El CTO de Vercel: Los Agentes Son la Nueva Capa de Aplicación

Por Qué los Agentes Son un Nuevo Tipo de Software, No Solo una Forma Más Rápida de Escribirlo

Este es Malte Ubl, CTO de Vercel, inaugurando la primera conferencia AI Engineer en Europa. Su keynote no habla de modelos — habla de la capa de aplicación que se está construyendo encima de ellos, y de por qué la economía del software en sí misma está cambiando.

Sobre los agentes como nueva categoría de software: “There was always all this stuff we wanted to automate, but not all of it was economically viable to do with traditional software. But it is with agents.” (Siempre hubo cosas que queríamos automatizar, pero no todo era económicamente viable con software tradicional. Con agentes, sí lo es.) Malte enmarca los agentes como la solución para un rincón hasta ahora inviable del mercado del software — los flujos de trabajo llenos de casos excepcionales y conocimiento tácito empresarial que nadie codificaría jamás en un producto SaaS tradicional.

Sobre el “copocalipsis” del SaaS: “More and more companies, when they ask whether they should buy some software or make some software themselves, they’re answering that with the make side.” (Cada vez más empresas, cuando se preguntan si deberían comprar o construir su propio software, se inclinan por construirlo.) Su punto de vista: el SaaS sobrevivirá, pero el hecho de que más empresas construyan más software personalizado significa más trabajo para los ingenieros, no menos. El mercado del software está demostrando ser sorprendentemente elástico — cuanto más barato resulta hacerlo, más se produce.

Sobre los cuatro arquetipos de agentes que ya funcionan hoy: Malte expone los patrones prácticos que ve en producción — no investigación especulativa, sino sistemas desplegados:

1. Agente como servicio / soporte al cliente — la versión 24/7 de un rol de 9 a 5.
2. Investigación comprimida — un agente realiza la fase de investigación de un proceso de negocio, y un humano sigue tomando la decisión final. El formulario “contactar con ventas” de Vercel lo gestiona un agente que lee LinkedIn, verifica el tamaño de la empresa y entrega un dosier preparado a un humano.
3. Aflorar información existente — “Is your issue tracker up to date? Probably not. Could it be? Yes — the info exists in Slack, in a Granola recording, somewhere.” (¿Está actualizado tu gestor de incidencias? Probablemente no. ¿Podría estarlo? Sí — la información existe en Slack, en una grabación de Granola, en algún lugar.) Los agentes conectan el conocimiento existente de la empresa allí donde se necesita.
4. Eliminar el trabajo tedioso — el agente de soporte de Vercel tiene una tasa de resolución automática del 90%, y la satisfacción laboral del equipo aumentó porque los humanos solo gestionan los casos interesantes.

Sobre los agentes como usuarios del software: “In the last 7 days, over 60% of page views on vercel.com were AI agents.” (En los últimos 7 días, más del 60% de las páginas vistas en vercel.com fueron de agentes de IA.) La consecuencia de primer orden es que las interfaces visuales se están abaratando mientras que las CLIs y las APIs se están encareciendo. La consecuencia de segundo orden es que la infraestructura tiene que ejecutar software que nadie del equipo realmente escribió.

Sobre dónde se acumula el valor: “Model companies are commoditizing. In that world, we the AI engineers are the powerful ones. Our agents are the ones that actually create the business value.” (Las empresas de modelos se están convirtiendo en commodities. En ese mundo, nosotros los ingenieros de IA somos los poderosos. Nuestros agentes son los que realmente crean el valor empresarial.) Malte es explícito en que Europa no ganará la batalla de los modelos — pero no lo necesita, porque el AI SDK de Vercel, Poe y OpenCode son liderados desde Europa y se sitúan en la capa donde ahora vive el dinero.

Cuatro Arquetipos de Agentes Que Cualquier Empresa Puede Desplegar Hoy

• Agente como servicio - El rol de soporte que funciona 24/7 (CRMs, patrón Decagon)
• Investigación comprimida - El agente investiga, el humano decide; un trabajo de 30 minutos se convierte en 5 minutos, 100.000 veces al año
• Aflorar información existente - Conectar información de Slack, grabaciones y documentos con gestores de incidencias y actualizaciones de estado
• Eliminar el trabajo tedioso - Agente con 90% de resolución automática; la satisfacción laboral del equipo de soporte se disparó
• Pregunta “¿qué es lo que más odias de tu trabajo?” - La pregunta mágica de Malte para encontrar oportunidades para agentes
• El 60% del tráfico web ya son agentes - Las interfaces visuales son baratas; las CLIs y las APIs son la interfaz real ahora

Qué Significa Esto para las Empresas que Construyen Flujos de Trabajo Impulsados por Agentes

La capa de aplicación es donde se construirá el software de la próxima década y donde se acumulará el valor económico. Las empresas no necesitan elegir el “modelo ganador” — necesitan identificar los flujos de trabajo que vale la pena automatizar. El marco de Malte de investigación comprimida y eliminación del trabajo tedioso es exactamente el patrón que convierte la IA de una curiosidad en una partida presupuestaria: el mismo proceso, el mismo perfil de riesgo, un orden de magnitud menos de tiempo humano. Para quienes contratan empleados de IA en lugar de comprar otra suscripción SaaS, estos arquetipos son el manual de juego.