Interview
La IA está dejando de limitarse a responder preguntas. La próxima generación de agentes será capaz de buscar, comparar, negociar y actuar en nuestro nombre, transformando potencialmente la forma en que los consumidores toman decisiones y las empresas llegan hasta ellos.
Con más de 40 años de experiencia en tecnología, Mru Patel, Founder & CEO de eWealthTech Investments & eWT AI Ventures, ha analizado miles de proyectos y trabajado en inversión, IA y tecnologías emergentes. En esta entrevista, explora los modelos de negocio detrás de la IA agéntica, cómo los agentes de IA podrían transformar la adquisición de clientes y por qué la confianza, los datos verificados y el control del usuario serán fundamentales para su adopción.
Estamos pasando de sistemas de IA que responden preguntas a agentes que realmente pueden actuar en nuestro nombre. Desde una perspectiva empresarial, ¿hasta qué punto es significativo este cambio y qué nuevas oportunidades genera?
Es un cambio enorme. La IA está pasando de ser algo que consultamos a algo que autorizamos para actuar. Un agente puede investigar, comparar, negociar y ejecutar acciones en múltiples sistemas. Esto crea oportunidades para automatizar resultados completos, en lugar de tareas aisladas.
Estamos explorando esto a través de ExecAI COS, un Chief of Staff de IA diseñado para coordinar información, prioridades y acciones en torno a cualquier ejecutivo. Personalmente, lo estoy desarrollando con el objetivo de facilitar al máximo la orquestación de mis tareas y automatizarlas todo lo posible. Pero en el momento en que un agente actúa en tu nombre, los permisos y la responsabilidad se vuelven fundamentales.
Después de más de 40 años en tecnología, veo un potencial enorme. Las capacidades abrirán la puerta, pero la confianza decidirá hasta dónde se permitirá llegar a los agentes. Con el progreso de la AGI hacia la ASI, los casos de uso realmente se dispararán.
Actualmente existe una enorme inversión en IA agéntica. ¿Qué diferencia a un modelo de negocio basado en agentes de IA que aporta valor real de un producto que simplemente está añadiendo una capa de «agente» porque la tecnología está de moda?
Después de haber analizado más de 8.000 proyectos y haber invertido o participado personalmente en más de 1.000 inversiones y ventures, he visto muchas tecnologías ponerse de moda muy rápidamente a lo largo de 40 años.
Siempre hago una pregunta sencilla: si eliminas la palabra «agente», ¿el negocio sigue resolviendo un problema valioso? Un negocio sólido basado en agentes debería generar un resultado medible: ahorrar tiempo, aumentar los ingresos, reducir el riesgo o mejorar la toma de decisiones. También necesita elementos diferenciadores y difíciles de replicar, ya sea mediante datos propios, conocimiento especializado, una distribución de confianza o workflows únicos.
Una demostración muy pulida puede atraer atención e inversión. Un resultado repetible por el que los clientes estén dispuestos a pagar es lo que crea un negocio sostenible. Veo a muchos desarrolladores y founders sin experiencia, o con muy poca experiencia empresarial, desarrollando soluciones que parecen impresionantes pero que a menudo no dan en el blanco precisamente por esa falta de experiencia de negocio. Para mí, esa amplitud y profundidad de experiencia es clave dentro de un equipo.
Si los consumidores delegan cada vez más tareas como buscar, comparar y elegir productos en agentes de IA, ¿cómo crees que esto cambiará la forma en que las empresas adquieren clientes?
Puede que las marcas pronto tengan que ganarse la confianza tanto de la persona como de su agente de IA. Un agente podrá comparar precios, condiciones, reseñas y resultados verificados en cuestión de segundos. Una publicidad ingeniosa por sí sola tendrá menos peso si los datos subyacentes están incompletos o no son fiables.
Vemos este principio en Capital Match AI, Kairos GTM, Intelligent Due Diligence Framework (IDDF) OS, Research OS, Outreach OS, Orchestration OS y muchos otros de nuestros principales productos multiagente, donde un mejor matching y procesamiento dentro del workflow depende de comprender las necesidades reales de las empresas y los proveedores de capital, no simplemente de quién sabe promocionarse mejor.
Las empresas seguirán necesitando emoción, identidad y confianza humana. Pero también necesitarán información precisa, estructurada y transparente que los agentes puedan verificar. Si el agente no confía en los datos, puede que la marca nunca llegue al cliente.
Los agentes de IA necesitarán acceder a una cantidad considerable de contexto personal para actuar eficazmente en nombre de una persona. ¿Cómo podemos equilibrar una mejor personalización con la privacidad, la seguridad y el control del usuario?
La personalización se vuelve muy potente cuando un agente comprende nuestros objetivos, preferencias e historial. Pero esa información puede incluir nuestras finanzas, salud, ubicación y comportamientos privados.
El usuario debe mantener el control sobre a qué información se accede, por qué es necesaria y qué está autorizado a hacer el agente.
Esto es especialmente relevante en mi propia experiencia y en el desarrollo de MetaboliQ OS y Food OS, donde se recopila y conecta información sobre mi salud personal. Impulsada por MRRRU, Metabolic Repair, Reversal Recalibration Unlocked, la plataforma utiliza el contexto personal para proporcionar insights y recomendaciones relevantes. Reúne señales sensibles como alimentación, glucosa, sueño, movimiento y estrés. Esa inteligencia siempre debe construirse sobre el consentimiento informado, una seguridad sólida y una propiedad de los datos claramente definida para el usuario. Es este contexto personal el que ayuda a orientar mis decisiones diarias sobre mi salud, condición metabólica y longevidad.
Mi visión es sencilla: «los datos verificados son soberanía», un mantra que mantengo desde hace más de siete años. Las personas deberían poder revisar, corregir y controlar los datos que influyen en las decisiones que se toman en su nombre.
La confianza se desarrollará por etapas. Las personas podrían permitir que un agente reserve un restaurante mucho antes de confiar en él para mover inversiones o tomar decisiones relacionadas con la salud sin una segunda opinión.
Con MetaboliQ OS, estoy trabajando para ganarme esa confianza a través de evidencia, personalización y datos verificados. La plataforma ya ha cuestionado recomendaciones que he recibido de médicos, enfoques farmacéuticos, nutricionistas y otros expertos, no porque la experiencia profesional carezca de valor, sino porque ninguna persona puede mantener por sí sola una visión en tiempo real y de 360 grados de todo el cuerpo.
He desarrollado y probado más de 3.000 experimentos y reglas personales utilizando mi propio cuerpo, respaldados por más de 12.000 reglas adicionales dentro de la plataforma. Combinado con Food OS y con inteligencia procedente de la glucosa, el sueño, el movimiento, el estrés y otras señales metabólicas, esto crea una visión mucho más conectada.
La confianza crecerá de una forma muy similar a como ocurrió con internet. Al principio éramos cautelosos y cuestionábamos las transacciones, ventas y entregas online. Con el tiempo, a medida que los sistemas demostraron su fiabilidad, pasaron a formar parte de nuestra vida cotidiana.
La confianza tiene que estar integrada en el diseño del sistema mediante una identidad verificada, permisos claros, límites de gasto, registros de auditoría y aprobación humana para las decisiones de alto riesgo.
Absolutamente. Podríamos ver agentes negociando precios, intercambiando servicios y negociando términos contractuales con otros agentes en tiempo real.
Un agente del consumidor podría combinar viajes, seguros, pagos y beneficios de fidelización en una única transacción personalizada. Un agente empresarial podría buscar capital, partners o proveedores y negociar dentro de los límites establecidos por la empresa.
Esto está relacionado con el planteamiento detrás de nuestras plataformas, como Capital Match AI, y nuestro ecosistema OMNIA en general: utilizar inteligencia para conectar de forma más eficaz necesidades, oportunidades y participantes verificados.
Con el tiempo, el mayor valor podría estar en la infraestructura de confianza que conecta a estos agentes. Pero los fundamentos son importantes, porque los malos datos generan malas decisiones a escala, y los malos datos proceden en gran medida de desarrolladores y founders sin experiencia que ven la IA como una oportunidad para conseguir resultados rápidos aprovechando la tendencia actual.
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