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Hazte rico creando contenedores de IA verticalizados (aunque no sepas programar)

por Kamil Debbagh13m2024/11/06

Demasiado Largo; Para Leer

Los desarrolladores de GenAI están ganando millones al empaquetar IA para casos de uso específicos. No se necesitan inversores de capital riesgo ni grandes habilidades tecnológicas: solo esfuerzo, herramientas y un enfoque en la solución de problemas reales. Empiece rápido, monetice pronto y considere la posibilidad de defenderla más adelante.

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Los envoltorios GenAI se imprimen silenciosamente por millones. Dejen de teorizar y comiencen a construir: aún están a tiempo de hacer una fortuna.

Cuando GPT-3.5 y ChatGPT se lanzaron en diciembre de 2022, abrieron las compuertas a nuevas oportunidades en texto, voz, imagen, video y más.

Surgieron dos tribus: aquellos que comenzaron a construir (los creadores ) y aquellos que objetaron que construir sobre modelos de IA no era defendible (los pensadores) .

Spoiler: muchos creadores se hicieron ricos.

Es una nueva fiebre del oro.

Las oportunidades abundan. Cada rincón de la web y del mundo está listo para aprovecharse.

Y aún no es demasiado tarde para sumarse a la ola. Es incluso mejor que la era SaaS de la década de 2010:

No necesitas VC.
En la mayoría de los casos, no necesitas habilidades técnicas.
Todo lo que necesitas es tu fuerza muscular y herramientas como GPTEngineer , Bolt y Cursor .

Muchos de ustedes son escépticos, y con razón, así que comencemos con una lista de envoltorios GenAI exitosos de la era GPT [1] ⬇️

Ejemplos de éxito

Con arranque propio

Chatbase (aplicación web) ~$4 millones de ingresos anuales recurrentes después de 1 año (lanzada en febrero de 2023): “Cree una GPT personalizada, incorpórela a su sitio web y deje que se encargue de la atención al cliente, la generación de clientes potenciales, la interacción con sus usuarios y más”.
AragonAI (aplicación web) ~$5 millones de ingresos anuales recurrentes en abril de 2024 (lanzamiento en febrero de 2023): “Obtenga fotografías profesionales de rostros con IA en minutos con nuestro nuevo generador de fotografías de rostros con IA”
PhotoAI (aplicación web): ingresos mensuales de 150 000 USD (el fundador comenzó a trabajar en fotos con IA a fines de 2022): “ahorre dinero y use IA para hacer una sesión de fotos desde su computadora portátil o teléfono en lugar de contratar a un fotógrafo costoso”
RizzGPT (aplicación móvil) ~$2,4 millones de ingresos anuales: un entrenador de seducción que te ayudará a escribir tus mensajes en aplicaciones de citas
Umax (aplicación móvil) ~$5 millones de ingresos anuales recurrentes después de 6 meses (lanzada en noviembre de 2023): un entrenador que califica tu apariencia en función de algunas fotos y ofrece sugerencias personalizadas para mejorar
Crayo.ai (aplicación web) ~5 millones de ingresos recurrentes anuales después de 8 meses (lanzada en noviembre de 2023): "Genera clips virales en segundos"
Musicfy.lol (aplicación web) ~1,5 millones de ARR: “Canta como tu artista favorito en segundos con IA”
OurBabyAI (aplicación web) Salida de 5 cifras (lanzada en abril de 2023, adquirida en junio de 2024) — “Vea a su futuro bebé al instante con AI Baby Generation”

Respaldado por VC:

Harvey (aplicación web) ~$25 millones de ingresos anuales recurrentes en julio de 2024 (lanzamiento en enero de 2022) — ChatGPT para abogados

Otros segmentos de gran interés:

Agentes de voz con inteligencia artificial: docenas de envoltorios creados sobre ElevenLabs o ChatGPT: quieren revolucionar los centros de llamadas , las llamadas de ventas , las llamadas de seguros , etc.
Aplicaciones de compañía: piensa en un chatbot que sea tu “mejor amigo de IA”, tu “novia de IA” o lo que sea. La soledad es un problema real en 2024. Estas empresas lo resuelven. Character.ai lo hizo primero al construir su propio modelo base, que te permite hablar con tus personajes favoritos. Y ahora muchas empresas lo están haciendo simplemente siendo un envoltorio sobre otros modelos. Agregan un giro (por ejemplo, siendo una aplicación móvil, o viviendo en una conversación de WhatsApp, o agregando voz e imágenes de IA, etc.)

Estos ejemplos demuestran que el éxito es posible, pero ¿cómo se puede reproducir? El primer paso es comprender los patrones comunes entre estos productos ganadores.

¿Cómo lo hicieron?

Estos creadores construyeron algo que la gente quería:

Verticalizaron los modelos de IA al empaquetarlos para un caso de uso específico (por ejemplo, chatgpt para seducción ).
Creé un contenedor con una interfaz específica relevante para el problema (por ejemplo, “carga una imagen de tu conversación en la aplicación de citas”).
Y distribuyó la solución donde su audiencia se reúne (por ejemplo, subreddits de hombres de entre 18 y 25 años).

¿Significa que es fácil y trivial? No. Desarrollar software rentable sigue siendo difícil, pero nunca ha sido tan fácil.

Tomemos como ejemplo RizzGPT . Parece trivial, pero funciona porque es conveniente . La gente no se dará cuenta de que pueden usar ChatGPT para obtener consejos sobre citas, pero ¿una aplicación que les da la solución con cuchara? ¡Que empiece el juego!

Vatsal Sanghvi lo resume así:

A los usuarios no les importa si estás creando un contenedor o no, siempre y cuando resuelvas un problema para ellos: los usuarios usarán tu producto.

Por supuesto, no todo el mundo está convencido. A medida que el éxito de estos envoltorios ha ido creciendo, también lo han hecho las críticas. Abordemos de frente las objeciones más comunes.

Objeciones y refutaciones comunes

Objeción: “No hay foso”

Por supuesto, la tecnología GenAI por sí sola no es defendible, pero las ventajas competitivas vienen después. Utilice el efecto sorpresa como un imán de clientes potenciales y monetice rápidamente. Luego, amplíe su producto con funciones regulares para retener a los usuarios.

Para ver cómo se aplica esta objeción en la realidad, considere estos estudios de caso de empresas que se adaptaron y prosperaron, a pesar de los desafíos percibidos:

2024 — Revid.ai de Tibo Louis-Lucas

Generan vídeos con GenAI, basándose en muchos modelos/API comunes.

Pero no se quedan ahí: se integran con tus cuentas de redes sociales, para que puedas publicar directamente desde Revid. También tienen un "trabajador" que crea y publica videos automáticamente para ti todos los días. Si bien estas automatizaciones no son funciones de IA en sí , cuando se combinan con GenAI de Revid, crean una especie de agente, como un creador de contenido que trabaja para ti y publica día y noche. La combinación es poderosa. Sospecho que estas funciones de automatización fueron intentos de agregar capas de valor sobre GenAI, con el fin de aumentar la ventaja competitiva.

Se trata de formas inteligentes de ampliar el alcance del producto para cubrir una mayor parte del recorrido del usuario, es decir, lo que haría el usuario antes o después de la parte GenAI. Además, son excelentes formas de reducir la fricción para el usuario y, por lo tanto, aumentar el valor del producto.

Comience con un punto de entrada GenAI y luego cree un producto de flujo de trabajo para cubrir el recorrido de su usuario.
2016 — Doctrine.fr (Google para abogados, en Francia)

Trabajé en Doctrine como gerente de producto y todavía soy accionista, por lo que conozco muy bien la historia de la empresa y tal vez sea parcial 😁.

Érase una vez un mercado de 10 mil millones de dólares llamado “información legal”: bases de datos de leyes, decisiones judiciales y otros documentos legales.

En la década de 2010, estos costosos productos oligopólicos parecían el peor software de los años 90.

En la era de Google, este status quo era cada vez más intolerable.

Llegaron los fundadores de Doctrine, quienes muy astutamente construyeron una interfaz similar a la de Google para la información legal: una barra de búsqueda única, que permitía a los usuarios buscar en lenguaje natural (👋 adiós a los desagradables formularios de búsqueda).

A los abogados les encantó. Parecía magia.

Ahora bien, aquí hay un secreto: Doctrine era un simple envoltorio sobre Elasticsearch, una tecnología de motor de búsqueda.

Los operadores históricos no se dieron cuenta de ello, y a los clientes no les importó.

Esta característica inicial fue suficiente para que Doctrine consiguiera una creciente base de usuarios, ingresos y, finalmente, financiación.

Con el dinero, Doctrine contrató a un grupo de ingenieros brillantes y creó funciones con mayor carga tecnológica, desarrollando sus propios modelos de IA internos.

Doctrine también comenzó a abordar más casos de uso, antes o después del recorrido del usuario.

Finalmente, la empresa fue adquirida 8 años después de su fundación por 9 cifras.

En otras palabras, un simple contenedor permitió a Doctrine crear un efecto sorprendente y luego crear un producto de flujo de trabajo exitoso.

El manual para crear un contenedor exitoso sigue siendo el mismo, ya sea en 2016 con Elasticsearch o en 2024 con los modelos GenAI: en los primeros días, la velocidad supera a la estrategia.

Pero los que creen que no hay foso tampoco están del todo equivocados: los envoltorios de IA se enfrentan a una competencia feroz, especialmente a medida que más emprendedores detectan la oportunidad. El secreto es comprender que no se necesita un foso para empezar, pero sí para seguir creciendo.

De modo que puede detenerse después de los primeros millones y vender su empresa, pero si está pensando en el largo plazo, para sobrevivir a la siguiente fase, deberá pensar en la posibilidad de defender su negocio. En B2C, esto a menudo significa construir una marca. En B2B, se trata de integrarse en los flujos de trabajo, como explica NFX .

Objeción: “¿Quién usaría esto? Cualquiera puede construir su propio RAG / usar Langchain / usar modelos de código abierto de Hugging Face”

Realidad: la mayoría de las personas no son expertas en tecnología y aún menos utilizarán los modelos de código abierto de Hugging Face. Solo el 43 % de los jóvenes de entre 18 y 29 años había utilizado ChatGPT en febrero de 2024 ( fuente ).

Sí, alguien podría copiar y pegar su chat de Bumble en ChatGPT, pero no lo hará. La conveniencia es lo más importante y los expertos en tecnología subestiman lo vagas o poco creativas que son las personas.

Objeción: “GPT-5 te matará”

Claro, podría ser así, pero, como envoltorio, es adaptable. Cambie los modelos a medida que surjan otros mejores: Claude 3.5 Sonnet (nuevo), GPT-5, lo que sea. Deje que los gigantes de la IA jueguen a la guerra mientras usted se concentra en brindar servicios a los usuarios.

Las empresas que fueron aplastadas por ChatGPT (como Jasper ) crearon contenedores básicos en GPT-3. Cuando se lanzó ChatGPT (3.5), fueron aplastadas (para usar la jerga de Sam Altman ) porque no agregaban valor. Lección: haga que su producto sea algo que mejore a medida que mejoran los modelos básicos, no un producto que tema el próximo lanzamiento de OpenAI.

Objeción: “Pero Kamil, la mayoría de los envoltorios fallan y crear uno exitoso es muy difícil: ¡existe un sesgo de supervivencia!”

El éxito aún es difícil, pero crear software rentable nunca ha sido tan fácil:

No necesitas convencer a un banco para que te preste millones con tu casa como garantía
No es necesario pagar a agencias de publicidad para realizar costosas campañas de marketing.
No es necesario hacer grandes esfuerzos frente a los VC
No necesitas meses para construir cosas físicas.
No necesitas habilidades de ingeniería
No necesitas habilidades de diseño
Todavía necesitas encontrar algo que la gente quiera.
Aún tienes que diseñar y codificar algo → La IA hará el 90 % por ti. ¿El 10 % restante? Puedes hacerlo tú mismo. Google, GPT y GRIND.
Aún necesitas distribuir tu producto → el contenido orgánico en las redes sociales y las comunidades en línea, utilizando IA y automatizaciones, son vías más fáciles para hacerlo.
Todavía tienes que dedicar horas, conocer a tu audiencia como nadie lo hace, ser inteligente, copiar, adaptar, ir más allá de lo que otros harían.

Pero sí, el fracaso es una opción probable. Incluso los mejores hackers independientes como Pieter Levels fracasan en la mayoría de sus emprendimientos , con una tasa de éxito de 4/70 en 11 años.

Los envoltorios GenAI verticalizados son al mismo tiempo:

El nuevo dropshipping para emprendedores de alto nivel: muchos de estos envoltorios durarán poco tiempo, serán más emprendimientos que negocios reales. Por lo general, están destinados a emprendedores de entre 16 y 25 años que están ansiosos por ganar sus primeras 5, 6 o incluso 7 cifras.
El punto de partida de historias de startups sorprendentes (como Harvey, o como el 67 % de las startups de la última generación de YC, S24, que se clasifican como "IA" ). Por lo general, para desarrolladores con más experiencia que se preocupan por desarrollar un negocio para los próximos 10 o 100 años.

Me encantó este hilo de Twitter que explicaba por qué cada vez más fundadores de la Generación Z prefieren financiar con envoltorios de IA en lugar de buscar dinero de capital de riesgo:

Objeción: “Todas las ideas del envoltorio ya se han hecho; ahora solo quedan océanos rojos llenos de tiburones”

Te lo concedo: entre la lista de ganadores que compartí, muchos de ellos tuvieron la ventaja de ser pioneros. No te recomendaría que crearas una copia de RizzGPT hoy.

Pero usted podría ser el próximo pionero.

Porque cada dos semanas se lanzan nuevas tecnologías.

Anthropic lanzó su API “Computer Use” hace 10 días (22 de octubre de 2024). Utiliza las computadoras de la misma manera que lo hacen las personas: mirando una pantalla, moviendo un cursor, haciendo clic y escribiendo texto.

OpenAI lanzó una API pública en tiempo real para su modo de voz avanzado hace 30 días.

Muchos casos de uso que antes eran imposibles ahora se pueden resolver mediante un simple contenedor.

Y muchos más se desbloquean cada día que pasa.

Incluso sin nuevas tecnologías, hay una cantidad infinita de industrias, casos de uso y nichos que todavía están esperando que su aplicación salvadora GenAI venga a solucionar sus problemas.

Los problemas están en todas partes, ocultos a simple vista, esperando a que los resuelvas.

Esta verdad subestimada me volvió a recordar esta semana, mientras estaba en la fiesta en la azotea de un amigo en San Francisco.

Me reuní con Alex Andrei , cofundador de Claritycare AI . Su historia fundacional fue bastante simple: estaban en medio de una incubadora de empresas emergentes de EntrepreneurFirst y buscaban problemas para resolver en el ámbito de la atención médica.

En ese momento, Andrei se dio cuenta de que su esposa Emelia, una “farmacéutica de back office” de una compañía de seguros de salud, pasaba mucho tiempo revisando manualmente las solicitudes de los clientes pidiendo al seguro que pagara su tratamiento.

Alex, como tecnólogo, tuvo la idea de utilizar un LLM para resolver este problema. Funcionó como por arte de magia. Así fue como Alex y su cofundador decidieron trabajar juntos en este problema.

Me encantó esta historia porque muestra que los problemas de nicho (con tamaños de mercado enormes, claro está :)) están en todas partes.

Oculto a plena vista.

Esperando que la persona adecuada los descubra y los resuelva.

Podrías ser tú. ¿A qué esperas?

Me siento generoso, así que comparto listas de problemas al final del artículo ⬇️

Cómo hacerlo usted mismo (incluso si no sabe programar)

Si tuviera que empezar un AI Wrapper desde cero, así es como lo haría:

Encuentre un problema en un nicho que pague : idealmente, uno que conozca bien. Más información sobre esto a continuación.
Construya con herramientas de IA : puede crear literalmente una aplicación completa (web/móvil) desde cero en cuestión de horas con muy poco conocimiento de código:
1. Construye con asistentes de IA:
  1. Constructores full-stack (front, back, db, implementación): GPTEngineer , Bolt , Agent de Replit
  2. Generador de front-end: V0 de Vercel
  3. Asistentes de código: Cursor's Composer
  4. Vea este video de Greg Isenberg sobre cómo utilizar estas herramientas.
2. Dependiendo del tipo de contenido que estoy intentando generar, usaría las API de:
- Para texto: GPT + una biblioteca RAG (por ejemplo, LangChain )
- Para voz: Modo de voz avanzado de ElevenLabs o OpenAI
- Para la imagen: Dall-E
- Para video: Pasarela
- Para avatares con apariencia humana: Heygen
- Para literalmente todo: los modelos de código abierto de Hugging Face
Crear una interfaz personalizada : la haría relevante para el flujo de trabajo del usuario.
Monetizar día 1
Distribuir : distribuiría el producto en las comunidades en línea relevantes (subreddits, servidores de Discord, grupos de Facebook) y, si es B2C, en gran medida a través de Tiktok (creadores de contenido UGC, acuerdos con personas influyentes y anuncios pagos)
1. Lea este increíble artículo de Startup Spells sobre cómo los mejores fundadores B2C de GenAI wrapper realizan su distribución (Arib Khan, cofundador de Musicfy.lol y Crayo.ai )
Salir o defender :
1. Si quiero jugar a corto plazo, saldría mientras las cifras de ingresos parezcan buenas.
2. Si tengo ganas de luchar contra los inevitables imitadores, consideraría recaudar fondos e invertir en un departamento de ingeniería para crear funciones de flujo de trabajo y aumentar la capacidad de defensa.

Si bien cada uno de estos puntos merece un artículo completo, no pretendo tener una receta mágica 😅. Si quieres profundizar en estos temas, consulta las lecturas adicionales al final de mi artículo. También te recomiendo encarecidamente que leas y mires el contenido de los fundadores de los envoltorios exitosos que compartí. Son muy generosos con sus consejos y, a menudo, construyen en público.

Lista de problemas

El mejor problema que puedes elegir es el que te planteas tú mismo: ráscate la picazón. De lo contrario, consulta algunos de estos recursos para obtener ideas:

Mis primeros millones: 10 ideas de negocios de IA de la reina de la IA con Sarah Guo
Greg Isenberg: “ Las 30 mejores ideas de startups de mi podcast ”
Lista de Capital Friday de su artículo “ Uso de ChatGPT para crear aplicaciones de millones de dólares (RizzGPT, Umax, Cal AI) ”

Elon Musk abandonó sus estudios en los años 90 para fundar una startup porque la ola de Internet era demasiado grande como para ignorarla.

Hoy en día, GenAI es innegable: ¿la ignorarás?

EL FINAL: ve y construye ahora

Acerca de mí

Hola chicos, gracias por leer mis peroratas.

Soy Kamil . Llevo 5 años desarrollando IA. Soy dos veces fundador y actualmente soy gerente de productos en una empresa de GenAI: Poolday.ai, que permite a los especialistas en marketing de aplicaciones móviles generar anuncios de video de alto rendimiento en segundos.

Vivo en San Francisco y lo que más me gusta es conocer gente curiosa, ambiciosa y contagiosamente entusiasta.

PD: mi próximo artículo tratará sobre cómo mitigar los resultados no deterministas para crear productos GenAI exitosos. ¡Contáctame si te interesa este tema!

Gracias a los amigos por leer borradores de este.

Clovis Vinant-Tang, Yves Martin, Pierre-Geoffroy Pasturel, Valentin Foucault, Thibault Louis-Lucas, Antoine Dusséaux, Ghita Houir Alami, Paul Reffay, Paul Roussel, Mehdi Benbrahim.