen está completo. ¡Es hora de practicar!».

Los resultados son sorprendentes. La tasa de clics en las notificaciones de Luvu es cuatro veces mayor que la de los mensajes típicos no personalizados. En una industria donde sólo entre el 2 y el 3 por ciento de los usuarios permanecen activos después de 30 días, dice Brooks, Luvu afirma tener tasas de retención dos o tres veces mayores.

La aplicación ofrece tres estilos de motivación: solidario, neutral o «malvavisco más malo». Entre bastidores, Luvu también utiliza inteligencia artificial para mensajes granulares uno a uno diseñados por LLM.

La empresa también está experimentando con el aprendizaje reforzado con recompensas verificadas, una técnica relativamente nueva para entrenar y mejorar modelos de IA.

Los usuarios pueden sostener su teléfono contra una superficie y grabarse haciendo ejercicio; La aplicación utiliza modelos de visión por computadora para comprobar si las sentadillas u otros movimientos se realizan correctamente y ofrece correcciones en tiempo real, como «enderezar las rodillas». Estas señales verificadas se devuelven al sistema, lo que ayuda a formar lo que Brooks imagina como un futuro modelo de «súper motivador».

No es sólo un chatbot colocado encima de un rastreador de actividad física. Se trata de un circuito de retroalimentación entre el comportamiento humano y la IA, algo que no podía existir fácilmente antes de la llegada de los modelos modernos.

Status te ayuda a vivir la vida de tus sueños en línea

Para Fai Nur, director ejecutivo y cofundador del juego de simulación social basado en inteligencia artificial Status, la segunda ola tiene que ver con la imaginación.

«El estatus no podría haber existido antes de los LLM», dijo.

La aplicación, que ha superado los 3 millones de descargas, permite a los usuarios desempeñar un papel en los mundos de las redes sociales generados por IA. Piense en Los Sims, aunque se juegue como una fuente social viva y respirable.

Los usuarios pueden posar como cualquier cosa que puedan imaginar, como estudiantes de Hogwarts, estrellas del fútbol o personajes de “Stranger Things”. Publica una actualización y los personajes generados por IA responderán al instante. Los acontecimientos se desarrollan dinámicamente: fallar un penalti y lidiar con la reacción. Un sistema de inteligencia artificial asigna una «puntuación de aura» para calificar las respuestas y subir o bajar de nivel a los jugadores.

En muchos contextos empresariales, la naturaleza no determinista de los resultados del LLM es un inconveniente. Los modelos de IA generativa a veces responden al mismo mensaje de diferentes maneras, lo que no se presta a aplicaciones que requieren una precisión estricta.

En los juegos, esto puede ser una ventaja porque cada nueva respuesta generada por la IA puede ser nueva, creando una experiencia más rica y variada.

«Hasta ahora no se había podido jugar a un juego de rol de este tipo», dijo Nur.

Antes de los LLM, crear mundos inmersivos de fandom requería persuadir a otros humanos para que participaran. A partir de ahora, universos sociales enteros se ponen en marcha instantáneamente.

Para Gibbs y otros defensores de la segunda ola de IA, ese es el resultado final. El futuro de la tecnología no estará definido por ahorros de costos incrementales, sino por productos que se sientan nativos de la IA: experiencias que sorprendan, motiven, informen y entretengan al nivel del consumidor.

Si la primera ola hizo que las empresas fueran más eficientes, la segunda podría hacer que la vida cotidiana fuera más extraña, más rica y más interactiva y, sobre todo, algo por lo que la gente pagaría.

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