La IA es la Computer

La IA es la Computer

Hace poco lanzamos Perplexity Computer. Esta publicación explica nuestro razonamiento al respecto.

Cada pocas semanas, se lanza un nuevo producto de IA que provoca pánico en el mercado. Es una nueva iniciativa, o un agente, o algo así. Sea lo que sea, puedo decirte una cosa que no puede hacer.

Incluso con el mejor modelo de IA del mundo, no puede realizar su mejor trabajo para usted.

¿Cómo lo sé? Porque el estado de los modelos de frontera se ha vuelto tan avanzado que, para obtener el mejor talento de cualquiera de ellos, se necesitan diferentes modelos trabajando juntos. La mayor debilidad de Claude es que solo colabora con Claude.

Ninguna familia de modelos puede operar a su máximo nivel sin el talento de otros. A medida que los modelos se vuelven más potentes, estamos viendo que se especializan. El estado futuro de la IA es que su mejor trabajo se realizará cuando haya diferentes modelos trabajando juntos.

En la IA llamamos a esto "orquestación" o, a veces, "el marco". Como quiera llamarlo, el rendimiento superior de la orquestación de múltiples modelos está muy por delante de cualquier cosa que pueda hacer cualquier familia individual de modelos.

La siguiente fase de la IA debe ser masivamente multimodelo. Eso es Perplexity Computer. Hay diecinueve modelos disponibles en el backend, y los resultados me han impresionado más que cualquier otra cosa en la IA desde hace tiempo.

Así es como surgió.

Cómo se construyó Computer

Al principio, llamamos a nuestro experimento ASI. Realmente no significaba nada, pero a veces lo llamábamos "Inteligencia Artificial Superior". (Podría haber significado "Otra integración de Slack", porque ahí es donde vivía al principio).

Lo consideramos un trabajador digital. Envías un mensaje al trabajador en Slack con una tarea y este se pone a trabajar. Delega, crea subagentes para diferentes tareas, crea archivos para ayudarse a sí mismo con el siguiente paso, encuentra información vital y ocasionalmente comprueba el progreso, solo cuando es necesario. Podrías irte a dormir y despertarte con semanas de trabajo completadas. O podrías pedirle que trabaje durante semanas, y continuaría de manera fiable y repetida.

Durante este tiempo, el mundo descubrió Clawdbot, ahora OpenClaw. Era interesante, si te gusta que el malware lea tus textos. Podíamos ver que ASI era más seguro y mucho más capaz: tenía un sistema de archivos, conectado a cientos de herramientas, podía leer y escribir en archivos, escribir código, usar herramientas de CLI, navegar por Internet y era capaz de orquestar cada tarea a los subagentes correctos que utilizan el mejor modelo adecuado para esa tarea. Todo dentro de un entorno aislado de desarrollo seguro en la nube.

De hecho, ASI no era realmente un trabajador digital remoto. Con acceso a un sistema de archivos, una shell para ejecutar código de forma segura y un navegador para acceder a aplicaciones web y conectores, ASI era esencialmente una computadora. Su computadora. La computadora.

Así que oficialmente lo llamamos Perplexity Computer.

Por qué importa la web

En 2011, Google tuvo la idea de que se podía lanzar una computadora solo con Internet, archivos y una terminal bash. Se llamó Chromebook. Google tenía razón al entender que la parte más importante de la computadora es que tiene acceso a la web.

La web es donde trabajamos y nos comunicamos. También es nuestro dispositivo de almacenamiento, literal y figurativamente. Contiene grandes cantidades de datos, información y conocimientos. Algunos compartidos, otros personales.

Si piensa en la web como un sistema de almacenamiento de conocimiento, siempre ha sido muy buena en la función de ESCRITURA. El primer blog se publicó a principios de los 90, y la publicación y el almacenamiento de conocimientos en la web se han disparado desde entonces.

Lo que Google subestimó con el Chromebook es que el mayor problema de la web como sistema de almacenamiento es, en realidad, la función de LECTURA. Para leer conocimientos de la web, hemos confiado en una búsqueda algorítmica que se ha mantenido más o menos igual durante 28 años.

Los motores de búsqueda, como forma de acceder al conocimiento, nunca han sido capaces de realizar una investigación profunda, sintetizar o resumir. Tampoco pueden los motores de búsqueda comportarse como un agente para acceder a cualquier conocimiento en la web que requiera una acción para acceder a él.

Luego llegó la IA. Perplexity creó el primer motor de respuestas, y los demás le han seguido. Nos hemos mantenido enfocados en una IA precisa, con un enfoque intenso en la Investigación profunda. Esto se debe a que cuando la IA puede encontrar, analizar, razonar y presentar con precisión todo el conocimiento de la web abierta, el problema de LECTURA finalmente se resuelve.

Si Internet es el disco de almacenamiento del conocimiento terrestre, Perplexity resolvió la función de lectura.

Una vez que la web sea un sistema de almacenamiento de lectura/escritura totalmente funcional, con agentes que puedan navegar y realizar tareas, lo único que le queda a la computadora es todo lo que es personal.

La memoria persistente hace que una computadora sea personal. Tiene archivos y herramientas, y son sus archivos y herramientas, privados y adaptados a sus preferencias. La computadora debe ser capaz de trabajar con ellos para usted, personalmente.

Las computadoras también crean. Fabrican artefactos reales como código, documentos y archivos. Almacenan los archivos, recuperan los archivos, escriben nuevos archivos, acceden a los archivos. La IA puede hacer todas estas cosas. Finalmente, cuando la IA está haciendo todo este trabajo, necesita tener a mano diferentes modelos de frontera para diferentes trabajos en la computadora.

Cualquier computadora que sea útil requiere demasiadas habilidades diferentes para que un solo modelo sea bueno en todas ellas. La orquestación es esencial para la computadora.

Es posible que esto signifique que el código base del sistema operativo se convierta en un foso menor para los fabricantes de dispositivos a medida que la IA avanza. No lo sé. Lo que sí sabemos es la computadora es el sistema de orquestación.

Por qué importa la orquestación

Steve Jobs dijo: "Los músicos tocan sus instrumentos. Yo toco la orquesta." La IA es similar. Un Stradivarius tiene ciertos rasgos, y nos sorprende su sonido y artesanía. Pero todavía no puede sacudirte como un tambor bajo, y el tambor no puede emocionarte como la sinfonía de Mahler.

Los creadores de modelos son los Antonio Stradivari de nuestro tiempo. No digo esto de manera irrespetuosa. Admiro cada nueva capacidad de los modelos y apoyo apasionadamente el trabajo en los laboratorios de frontera. Impulsan nuestro futuro hacia adelante.

Pero ahora vemos que los modelos se están especializando, no convirtiéndose en productos básicos. Cuando construyes agentes con ellos, tienen talentos diferentes, como cualquier trabajador. Uno es mejor en el razonamiento. Otro en código. Otro en la escritura creativa. Lo que importa es cómo los orquestas.

Orquestar entre modelos y familias es la única forma de construir un sistema lo suficientemente versátil como para manejar el trabajo real. Cuando necesitas Investigación profunda para informar una decisión, quieres un modelo optimizado para la precisión y la recuperación. Cuando necesitas escribir código, quieres un modelo entrenado en miles de millones de líneas de bases de código de producción.

Ya sea que estés gestionando equipos de personas o una sinfonía de músicos, el trabajo de alta calidad siempre ha sido así. Los agentes de IA no son diferentes.

Para los flujos de trabajo, el diferenciador es el marco. Un planificador desglosa los objetivos complejos en subtareas. Un orquestador asigna esas tareas a los agentes correctos, hace cumplir las reglas y gestiona la ejecución. Los subagentes especializados realizan acciones enfocadas. La memoria compartida almacena el contexto y los aprendizajes para la continuidad. En otras palabras, la inteligencia es la computadora.

La próxima evolución de la computadora

Hace 400 años, una "computadora" era un aprendiz de astrónomo. (Las personas que nombraban a los cometas.)

Luego, la computadora fue mecánica, luego electromecánica, luego digital. Alrededor de 1974, apareció la GUI (interfaz gráfica de usuario). Con la GUI, podíamos trabajar con la computadora de nuevas maneras. Podíamos delegarle y ver su trabajo. Más tarde, la pantalla se plegó sobre el teclado para ser una computadora personal portátil.

Es un meme decir que la próxima evolución de la computadora es cuando Steve Jobs puso la computadora personal en el bolsillo de todos. Hoy parece más preciso decir que puso una pantalla frente a la cara de todos. Todos están haciendo scroll. En los últimos 49 años, la GUI ha evolucionado de cómo controlamos la computadora a cómo la computadora nos controla a nosotros.

El agotamiento con este modelo está creciendo. La fiebre de los Mac Minis durante la moda de OpenClaw fue un ejemplo perfecto. Las GUI son necesarias, pero no siempre son necesarias.

Los modelos de IA finalmente se han vuelto lo suficientemente avanzados como para devolver la computadora a su verdadero significado: trabajar de forma autónoma y precisa. Y de forma asíncrona, para liberarnos de verla trabajar.

El mouse, la GUI y el teclado son todas tecnologías importantes, pero son interfaces. Y a menos que quieras un caballo autónomo completo, tienes que admitir la interfaz nunca ha importado tanto como la computadora.

El futuro es Computer

Los modelos de IA se están volviendo tan capaces que los productos construidos a su alrededor han sido un cuello de botella para mostrar su verdadero potencial. La interfaz de chat es buena para las respuestas, y los agentes son buenos para tareas individuales. Mientras tanto, la interfaz de usuario para flujos de trabajo completos siempre ha sido la computadora.

La IA ahora es firmemente multimodal. Entiende y genera muchas formas de datos en un solo sistema coherente. Jensen y otros han dicho que el futuro de la IA también debe ser multimodelo. Tienen razón; los modelos especializados deben colaborar como un equipo. Puede ser más preciso decir que el futuro de la IA es masivamente multimodelo.

A medida que la IA reemplaza más funciones de la computadora misma, la actividad central de la computadora será la orquestación multimodelo masiva.

Y solo estamos al principio. En 2025, un nuevo modelo de frontera entró en el mercado, en promedio, cada 17 días. Con cada nuevo avance de capacidad en la IA, otra música sube al escenario para tomar su puesto en la sinfonía. El director levanta su batuta. La computadora se pone a trabajar.

Prueba Computer hoy.