acabo de escuchar a Joe Liemandt hablar sobre esto en Invest Like The Best. Las empresas nativas de IA pueden reemplazar completamente a los SORs incumbentes - eso históricamente nunca fue posible. "Las empresas nativas de IA van a valer más que cualquier empresa de SaaS que haya existido."

Los fundadores a menudo nos preguntan: ¿qué se necesita realmente para construir una empresa de IA duradera? En la IA empresarial, estamos viendo emerger dos modelos una y otra vez: Pozos de petróleo (sistemas de registro) y Tubos (capas de automatización). 1️⃣ Los pozos de petróleo se convierten en la fuente de verdad para los datos y los flujos de trabajo asociados. Vemos dos puntos de entrada: Reemplazo total: Cuando los sistemas heredados están lastrados por deudas tecnológicas, los compradores están motivados a asumir el riesgo de reemplazarlos por nuevos sistemas nativos de IA. @hxtweets @amrit_hx reconstruyeron la fijación de precios y la suscripción de seguros desde la ingestión hasta la presentación; Valon @wangandrewd colapsó más de 25 sistemas de servicio hipotecario en uno; @usevesta @michael_yu rediseñó la originación de préstamos para que las tareas pudieran ejecutarse en paralelo. Terreno virgen: Cuando no existe ningún sistema, las startups capturan clientes temprano y crecen con ellos. @Rillet_HQ comenzó como el primer ERP para equipos de finanzas de PYMEs, automatizando flujos de trabajo manuales, y desde entonces se ha expandido para reemplazar a incumbentes como NetSuite. Los pozos de petróleo tardan más en perforarse, pero una vez establecidos, crean fosas profundas y duraderas. Poseer el sistema de registro desbloquea flujos de trabajo que nadie más puede construir y genera costos de cambio. 2️⃣ Tubos (capas de automatización/orquestación) -- Estos se sitúan sobre los sistemas existentes y automatizan el "trabajo de pegamento" que los humanos realizan entre ellos. Hemos visto dos patrones principales: Sistemas fragmentados: Cuando coexisten muchos sistemas arraigados, los tubos unifican flujos de trabajo sin requerir un reemplazo total. @furtheraicom proporciona flujos de trabajo agénticos para seguros, automatizando procesos engorrosos (presentaciones, informes de pérdidas, cumplimiento) a través de múltiples sistemas. Middleware humano: Cuando los humanos son el puente entre los sistemas, los tubos digitalizan ese trabajo. @Concourse_ai construye agentes de IA para equipos de finanzas, conectándose a varios sistemas financieros para que los equipos puedan consultar y analizar sin esfuerzo manual. @SolaAI_ permite a los clientes registrar un flujo de trabajo una vez y convertirlo en un agente de IA en vivo para tareas como la conciliación de facturas. Los clientes no tienen que elegir. Las empresas a menudo comprarán ambos: un nuevo sistema de registro en un área, automatizaciones ligeras en otra. Pero para los fundadores, las estrategias son distintas, pero ambas pueden ser masivas. Lo que importa no es intentar hacer ambas cosas a la vez, sino saber qué juego estás jugando para ganar. Nueva publicación de mi parte y @joeschmidtiv 👇

Sí, soy yo en el cartel. No, no es una película real. Y sí, este es absolutamente otro post sobre sistemas de registro. Pero seguimos volviendo a este tema por una razón. Cuando se trata de IA empresarial, la mayoría de las empresas duraderas terminan en una de dos categorías: pozos de petróleo (sistemas de registro) o tuberías (capas de automatización/orquestación). Los pozos de petróleo profundizan en un solo flujo de trabajo hasta convertirse en el sistema de registro. Tardan más en establecerse, pero una vez que posees el modelo de datos y el flujo de trabajo, desbloqueas nuevas capacidades y construyes una defensa estructural que se acumula con el tiempo. Las tuberías se sitúan sobre los sistemas existentes y automatizan el "trabajo de pegamento" que los humanos realizan actualmente entre ellos. Se adoptan rápidamente, cada flujo de trabajo añadido hace que la plataforma sea más pegajosa, pero no poseen la verdad fundamental. Ambas estrategias pueden construir empresas masivas. Pero requieren elecciones muy diferentes en el diseño del producto, el movimiento GTM y la defensibilidad. El mayor error no es elegir uno sobre el otro, sino no tener claro qué juego estás jugando realmente. Si los datos críticos están dispersos en sistemas o atrapados en procesos manuales, la oportunidad se parece a un pozo de petróleo: un nuevo sistema de registro. Si el panorama está fragmentado, lleno de incumbentes arraigados y depende de humanos para mover el trabajo entre sistemas, la oportunidad se parece a una tubería: una capa de automatización en la parte superior. Las empresas que perduran son las que leen su mercado correctamente y construyen todo en torno a eso.