¿Alguna vez has pensado que la red realmente ha superado completamente la capacidad de procesamiento humano? Imagina una empresa que necesita rastrear a diario los cambios de precios, actualizaciones de inventario y la dinámica de los competidores en miles de sitios web, estos datos cambian cada minuto, y los navegadores tradicionales y la operación manual no pueden hacer frente a esto. Cuando vi la noticia de que TinyFish acaba de completar una ronda de financiación Serie A de 47 millones de dólares, me di cuenta de que no solo era una ronda de financiación, sino el comienzo de una nueva era: la era del Agente Web a nivel empresarial. He estado reflexionando sobre la aplicación comercial de los agentes de IA, pero el enfoque de TinyFish me ha mostrado una dirección más realista y disruptiva: hacer que el agente de IA no solo simule a los humanos navegando por la web, sino que ejecute flujos de trabajo comerciales complejos con los requisitos de escala, fiabilidad y cumplimiento a nivel empresarial.
La ronda de financiación liderada por ICONIQ Capital ha atraído la participación de conocidas instituciones de inversión como USVP, Mango Capital, MongoDB Ventures y Sandberg Bernthal Venture Partners. Es especialmente notable que Sandberg Bernthal Venture Partners es un fondo cofundado por la exejecutiva de Meta Sheryl Sandberg, cuya participación añade un valor estratégico importante a este proyecto. Pero lo que realmente me interesa no es la financiación en sí, sino que TinyFish ya ha desplegado a gran escala en entornos de producción de empresas de la lista Fortune 500 como Google, DoorDash y ClassPass, realizando millones de operaciones cada mes. Esto significa que han cruzado la brecha entre el demo y el verdadero valor comercial, un logro extremadamente raro en el campo de los agentes de IA.
El fondo del equipo fundador también es muy llamativo, reflejando la combinación perfecta de profundidad técnica y perspicacia comercial. El CEO Sudheesh Nair fue presidente de Nutanix, con una rica experiencia en desarrollo de productos empresariales y promoción de mercado. El cofundador Shuhao Zhang es un exingeniero de Meta, que participó en el desarrollo de GraphQL y tiene una profunda acumulación de técnica en la construcción de sistemas a gran escala. Otro cofundador, Keith Zhai, es un exreportero senior del Wall Street Journal, cuya experiencia en medios aporta al equipo una perspectiva única para la obtención y análisis de información. Esta triple combinación de experiencia técnica, comercial y mediática les ha permitido construir una perspectiva única para entender y abordar las verdaderas necesidades de las empresas en automatización de redes. Como mencionó Shuhao en una entrevista, construir una empresa es "realmente la parte más difícil de marketing y posicionamiento", y el fondo mediático de Keith precisamente refuerza esta debilidad.
De AgentQL a la evolución tecnológica del Agente Web empresarial
Conocer la trayectoria de desarrollo de TinyFish me ha dado una comprensión más profunda de su acumulación tecnológica. Esta empresa ha estado trabajando en silencio durante 20 meses, aunque hasta ahora no ha salido oficialmente del modo oculto. Su primer producto, AgentQL, ha establecido una base tecnológica importante para los agentes web de nivel empresarial. AgentQL resuelve un problema que ha preocupado a los desarrolladores durante mucho tiempo: cómo permitir que los agentes de IA puedan identificar y operar con precisión los elementos de una página web.
Shuhao Zhang observó una tendencia importante al desarrollar AgentQL: "Hace 20 meses, realmente vi una tendencia y un cambio hacia un mundo más proactivo. En ese momento, todavía era GPT-3.5, pero realmente vi la capacidad de razonamiento y la capacidad de manejar tareas complejas. Así que lo que realmente faltaba era una forma más nativa de IA para que los agentes de IA accedieran a la web." Esta percepción es muy clave. Las herramientas tradicionales de automatización web dependen de selectores CSS o XPath, y estos métodos a menudo fallan ante nombres de clases generados dinámicamente y estructuras de página en constante cambio. AgentQL permite a los desarrolladores usar lenguaje natural para describir elementos de página, como "el botón de envío rojo" o "la tarjeta con un título específico".
Aprecio especialmente las decisiones de diseño arquitectónico de AgentQL. Opta por analizar las páginas basándose en el DOM en lugar de en capturas de pantalla, una decisión que tiene consideraciones técnicas profundas detrás. Shuhao explicó: "En el conjunto de datos de entrenamiento del modelo de lenguaje, hay muchos más datos de HTML y DOM que de imágenes. Además, las capturas de pantalla tienen limitaciones físicas; cuando tienes páginas largas, desplazamiento horizontal y vertical, y contenido oculto detrás de paneles colapsables, la captura de pantalla enfrenta todo un conjunto de restricciones." Esta elección técnica refleja la profunda comprensión del equipo sobre los límites de la capacidad del modelo de IA.
El éxito de AgentQL ha sentado una base importante para TinyFish. Ya ha sido integrado en los principales marcos de IA como LangChain, LlamaIndex y LFlow, sirviendo miles de millones de llamadas a la API. Más importante aún, su innovación en extensiones de Chrome y herramientas para desarrolladores permite a los desarrolladores verificar la precisión de las consultas antes de la implementación real. Esta experiencia de desarrollo de "lo que ves es lo que obtienes" ha reducido significativamente la barrera de entrada y también ha mejorado la fiabilidad de la implementación final. Desde AgentQL hasta el Agente Web de nivel empresarial, TinyFish ha demostrado una trayectoria de evolución tecnológica desde herramientas básicas hasta soluciones completas.
¿Por qué los métodos tradicionales de automatización de redes están obsoletos?
He observado una tendencia notable en los últimos años: la red se ha vuelto cada vez más compleja, mientras que nuestros métodos para acceder y procesar datos en la red han permanecido en el pasado hace diez años. TinyFish, en su último blog, hace una profunda observación: "La historia de la red siempre ha sido la historia de la escala." Desde las primeras páginas estáticas, hasta los millones de sitios web que se pueden buscar a través de Yahoo y Google, pasando por el comercio electrónico y las plataformas sociales, hasta que finalmente toda la empresa se trasladó a la red. Pero el problema es que la velocidad de crecimiento de la red supera con creces nuestra capacidad para manejarla.
La red actual se ha convertido en un laberinto. La información está oculta detrás de la pantalla de inicio de sesión, el contenido cambia con scripts y personalización, y los precios se ajustan cada minuto. Como dice TinyFish: "La red se ha convertido en un laberinto que no se puede comprender a escala humana." Las herramientas de raspado web tradicionales y los scripts de automatización son insuficientes frente al entorno moderno de la red. Los sitios web utilizan carga dinámica, medidas anti-bot y contenido personalizado, lo que hace que los métodos tradicionales fallen con frecuencia.
Es aún más importante que las aplicaciones empresariales requieren niveles de precisión, estabilidad y Cumplimiento que superan con creces las necesidades de los usuarios individuales. Sudheesh Nair, el fundador de TinyFish, tiene una profunda comprensión de este problema. Él señala: "La red actual abarca miles de plataformas y miles de millones de páginas, pero las empresas no pueden aprovechar su potencial plenamente, ya que el trabajo necesario para crear valor comercial a gran escala es complejo, manual y está limitado por la capacidad humana." Esta observación es muy precisa. He visto a demasiadas empresas gastar una gran cantidad de recursos humanos para recopilar manualmente información sobre competidores, rastrear precios de mercado y monitorear cambios en el inventario; estas tareas no solo son ineficientes, sino que también son propensas a errores.
TinyFish enfatizó especialmente la complejidad del entorno de red moderno en su presentación técnica. Shuhao Zhang mencionó: "Los nombres de clase del marco de red moderno se generan dinámicamente. Si actualizas la página, ciertos sitios web cambiarán todo. El contenido también es dinámico. Por lo tanto, nth-child también cambiará su orden cuando tengas un nuevo banner, y el carrusel cambiará." Este detalle técnico explica por qué los selectores CSS tradicionales y los métodos XPath ya no son confiables.
Estoy especialmente de acuerdo con un punto de vista que TinyFish ha planteado: la red ha superado la capacidad de los navegadores. Ellos escribieron en su blog: "La creación de nuevas oportunidades e ingresos depende de miles de flujos de trabajo que operan en miles de sitios web, con miles de millones de cambios cada día. Ningún analista humano puede seguir el ritmo. Las herramientas para consumidores, esos proxies construidos para individuos una a la vez en un navegador, nunca fueron diseñadas para soportar este peso." Lo que las empresas modernas necesitan no son navegadores mejores, sino sistemas inteligentes que puedan entender y adaptarse a la complejidad de la red.
Revolución del Agente Web Empresarial de TinyFish
La razón por la que el método de TinyFish llamó mi atención es porque desde el principio han diferenciado claramente las diferencias fundamentales entre un agente web de consumo y uno de nivel empresarial. Como señalaron en su análisis: "El agente web de nivel empresarial es fundamentalmente diferente del agente de navegador de consumo." Los agentes de consumo son buenos para manejar tareas personales, como organizar itinerarios de viaje o proporcionar recomendaciones personalizadas basadas en el historial de navegación, que son tareas simples uno a uno. Pero el agente web de nivel empresarial necesita automatizar aquellos flujos de trabajo comerciales complejos que deben ejecutarse miles o incluso millones de veces, y no pueden fallar.
Sus agentes web de nivel empresarial cuentan con varias características clave que me han mostrado un verdadero avance tecnológico. Primero, el diseño orientado a resultados, estos agentes no están destinados a mostrar capacidades técnicas, sino a lograr resultados comerciales medibles, como el crecimiento de ingresos, ahorro de costos o aumento de cuota de mercado. En segundo lugar, la cobertura completa del flujo de trabajo, son capaces de manejar cada etapa del proceso, no solo tareas aisladas. Tercero, la confiabilidad y cumplimiento de nivel empresarial, lo que significa que pueden satisfacer los requisitos de seguridad, gobernanza y tiempo de funcionamiento de organizaciones grandes a nivel global.
Lo que más me impresionó fue su capacidad de "escala planetaria". El Agente Web de TinyFish puede coordinar acciones en miles de plataformas al mismo tiempo, una escala que las herramientas de automatización tradicionales no pueden alcanzar. Imagina un agente capaz de monitorear simultáneamente los cambios de precios en miles de sitios de comercio electrónico en todo el mundo, analizar en tiempo real las estrategias de promoción de los competidores y consolidar esta información en conocimientos comerciales ejecutables. Esto no es solo un avance tecnológico, sino una transformación fundamental en la forma de recopilar inteligencia comercial.
Desde el punto de vista de la implementación técnica, TinyFish utiliza modelos de inferencia avanzados para comprender y adaptarse a los cambios en el entorno de la red. Su sistema emplea modelos de IA avanzados para la inferencia y la exploración, y luego codifica este conocimiento para lograr una ejecución masiva de alta velocidad y determinista. Este enfoque combina la flexibilidad de la IA con la fiabilidad de la automatización tradicional. Más importante aún, su infraestructura puede aprender, adaptarse y escalar, lo que significa que el sistema se vuelve más inteligente y fiable a medida que se utiliza.
Aprecio especialmente la consideración de TinyFish en términos de seguridad y cumplimiento. Las aplicaciones de nivel empresarial no pueden asumir el riesgo de filtraciones de datos o violaciones de cumplimiento como los productos de consumo. El Web Agent de TinyFish incorpora un marco de gobernanza y postura de seguridad de nivel empresarial, asegurando que todas las operaciones tengan registros de auditoría completos y trazabilidad. Como ellos enfatizan: "El agente TinyFish está diseñado específicamente para operar a la escala, confiabilidad y cumplimiento que requieren las empresas." Esta profunda comprensión de las necesidades empresariales es la razón clave por la que han podido implementarse con éxito en empresas de Fortune 500.
En el diseño de la arquitectura técnica, TinyFish demuestra una profunda comprensión de la tecnología moderna de IA. Shuhao Zhang mencionó en la presentación técnica: "Los avances en la IA generativa y los nuevos modelos de inferencia publicados han hecho que la red sea más compleja, lo que hace que las herramientas tradicionales sean más difíciles de acceder." Pero son precisamente estos modelos de inferencia los que proporcionan a TinyFish la capacidad de entender y manejar la complejidad de la red actual, permitiendo a la empresa expandir sus operaciones de manera segura y convertir la complejidad en una ventaja comercial.
Casos comerciales reales demuestran el valor
Teoría tan buena necesita validación práctica, y el desempeño de TinyFish en este aspecto me ha impresionado. Ya han logrado implementaciones a gran escala en empresas líderes de múltiples industrias, y estos casos muestran el verdadero valor comercial de los Agentes Web a nivel empresarial. Actualmente, TinyFish opera cientos de miles de Agentes Web empresariales, realizando millones de operaciones al mes para empresas de la lista Fortune 500 y empresas de alto crecimiento, y esta escala por sí misma demuestra la madurez de la tecnología y la veracidad de la demanda del mercado.
En la industria hotelera, TinyFish desarrolló un Web Agent para Google que resolvió un desafío técnico de larga data. Japón cuenta con miles de hoteles que utilizan sistemas de reservas antiguos, los cuales no pueden integrarse directamente con el agregador de búsqueda de Google. Las soluciones tradicionales requerían que estos hoteles actualizaran todo su sistema informático, lo que resultaba costoso y difícil de implementar. El Web Agent de TinyFish puede agregar automáticamente la información de inventario de estos hoteles, permitiendo a los consumidores encontrar y reservar estas habitaciones a través de la búsqueda de hoteles de Google, sin que los hoteles necesiten realizar actualizaciones en su infraestructura. Este caso muestra perfectamente cómo un Web Agent empresarial puede crear nuevo valor comercial sin destruir los sistemas existentes.
En el ámbito del transporte, una empresa líder en el servicio de coches de alquiler utiliza TinyFish para recopilar millones de variables de precios cada mes, logrando ajustes dinámicos en el mercado casi en tiempo real. Esta capacidad les permite responder rápidamente a las estrategias de precios de los competidores, optimizar su modelo de precios y, en última instancia, mejorar su competitividad y rentabilidad en el mercado. Imagina cuántos recursos humanos se necesitarían para recopilar y analizar estos datos de forma manual, además de que sería muy difícil garantizar la puntualidad y precisión de los datos.
La aplicación en el campo del comercio electrónico demuestra aún más la poderosa capacidad del Web Agent. Las marcas globales pueden rastrear simultáneamente los precios de los competidores en miles de sitios web de venta al por menor, monitorear los cambios en el inventario y capturar datos de promociones. Esta inteligencia de mercado en tiempo real permite a las empresas ajustar rápidamente sus estrategias de precios, descubrir nuevas oportunidades de mercado y evitar perder información comercial importante. Más importante aún, la recopilación y el análisis de estos datos están completamente automatizados, lo que reduce significativamente los costos operativos.
El alcance de los clientes de TinyFish también se está expandiendo constantemente. Además de gigantes tecnológicos como Google y DoorDash, empresas en crecimiento como ClassPass también están utilizando sus servicios. Esto indica que el valor de los Agentes Web para empresas no se limita a las grandes empresas, las empresas de tamaño mediano también pueden beneficiarse. Especialmente en las industrias minorista y turística, TinyFish se centra en la monitorización dinámica de precios como escenario de aplicación central, ayudando a las empresas a rastrear en tiempo real los precios, promociones, tiempos de entrega y niveles de inventario de sus competidores.
La evaluación de Abhi Shah, director de ciencia de datos de DoorDash, es especialmente convincente: "La plataforma de TinyFish gestiona a gran escala la complejidad de las interacciones en la red. Además de DoorDash, TinyFish también potencia flujos de trabajo de alto riesgo para hoteles, comercio electrónico y plataformas de mercado, ayudando a las empresas a capturar datos de red cambiantes, actuar más rápido y convertir cambios continuos en resultados medibles." Este reconocimiento de usuarios reales es más convincente que cualquier demostración técnica.
Desde la perspectiva del modelo de negocio, el éxito de TinyFish radica en su enfoque en resolver los problemas reales de las empresas, en lugar de perseguir la novedad tecnológica. Tradicionalmente, estas tareas eran realizadas por grandes equipos offshore mediante la entrada manual de datos, o eran manejadas por scripts de software personalizados, los cuales a menudo fallaban cuando había cambios en el diseño del sitio web. TinyFish ofrece una solución más robusta y escalable, abordando los rápidos cambios en el entorno digital mediante un enfoque impulsado por IA.
¿Por qué los inversores ven con buenos ojos esta dirección?
La decisión de ICONIQ Capital de liderar esta ronda de financiación me ha hecho reflexionar mucho. Como una de las principales firmas de capital de riesgo enfocada en inversiones en etapas de crecimiento, las inversiones de ICONIQ suelen tener consideraciones estratégicas profundas. Su socio Amit Agarwal mencionó un punto clave al explicar la decisión de inversión: TinyFish ya ha logrado la implementación de su producto a gran escala entre clientes, quienes a su vez poseen suficientes recursos de desarrollo para construir sistemas similares por sí mismos. "Ya lo han operacionalizado y productizado, y se ha desplegado a gran escala para dos grandes clientes que cuentan con todos los recursos de desarrollo interno para construir este tipo de cosas por sí mismos", dijo Agarwal.
Esta observación es muy importante. Empresas tecnológicas como Google y DoorDash tienen la capacidad de desarrollar herramientas de automatización de redes por sí solas, pero eligen utilizar la solución de TinyFish, lo que demuestra que el valor que ofrece TinyFish va más allá de una simple implementación tecnológica. Creo que este valor se manifiesta principalmente en tres aspectos: grado de especialización, efecto de escala y capacidad de innovación continua. El grado de especialización se refleja en la profunda dedicación de TinyFish al campo de los Agentes Web empresariales. No intentan crear una plataforma de IA genérica, sino que se dedican a resolver problemas específicos de automatización de redes para empresas.
El equipo de inversión de ICONIQ ha elogiado altamente la capacidad técnica de TinyFish. Amit Agarwal declaró: "El agente web innovador de TinyFish puede replicar a gran escala el comportamiento humano en la red, proporcionando la flexibilidad y fiabilidad que las empresas necesitan. Esto está estableciendo una base para una transformación significativa en la forma en que las empresas y las aplicaciones interactúan con la red, recopilan inteligencia y automatizan flujos de trabajo. Nadie más ha resuelto este problema, y TinyFish ya ha entregado resultados en el entorno de producción de los clientes de hoy."
El efecto de escala proviene de su inversión en infraestructura. Construir una infraestructura capaz de soportar el funcionamiento simultáneo de cientos de miles de Web Agents requiere una enorme inversión técnica, que resulta poco económica para la mayoría de las empresas. TinyFish ha construido dicha infraestructura y posee una capacidad de procesamiento de "escala planetaria", lo que les ha creado una importante barrera competitiva.
La capacidad de innovación continua puede ser el factor más importante. El entorno de la red está en constante cambio, con nuevas tecnologías anti-bot, nuevas arquitecturas de sitios web y nuevas medidas de seguridad surgiendo constantemente. El equipo de TinyFish se especializa en enfrentar estos desafíos, y sus soluciones evolucionan con los cambios en el entorno de la red. Para los clientes empresariales, esto significa que pueden centrarse en su negocio principal sin preocuparse por el mantenimiento y la actualización de las herramientas de automatización de la red.
Desde la perspectiva de las oportunidades del mercado, los inversores creen que ahora es el momento clave para la explosión de los Agentes Web de nivel empresarial. El campo de los agentes de IA está experimentando una fiebre del oro, con grandes empresas tecnológicas y startups compitiendo por aprovechar la transición de modelos de lenguaje estáticos a agentes dinámicos capaces de realizar tareas complejas y de múltiples pasos. TinyFish ya ha establecido una posición tecnológica líder y una base de clientes en este momento crucial, lo que crea condiciones para que ocupen una posición favorable en un mercado de rápido crecimiento.
La nueva financiación proporciona a TinyFish fondos de desarrollo para tres a cuatro años, lo que les permite continuar invirtiendo en el desarrollo de productos y expandir sus operaciones de marketing. El CEO Sudheesh Nair dejó claro que el objetivo no es solo ayudar a las empresas a ahorrar costos, sino "ayudar a las empresas a ganar más dinero". Este enfoque en crear valor incremental en lugar de simplemente optimizar costos es una de las razones importantes por las que los inversores están interesados.
Los avances clave de la tecnología AI Agent y los desafíos futuros
Desde un punto de vista técnico, el éxito de TinyFish no se podría lograr sin los recientes avances en modelos de lenguaje de gran tamaño y capacidades de inferencia. Las herramientas de automatización del pasado dependían de reglas y scripts codificados de manera rígida, lo que las hacía incapaces de adaptarse a los cambios dinámicos del entorno de la red. Sin embargo, los modelos de IA actuales poseen capacidades de inferencia similares a las humanas, permitiendo comprender la estructura de las páginas web, adaptarse a cambios en la interfaz y manejar situaciones excepcionales. Pero, como observa TinyFish: "Los avances en IA generativa y los nuevos modelos de inferencia han hecho que la red sea más compleja, lo que dificulta el acceso a las herramientas tradicionales."
Estoy especialmente interesado en cómo TinyFish aborda los desafíos clave que enfrentan los agentes de IA en el entorno empresarial. Primero está el problema de la precisión. Las aplicaciones de consumo pueden tolerar errores ocasionales, pero las aplicaciones empresariales tienen una alta exigencia de precisión. Un error de fijación de precios o la omisión de datos pueden resultar en pérdidas comerciales significativas. TinyFish asegura la precisión y consistencia operativa a través de su infraestructura patentada, que puede aprender y adaptarse mientras mantiene los estándares de confiabilidad de nivel empresarial.
El problema de la escalabilidad también es crucial. Los usuarios individuales pueden necesitar procesar solo unos pocos sitios a la vez, pero los clientes empresariales necesitan monitorear simultáneamente miles de plataformas. Esto no es solo un aumento en la cantidad, sino un cambio cualitativo. El despliegue a gran escala requiere considerar problemas complejos como la gestión de recursos, el manejo de errores y el equilibrio de carga. La capacidad de "escala planetaria" de TinyFish demuestra su acumulación técnica en este aspecto. Su sistema utiliza modelos de IA avanzados para el razonamiento y la exploración, y luego codifica este conocimiento para lograr una ejecución a gran escala de alta velocidad y determinista.
Desde los detalles de implementación de la arquitectura técnica, Shuhao Zhang enfrentó muchas decisiones técnicas interesantes durante el proceso de desarrollo. Por ejemplo, en el desarrollo de AgentQL, eligieron usar DOM en lugar de capturas de pantalla para analizar las páginas, lo cual se basa en una comprensión profunda de los datos de entrenamiento del modelo de IA y las limitaciones técnicas. También desarrollaron un complejo sistema de preprocesamiento para manejar la compleja estructura de las páginas web modernas, incluyendo iframes anidados, shadow DOM y otros detalles técnicos.
La seguridad y el cumplimiento son otro desafío clave. El comportamiento de las empresas en línea debe cumplir con diversas leyes y regulaciones, incluidas las leyes de protección de datos y las leyes antimonopolio. El Web Agent de TinyFish incorpora un marco de seguridad y gobernanza a nivel empresarial, asegurando que todas las operaciones cumplan con los requisitos de cumplimiento. Especialmente en el manejo de la identidad del usuario y el estado de autenticación, Shuhao Zhang enfatizó en una entrevista los riesgos de seguridad: "Definitivamente no recomiendo a los usuarios que compartan sus sesiones con navegadores remotos. Este es un área muy gris." Sugirió que las empresas deberían crear sistemas de identidad y autenticación independientes para los agentes de IA.
También noté la innovación de TinyFish en el manejo de la complejidad de la red. Los sitios web modernos utilizan diversas tecnologías para prevenir el acceso automatizado, incluyendo CAPTCHA, análisis de comportamiento, limitaciones de IP, etc. El Agente Web de TinyFish puede adaptarse a estas medidas, manteniendo una capacidad de acceso estable. Esta adaptabilidad no es un proceso único, sino un proceso continuo de aprendizaje y mejora. Incluso desarrollaron un "modo sigiloso" para enfrentar la detección de anti-scraping, simulando las características de huellas dactilares de un navegador real para eludir estas restricciones.
Pero los desafíos aún existen. Shuhao Zhang admite que, para escenarios complejos como el desplazamiento infinito, aún no han encontrado una solución perfecta: "Por definición, es infinito. Siempre necesitas cortarlo para que se ajuste a la ventana de contexto, necesitas recordar dónde te detuviste y luego reiniciar." Esta honestidad técnica refleja su clara comprensión de los límites de la tecnología y también señala la dirección para el desarrollo tecnológico futuro.
El profundo impacto en la transformación digital de las empresas
Creo que la tendencia de los Agentes Web empresariales representada por TinyFish tendrá un profundo impacto en la transformación digital de las empresas. Como dicen en el blog de la empresa: "Si puedes convertir Internet en datos analizables, esto proporcionará a las empresas una ventaja fundamental que otros no tienen." Los sistemas de información empresariales tradicionales dependen principalmente de datos estructurados y APIs, pero una gran cantidad de información valiosa en la web sigue existiendo de manera no estructurada. Los Agentes Web empresariales ofrecen una nueva forma de obtener y utilizar esta información.
El significado de este cambio no es solo a nivel técnico, sino también a nivel estratégico. La ventaja competitiva de las empresas depende cada vez más de la velocidad de obtención de información y de la capacidad de análisis. Las empresas que pueden obtener información del mercado de manera más rápida y precisa pueden ocupar una posición ventajosa en la competencia. El Web Agent de TinyFish permite a las empresas monitorear en tiempo real todo el entorno del mercado, y esta capacidad tiene un gran valor en un entorno comercial que cambia rápidamente. Como dijo Sudheesh Nair, su objetivo es ayudar a las empresas a "ganar más dinero", y no solo a ahorrar costos.
Desde el punto de vista de costos, el Web Agent también ha traído beneficios significativos. La investigación de mercado tradicional y el análisis de la competencia requieren una gran inversión de mano de obra, y a menudo no pueden actualizarse en tiempo real. Un Web Agent empresarial puede trabajar de manera continua las 24 horas, con costos mucho más bajos que los métodos manuales, además de tener una mayor precisión y consistencia. Este aumento en la eficiencia permite a las empresas invertir más recursos en sus actividades comerciales centrales e innovadoras.
Tengo una gran expectativa sobre las perspectivas de aplicación de Web Agent en áreas como la gestión de la cadena de suministro, el control de riesgos y la predicción del mercado. La gestión de la cadena de suministro requiere monitoreo en tiempo real del estado de los proveedores, cambios de precios, niveles de inventario, entre otros. El control de riesgos necesita detectar a tiempo factores externos que puedan afectar el negocio. La predicción del mercado requiere analizar una gran cantidad de datos del mercado y tendencias. Estas son áreas en las que Web Agent puede desempeñar un papel importante. TinyFish actualmente se centra en la industria minorista y de turismo, pero su tecnología se puede expandir completamente a otras industrias.
Lo más importante es que el Web Agent podría cambiar la forma en que las empresas obtienen información externa. En el modelo tradicional, las empresas dependen principalmente de la compra de servicios de datos de terceros o de la contratación de empresas de investigación. Sin embargo, el Web Agent permite a las empresas obtener información actualizada y precisa directamente desde la fuente, reduciendo los intermediarios y mejorando la puntualidad y confiabilidad de la información. Esta capacidad de obtener información de primera mano se convertirá en una fuente importante de ventaja competitiva para las empresas.
TinyFish menciona un punto importante en su visión técnica: "La tecnología en su mejor estado no te pedirá atención. Se desvanecerá en el fondo, cediendo el lugar a la importancia del trabajo humano." Esta filosofía refleja su profunda comprensión del valor de la tecnología. La mejor tecnología empresarial debería ser intangible, permitiendo a los usuarios centrarse en los objetivos comerciales y no en los detalles técnicos. Este es el núcleo del valor del Agente Web empresarial.
Desafíos enfrentados y desarrollo futuro
A pesar de que soy muy optimista sobre el futuro de los Agentes Web a nivel empresarial, este campo aún enfrenta algunos desafíos importantes. Primero, están los desafíos técnicos. El entorno de la red está en constante cambio, con nuevas tecnologías anti-scraping y medidas de seguridad emergentes. El Agente Web necesita evolucionar continuamente para adaptarse a estos cambios. TinyFish ya ha logrado avances significativos en este aspecto, pero es una carrera tecnológica sin fin. Como dicen: "Transformar la complejidad de la red de un obstáculo en una oportunidad."
Los problemas legales y éticos son otro desafío importante. Aunque la mayor parte de la información en línea es pública, el acceso automatizado aún puede implicar disputas legales y éticas. Las regulaciones legales sobre los rastreadores web varían en diferentes países y regiones, por lo que las empresas deben asegurarse de que sus acciones cumplan con todas las leyes y regulaciones relevantes. TinyFish necesita encontrar un equilibrio entre la capacidad técnica y los requisitos de Cumplimiento. Especialmente en lo que respecta a la privacidad de los datos y la protección de la identidad del usuario, es necesario establecer estándares de la industria y mejores prácticas.
La creciente competencia también es un desafío real. A medida que el mercado de Web Agent empresarial crece rápidamente, cada vez más empresas ingresarán a este campo. Las grandes empresas tecnológicas pueden desarrollar sus propias soluciones, y las empresas de software especializadas también pueden lanzar productos competitivos. TinyFish necesita innovar continuamente para mantener su ventaja competitiva. Sin embargo, a partir de la situación actual, ya han establecido una importante ventaja de primer movimiento y barreras tecnológicas.
Desde la perspectiva de la construcción de equipos, TinyFish enfrenta los desafíos típicos de las startups tecnológicas. Shuhao Zhang mencionó en una entrevista que "la parte más difícil como fundador es definitivamente la posición y el negocio", lo que refleja el desafío general que enfrentan los fundadores técnicos en el marketing. Sin embargo, el trasfondo mediático de su cofundador Keith Zhai proporciona un importante refuerzo al equipo en este aspecto.
Creo que la estrategia de éxito de TinyFish debería centrarse en varios aspectos clave. Primero, continuar profundizando en la ventaja tecnológica, especialmente en la capacidad de manejar entornos de red complejos y despliegues a gran escala. Necesitan mantener una posición de liderazgo tecnológico en la capacidad de inferencia de IA, adaptabilidad de red y confiabilidad a nivel empresarial. En segundo lugar, expandir la base de clientes, pasando del actual mercado de grandes empresas al mercado de medianas empresas. Tercero, construir un ecosistema, estableciendo asociaciones con otros proveedores de software empresarial, para que Web Agent sea parte de una solución digital más grande.
Desde la perspectiva de desarrollo de productos, TinyFish está evolucionando de herramientas de bajo nivel como AgentQL hacia una solución completa de Agente Web empresarial. Planean lanzar oficialmente la compañía en los próximos uno o dos meses, momento en el cual podrían anunciar más detalles sobre los productos. Desde el punto de vista de la arquitectura técnica, están construyendo toda la pila técnica, incluyendo la infraestructura del entorno de ejecución, el procesamiento de la lógica de negocio en la capa de aplicación, así como sistemas de observación, monitoreo y autenticación.
Desde la perspectiva del desarrollo de la industria, predigo que el Web Agent de nivel empresarial se convertirá en un componente estándar de la pila tecnológica empresarial. Al igual que las empresas actuales utilizan sistemas como CRM, ERP, etc., las empresas del futuro también utilizarán comúnmente Web Agents para obtener y analizar información externa. El tamaño de este mercado podría alcanzar cientos de miles de millones de dólares, lo que ofrece una gran oportunidad de crecimiento para los primeros participantes como TinyFish.
Al final, creo que TinyFish representa no solo una nueva solución tecnológica, sino también un cambio fundamental en la forma en que las empresas interactúan con el mundo en línea. En una era donde la información es la ventaja competitiva, las empresas que puedan entender y utilizar mejor la información en la red obtendrán una ventaja competitiva sostenible. Como dice TinyFish: "Concéntrate en lo que te importa. Para todo lo demás, está TinyFish." Su financiamiento de 47 millones de dólares es solo el comienzo de esta transformación; la verdadera creación de valor vendrá después. Transformar la complejidad de la red en oportunidades comerciales es precisamente el tema central de la era del Agente Web empresarial.
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¡El Agente Web de nivel empresarial ha llegado! Deja que la IA "mueva ladrillos" para que las empresas ganen mucho dinero.
¿Alguna vez has pensado que la red realmente ha superado completamente la capacidad de procesamiento humano? Imagina una empresa que necesita rastrear a diario los cambios de precios, actualizaciones de inventario y la dinámica de los competidores en miles de sitios web, estos datos cambian cada minuto, y los navegadores tradicionales y la operación manual no pueden hacer frente a esto. Cuando vi la noticia de que TinyFish acaba de completar una ronda de financiación Serie A de 47 millones de dólares, me di cuenta de que no solo era una ronda de financiación, sino el comienzo de una nueva era: la era del Agente Web a nivel empresarial. He estado reflexionando sobre la aplicación comercial de los agentes de IA, pero el enfoque de TinyFish me ha mostrado una dirección más realista y disruptiva: hacer que el agente de IA no solo simule a los humanos navegando por la web, sino que ejecute flujos de trabajo comerciales complejos con los requisitos de escala, fiabilidad y cumplimiento a nivel empresarial.
La ronda de financiación liderada por ICONIQ Capital ha atraído la participación de conocidas instituciones de inversión como USVP, Mango Capital, MongoDB Ventures y Sandberg Bernthal Venture Partners. Es especialmente notable que Sandberg Bernthal Venture Partners es un fondo cofundado por la exejecutiva de Meta Sheryl Sandberg, cuya participación añade un valor estratégico importante a este proyecto. Pero lo que realmente me interesa no es la financiación en sí, sino que TinyFish ya ha desplegado a gran escala en entornos de producción de empresas de la lista Fortune 500 como Google, DoorDash y ClassPass, realizando millones de operaciones cada mes. Esto significa que han cruzado la brecha entre el demo y el verdadero valor comercial, un logro extremadamente raro en el campo de los agentes de IA.
El fondo del equipo fundador también es muy llamativo, reflejando la combinación perfecta de profundidad técnica y perspicacia comercial. El CEO Sudheesh Nair fue presidente de Nutanix, con una rica experiencia en desarrollo de productos empresariales y promoción de mercado. El cofundador Shuhao Zhang es un exingeniero de Meta, que participó en el desarrollo de GraphQL y tiene una profunda acumulación de técnica en la construcción de sistemas a gran escala. Otro cofundador, Keith Zhai, es un exreportero senior del Wall Street Journal, cuya experiencia en medios aporta al equipo una perspectiva única para la obtención y análisis de información. Esta triple combinación de experiencia técnica, comercial y mediática les ha permitido construir una perspectiva única para entender y abordar las verdaderas necesidades de las empresas en automatización de redes. Como mencionó Shuhao en una entrevista, construir una empresa es "realmente la parte más difícil de marketing y posicionamiento", y el fondo mediático de Keith precisamente refuerza esta debilidad.
De AgentQL a la evolución tecnológica del Agente Web empresarial
Conocer la trayectoria de desarrollo de TinyFish me ha dado una comprensión más profunda de su acumulación tecnológica. Esta empresa ha estado trabajando en silencio durante 20 meses, aunque hasta ahora no ha salido oficialmente del modo oculto. Su primer producto, AgentQL, ha establecido una base tecnológica importante para los agentes web de nivel empresarial. AgentQL resuelve un problema que ha preocupado a los desarrolladores durante mucho tiempo: cómo permitir que los agentes de IA puedan identificar y operar con precisión los elementos de una página web.
Shuhao Zhang observó una tendencia importante al desarrollar AgentQL: "Hace 20 meses, realmente vi una tendencia y un cambio hacia un mundo más proactivo. En ese momento, todavía era GPT-3.5, pero realmente vi la capacidad de razonamiento y la capacidad de manejar tareas complejas. Así que lo que realmente faltaba era una forma más nativa de IA para que los agentes de IA accedieran a la web." Esta percepción es muy clave. Las herramientas tradicionales de automatización web dependen de selectores CSS o XPath, y estos métodos a menudo fallan ante nombres de clases generados dinámicamente y estructuras de página en constante cambio. AgentQL permite a los desarrolladores usar lenguaje natural para describir elementos de página, como "el botón de envío rojo" o "la tarjeta con un título específico".
Aprecio especialmente las decisiones de diseño arquitectónico de AgentQL. Opta por analizar las páginas basándose en el DOM en lugar de en capturas de pantalla, una decisión que tiene consideraciones técnicas profundas detrás. Shuhao explicó: "En el conjunto de datos de entrenamiento del modelo de lenguaje, hay muchos más datos de HTML y DOM que de imágenes. Además, las capturas de pantalla tienen limitaciones físicas; cuando tienes páginas largas, desplazamiento horizontal y vertical, y contenido oculto detrás de paneles colapsables, la captura de pantalla enfrenta todo un conjunto de restricciones." Esta elección técnica refleja la profunda comprensión del equipo sobre los límites de la capacidad del modelo de IA.
El éxito de AgentQL ha sentado una base importante para TinyFish. Ya ha sido integrado en los principales marcos de IA como LangChain, LlamaIndex y LFlow, sirviendo miles de millones de llamadas a la API. Más importante aún, su innovación en extensiones de Chrome y herramientas para desarrolladores permite a los desarrolladores verificar la precisión de las consultas antes de la implementación real. Esta experiencia de desarrollo de "lo que ves es lo que obtienes" ha reducido significativamente la barrera de entrada y también ha mejorado la fiabilidad de la implementación final. Desde AgentQL hasta el Agente Web de nivel empresarial, TinyFish ha demostrado una trayectoria de evolución tecnológica desde herramientas básicas hasta soluciones completas.
¿Por qué los métodos tradicionales de automatización de redes están obsoletos?
He observado una tendencia notable en los últimos años: la red se ha vuelto cada vez más compleja, mientras que nuestros métodos para acceder y procesar datos en la red han permanecido en el pasado hace diez años. TinyFish, en su último blog, hace una profunda observación: "La historia de la red siempre ha sido la historia de la escala." Desde las primeras páginas estáticas, hasta los millones de sitios web que se pueden buscar a través de Yahoo y Google, pasando por el comercio electrónico y las plataformas sociales, hasta que finalmente toda la empresa se trasladó a la red. Pero el problema es que la velocidad de crecimiento de la red supera con creces nuestra capacidad para manejarla.
La red actual se ha convertido en un laberinto. La información está oculta detrás de la pantalla de inicio de sesión, el contenido cambia con scripts y personalización, y los precios se ajustan cada minuto. Como dice TinyFish: "La red se ha convertido en un laberinto que no se puede comprender a escala humana." Las herramientas de raspado web tradicionales y los scripts de automatización son insuficientes frente al entorno moderno de la red. Los sitios web utilizan carga dinámica, medidas anti-bot y contenido personalizado, lo que hace que los métodos tradicionales fallen con frecuencia.
Es aún más importante que las aplicaciones empresariales requieren niveles de precisión, estabilidad y Cumplimiento que superan con creces las necesidades de los usuarios individuales. Sudheesh Nair, el fundador de TinyFish, tiene una profunda comprensión de este problema. Él señala: "La red actual abarca miles de plataformas y miles de millones de páginas, pero las empresas no pueden aprovechar su potencial plenamente, ya que el trabajo necesario para crear valor comercial a gran escala es complejo, manual y está limitado por la capacidad humana." Esta observación es muy precisa. He visto a demasiadas empresas gastar una gran cantidad de recursos humanos para recopilar manualmente información sobre competidores, rastrear precios de mercado y monitorear cambios en el inventario; estas tareas no solo son ineficientes, sino que también son propensas a errores.
TinyFish enfatizó especialmente la complejidad del entorno de red moderno en su presentación técnica. Shuhao Zhang mencionó: "Los nombres de clase del marco de red moderno se generan dinámicamente. Si actualizas la página, ciertos sitios web cambiarán todo. El contenido también es dinámico. Por lo tanto, nth-child también cambiará su orden cuando tengas un nuevo banner, y el carrusel cambiará." Este detalle técnico explica por qué los selectores CSS tradicionales y los métodos XPath ya no son confiables.
Estoy especialmente de acuerdo con un punto de vista que TinyFish ha planteado: la red ha superado la capacidad de los navegadores. Ellos escribieron en su blog: "La creación de nuevas oportunidades e ingresos depende de miles de flujos de trabajo que operan en miles de sitios web, con miles de millones de cambios cada día. Ningún analista humano puede seguir el ritmo. Las herramientas para consumidores, esos proxies construidos para individuos una a la vez en un navegador, nunca fueron diseñadas para soportar este peso." Lo que las empresas modernas necesitan no son navegadores mejores, sino sistemas inteligentes que puedan entender y adaptarse a la complejidad de la red.
Revolución del Agente Web Empresarial de TinyFish
La razón por la que el método de TinyFish llamó mi atención es porque desde el principio han diferenciado claramente las diferencias fundamentales entre un agente web de consumo y uno de nivel empresarial. Como señalaron en su análisis: "El agente web de nivel empresarial es fundamentalmente diferente del agente de navegador de consumo." Los agentes de consumo son buenos para manejar tareas personales, como organizar itinerarios de viaje o proporcionar recomendaciones personalizadas basadas en el historial de navegación, que son tareas simples uno a uno. Pero el agente web de nivel empresarial necesita automatizar aquellos flujos de trabajo comerciales complejos que deben ejecutarse miles o incluso millones de veces, y no pueden fallar.
Sus agentes web de nivel empresarial cuentan con varias características clave que me han mostrado un verdadero avance tecnológico. Primero, el diseño orientado a resultados, estos agentes no están destinados a mostrar capacidades técnicas, sino a lograr resultados comerciales medibles, como el crecimiento de ingresos, ahorro de costos o aumento de cuota de mercado. En segundo lugar, la cobertura completa del flujo de trabajo, son capaces de manejar cada etapa del proceso, no solo tareas aisladas. Tercero, la confiabilidad y cumplimiento de nivel empresarial, lo que significa que pueden satisfacer los requisitos de seguridad, gobernanza y tiempo de funcionamiento de organizaciones grandes a nivel global.
Lo que más me impresionó fue su capacidad de "escala planetaria". El Agente Web de TinyFish puede coordinar acciones en miles de plataformas al mismo tiempo, una escala que las herramientas de automatización tradicionales no pueden alcanzar. Imagina un agente capaz de monitorear simultáneamente los cambios de precios en miles de sitios de comercio electrónico en todo el mundo, analizar en tiempo real las estrategias de promoción de los competidores y consolidar esta información en conocimientos comerciales ejecutables. Esto no es solo un avance tecnológico, sino una transformación fundamental en la forma de recopilar inteligencia comercial.
Desde el punto de vista de la implementación técnica, TinyFish utiliza modelos de inferencia avanzados para comprender y adaptarse a los cambios en el entorno de la red. Su sistema emplea modelos de IA avanzados para la inferencia y la exploración, y luego codifica este conocimiento para lograr una ejecución masiva de alta velocidad y determinista. Este enfoque combina la flexibilidad de la IA con la fiabilidad de la automatización tradicional. Más importante aún, su infraestructura puede aprender, adaptarse y escalar, lo que significa que el sistema se vuelve más inteligente y fiable a medida que se utiliza.
Aprecio especialmente la consideración de TinyFish en términos de seguridad y cumplimiento. Las aplicaciones de nivel empresarial no pueden asumir el riesgo de filtraciones de datos o violaciones de cumplimiento como los productos de consumo. El Web Agent de TinyFish incorpora un marco de gobernanza y postura de seguridad de nivel empresarial, asegurando que todas las operaciones tengan registros de auditoría completos y trazabilidad. Como ellos enfatizan: "El agente TinyFish está diseñado específicamente para operar a la escala, confiabilidad y cumplimiento que requieren las empresas." Esta profunda comprensión de las necesidades empresariales es la razón clave por la que han podido implementarse con éxito en empresas de Fortune 500.
En el diseño de la arquitectura técnica, TinyFish demuestra una profunda comprensión de la tecnología moderna de IA. Shuhao Zhang mencionó en la presentación técnica: "Los avances en la IA generativa y los nuevos modelos de inferencia publicados han hecho que la red sea más compleja, lo que hace que las herramientas tradicionales sean más difíciles de acceder." Pero son precisamente estos modelos de inferencia los que proporcionan a TinyFish la capacidad de entender y manejar la complejidad de la red actual, permitiendo a la empresa expandir sus operaciones de manera segura y convertir la complejidad en una ventaja comercial.
Casos comerciales reales demuestran el valor
Teoría tan buena necesita validación práctica, y el desempeño de TinyFish en este aspecto me ha impresionado. Ya han logrado implementaciones a gran escala en empresas líderes de múltiples industrias, y estos casos muestran el verdadero valor comercial de los Agentes Web a nivel empresarial. Actualmente, TinyFish opera cientos de miles de Agentes Web empresariales, realizando millones de operaciones al mes para empresas de la lista Fortune 500 y empresas de alto crecimiento, y esta escala por sí misma demuestra la madurez de la tecnología y la veracidad de la demanda del mercado.
En la industria hotelera, TinyFish desarrolló un Web Agent para Google que resolvió un desafío técnico de larga data. Japón cuenta con miles de hoteles que utilizan sistemas de reservas antiguos, los cuales no pueden integrarse directamente con el agregador de búsqueda de Google. Las soluciones tradicionales requerían que estos hoteles actualizaran todo su sistema informático, lo que resultaba costoso y difícil de implementar. El Web Agent de TinyFish puede agregar automáticamente la información de inventario de estos hoteles, permitiendo a los consumidores encontrar y reservar estas habitaciones a través de la búsqueda de hoteles de Google, sin que los hoteles necesiten realizar actualizaciones en su infraestructura. Este caso muestra perfectamente cómo un Web Agent empresarial puede crear nuevo valor comercial sin destruir los sistemas existentes.
En el ámbito del transporte, una empresa líder en el servicio de coches de alquiler utiliza TinyFish para recopilar millones de variables de precios cada mes, logrando ajustes dinámicos en el mercado casi en tiempo real. Esta capacidad les permite responder rápidamente a las estrategias de precios de los competidores, optimizar su modelo de precios y, en última instancia, mejorar su competitividad y rentabilidad en el mercado. Imagina cuántos recursos humanos se necesitarían para recopilar y analizar estos datos de forma manual, además de que sería muy difícil garantizar la puntualidad y precisión de los datos.
La aplicación en el campo del comercio electrónico demuestra aún más la poderosa capacidad del Web Agent. Las marcas globales pueden rastrear simultáneamente los precios de los competidores en miles de sitios web de venta al por menor, monitorear los cambios en el inventario y capturar datos de promociones. Esta inteligencia de mercado en tiempo real permite a las empresas ajustar rápidamente sus estrategias de precios, descubrir nuevas oportunidades de mercado y evitar perder información comercial importante. Más importante aún, la recopilación y el análisis de estos datos están completamente automatizados, lo que reduce significativamente los costos operativos.
El alcance de los clientes de TinyFish también se está expandiendo constantemente. Además de gigantes tecnológicos como Google y DoorDash, empresas en crecimiento como ClassPass también están utilizando sus servicios. Esto indica que el valor de los Agentes Web para empresas no se limita a las grandes empresas, las empresas de tamaño mediano también pueden beneficiarse. Especialmente en las industrias minorista y turística, TinyFish se centra en la monitorización dinámica de precios como escenario de aplicación central, ayudando a las empresas a rastrear en tiempo real los precios, promociones, tiempos de entrega y niveles de inventario de sus competidores.
La evaluación de Abhi Shah, director de ciencia de datos de DoorDash, es especialmente convincente: "La plataforma de TinyFish gestiona a gran escala la complejidad de las interacciones en la red. Además de DoorDash, TinyFish también potencia flujos de trabajo de alto riesgo para hoteles, comercio electrónico y plataformas de mercado, ayudando a las empresas a capturar datos de red cambiantes, actuar más rápido y convertir cambios continuos en resultados medibles." Este reconocimiento de usuarios reales es más convincente que cualquier demostración técnica.
Desde la perspectiva del modelo de negocio, el éxito de TinyFish radica en su enfoque en resolver los problemas reales de las empresas, en lugar de perseguir la novedad tecnológica. Tradicionalmente, estas tareas eran realizadas por grandes equipos offshore mediante la entrada manual de datos, o eran manejadas por scripts de software personalizados, los cuales a menudo fallaban cuando había cambios en el diseño del sitio web. TinyFish ofrece una solución más robusta y escalable, abordando los rápidos cambios en el entorno digital mediante un enfoque impulsado por IA.
¿Por qué los inversores ven con buenos ojos esta dirección?
La decisión de ICONIQ Capital de liderar esta ronda de financiación me ha hecho reflexionar mucho. Como una de las principales firmas de capital de riesgo enfocada en inversiones en etapas de crecimiento, las inversiones de ICONIQ suelen tener consideraciones estratégicas profundas. Su socio Amit Agarwal mencionó un punto clave al explicar la decisión de inversión: TinyFish ya ha logrado la implementación de su producto a gran escala entre clientes, quienes a su vez poseen suficientes recursos de desarrollo para construir sistemas similares por sí mismos. "Ya lo han operacionalizado y productizado, y se ha desplegado a gran escala para dos grandes clientes que cuentan con todos los recursos de desarrollo interno para construir este tipo de cosas por sí mismos", dijo Agarwal.
Esta observación es muy importante. Empresas tecnológicas como Google y DoorDash tienen la capacidad de desarrollar herramientas de automatización de redes por sí solas, pero eligen utilizar la solución de TinyFish, lo que demuestra que el valor que ofrece TinyFish va más allá de una simple implementación tecnológica. Creo que este valor se manifiesta principalmente en tres aspectos: grado de especialización, efecto de escala y capacidad de innovación continua. El grado de especialización se refleja en la profunda dedicación de TinyFish al campo de los Agentes Web empresariales. No intentan crear una plataforma de IA genérica, sino que se dedican a resolver problemas específicos de automatización de redes para empresas.
El equipo de inversión de ICONIQ ha elogiado altamente la capacidad técnica de TinyFish. Amit Agarwal declaró: "El agente web innovador de TinyFish puede replicar a gran escala el comportamiento humano en la red, proporcionando la flexibilidad y fiabilidad que las empresas necesitan. Esto está estableciendo una base para una transformación significativa en la forma en que las empresas y las aplicaciones interactúan con la red, recopilan inteligencia y automatizan flujos de trabajo. Nadie más ha resuelto este problema, y TinyFish ya ha entregado resultados en el entorno de producción de los clientes de hoy."
El efecto de escala proviene de su inversión en infraestructura. Construir una infraestructura capaz de soportar el funcionamiento simultáneo de cientos de miles de Web Agents requiere una enorme inversión técnica, que resulta poco económica para la mayoría de las empresas. TinyFish ha construido dicha infraestructura y posee una capacidad de procesamiento de "escala planetaria", lo que les ha creado una importante barrera competitiva.
La capacidad de innovación continua puede ser el factor más importante. El entorno de la red está en constante cambio, con nuevas tecnologías anti-bot, nuevas arquitecturas de sitios web y nuevas medidas de seguridad surgiendo constantemente. El equipo de TinyFish se especializa en enfrentar estos desafíos, y sus soluciones evolucionan con los cambios en el entorno de la red. Para los clientes empresariales, esto significa que pueden centrarse en su negocio principal sin preocuparse por el mantenimiento y la actualización de las herramientas de automatización de la red.
Desde la perspectiva de las oportunidades del mercado, los inversores creen que ahora es el momento clave para la explosión de los Agentes Web de nivel empresarial. El campo de los agentes de IA está experimentando una fiebre del oro, con grandes empresas tecnológicas y startups compitiendo por aprovechar la transición de modelos de lenguaje estáticos a agentes dinámicos capaces de realizar tareas complejas y de múltiples pasos. TinyFish ya ha establecido una posición tecnológica líder y una base de clientes en este momento crucial, lo que crea condiciones para que ocupen una posición favorable en un mercado de rápido crecimiento.
La nueva financiación proporciona a TinyFish fondos de desarrollo para tres a cuatro años, lo que les permite continuar invirtiendo en el desarrollo de productos y expandir sus operaciones de marketing. El CEO Sudheesh Nair dejó claro que el objetivo no es solo ayudar a las empresas a ahorrar costos, sino "ayudar a las empresas a ganar más dinero". Este enfoque en crear valor incremental en lugar de simplemente optimizar costos es una de las razones importantes por las que los inversores están interesados.
Los avances clave de la tecnología AI Agent y los desafíos futuros
Desde un punto de vista técnico, el éxito de TinyFish no se podría lograr sin los recientes avances en modelos de lenguaje de gran tamaño y capacidades de inferencia. Las herramientas de automatización del pasado dependían de reglas y scripts codificados de manera rígida, lo que las hacía incapaces de adaptarse a los cambios dinámicos del entorno de la red. Sin embargo, los modelos de IA actuales poseen capacidades de inferencia similares a las humanas, permitiendo comprender la estructura de las páginas web, adaptarse a cambios en la interfaz y manejar situaciones excepcionales. Pero, como observa TinyFish: "Los avances en IA generativa y los nuevos modelos de inferencia han hecho que la red sea más compleja, lo que dificulta el acceso a las herramientas tradicionales."
Estoy especialmente interesado en cómo TinyFish aborda los desafíos clave que enfrentan los agentes de IA en el entorno empresarial. Primero está el problema de la precisión. Las aplicaciones de consumo pueden tolerar errores ocasionales, pero las aplicaciones empresariales tienen una alta exigencia de precisión. Un error de fijación de precios o la omisión de datos pueden resultar en pérdidas comerciales significativas. TinyFish asegura la precisión y consistencia operativa a través de su infraestructura patentada, que puede aprender y adaptarse mientras mantiene los estándares de confiabilidad de nivel empresarial.
El problema de la escalabilidad también es crucial. Los usuarios individuales pueden necesitar procesar solo unos pocos sitios a la vez, pero los clientes empresariales necesitan monitorear simultáneamente miles de plataformas. Esto no es solo un aumento en la cantidad, sino un cambio cualitativo. El despliegue a gran escala requiere considerar problemas complejos como la gestión de recursos, el manejo de errores y el equilibrio de carga. La capacidad de "escala planetaria" de TinyFish demuestra su acumulación técnica en este aspecto. Su sistema utiliza modelos de IA avanzados para el razonamiento y la exploración, y luego codifica este conocimiento para lograr una ejecución a gran escala de alta velocidad y determinista.
Desde los detalles de implementación de la arquitectura técnica, Shuhao Zhang enfrentó muchas decisiones técnicas interesantes durante el proceso de desarrollo. Por ejemplo, en el desarrollo de AgentQL, eligieron usar DOM en lugar de capturas de pantalla para analizar las páginas, lo cual se basa en una comprensión profunda de los datos de entrenamiento del modelo de IA y las limitaciones técnicas. También desarrollaron un complejo sistema de preprocesamiento para manejar la compleja estructura de las páginas web modernas, incluyendo iframes anidados, shadow DOM y otros detalles técnicos.
La seguridad y el cumplimiento son otro desafío clave. El comportamiento de las empresas en línea debe cumplir con diversas leyes y regulaciones, incluidas las leyes de protección de datos y las leyes antimonopolio. El Web Agent de TinyFish incorpora un marco de seguridad y gobernanza a nivel empresarial, asegurando que todas las operaciones cumplan con los requisitos de cumplimiento. Especialmente en el manejo de la identidad del usuario y el estado de autenticación, Shuhao Zhang enfatizó en una entrevista los riesgos de seguridad: "Definitivamente no recomiendo a los usuarios que compartan sus sesiones con navegadores remotos. Este es un área muy gris." Sugirió que las empresas deberían crear sistemas de identidad y autenticación independientes para los agentes de IA.
También noté la innovación de TinyFish en el manejo de la complejidad de la red. Los sitios web modernos utilizan diversas tecnologías para prevenir el acceso automatizado, incluyendo CAPTCHA, análisis de comportamiento, limitaciones de IP, etc. El Agente Web de TinyFish puede adaptarse a estas medidas, manteniendo una capacidad de acceso estable. Esta adaptabilidad no es un proceso único, sino un proceso continuo de aprendizaje y mejora. Incluso desarrollaron un "modo sigiloso" para enfrentar la detección de anti-scraping, simulando las características de huellas dactilares de un navegador real para eludir estas restricciones.
Pero los desafíos aún existen. Shuhao Zhang admite que, para escenarios complejos como el desplazamiento infinito, aún no han encontrado una solución perfecta: "Por definición, es infinito. Siempre necesitas cortarlo para que se ajuste a la ventana de contexto, necesitas recordar dónde te detuviste y luego reiniciar." Esta honestidad técnica refleja su clara comprensión de los límites de la tecnología y también señala la dirección para el desarrollo tecnológico futuro.
El profundo impacto en la transformación digital de las empresas
Creo que la tendencia de los Agentes Web empresariales representada por TinyFish tendrá un profundo impacto en la transformación digital de las empresas. Como dicen en el blog de la empresa: "Si puedes convertir Internet en datos analizables, esto proporcionará a las empresas una ventaja fundamental que otros no tienen." Los sistemas de información empresariales tradicionales dependen principalmente de datos estructurados y APIs, pero una gran cantidad de información valiosa en la web sigue existiendo de manera no estructurada. Los Agentes Web empresariales ofrecen una nueva forma de obtener y utilizar esta información.
El significado de este cambio no es solo a nivel técnico, sino también a nivel estratégico. La ventaja competitiva de las empresas depende cada vez más de la velocidad de obtención de información y de la capacidad de análisis. Las empresas que pueden obtener información del mercado de manera más rápida y precisa pueden ocupar una posición ventajosa en la competencia. El Web Agent de TinyFish permite a las empresas monitorear en tiempo real todo el entorno del mercado, y esta capacidad tiene un gran valor en un entorno comercial que cambia rápidamente. Como dijo Sudheesh Nair, su objetivo es ayudar a las empresas a "ganar más dinero", y no solo a ahorrar costos.
Desde el punto de vista de costos, el Web Agent también ha traído beneficios significativos. La investigación de mercado tradicional y el análisis de la competencia requieren una gran inversión de mano de obra, y a menudo no pueden actualizarse en tiempo real. Un Web Agent empresarial puede trabajar de manera continua las 24 horas, con costos mucho más bajos que los métodos manuales, además de tener una mayor precisión y consistencia. Este aumento en la eficiencia permite a las empresas invertir más recursos en sus actividades comerciales centrales e innovadoras.
Tengo una gran expectativa sobre las perspectivas de aplicación de Web Agent en áreas como la gestión de la cadena de suministro, el control de riesgos y la predicción del mercado. La gestión de la cadena de suministro requiere monitoreo en tiempo real del estado de los proveedores, cambios de precios, niveles de inventario, entre otros. El control de riesgos necesita detectar a tiempo factores externos que puedan afectar el negocio. La predicción del mercado requiere analizar una gran cantidad de datos del mercado y tendencias. Estas son áreas en las que Web Agent puede desempeñar un papel importante. TinyFish actualmente se centra en la industria minorista y de turismo, pero su tecnología se puede expandir completamente a otras industrias.
Lo más importante es que el Web Agent podría cambiar la forma en que las empresas obtienen información externa. En el modelo tradicional, las empresas dependen principalmente de la compra de servicios de datos de terceros o de la contratación de empresas de investigación. Sin embargo, el Web Agent permite a las empresas obtener información actualizada y precisa directamente desde la fuente, reduciendo los intermediarios y mejorando la puntualidad y confiabilidad de la información. Esta capacidad de obtener información de primera mano se convertirá en una fuente importante de ventaja competitiva para las empresas.
TinyFish menciona un punto importante en su visión técnica: "La tecnología en su mejor estado no te pedirá atención. Se desvanecerá en el fondo, cediendo el lugar a la importancia del trabajo humano." Esta filosofía refleja su profunda comprensión del valor de la tecnología. La mejor tecnología empresarial debería ser intangible, permitiendo a los usuarios centrarse en los objetivos comerciales y no en los detalles técnicos. Este es el núcleo del valor del Agente Web empresarial.
Desafíos enfrentados y desarrollo futuro
A pesar de que soy muy optimista sobre el futuro de los Agentes Web a nivel empresarial, este campo aún enfrenta algunos desafíos importantes. Primero, están los desafíos técnicos. El entorno de la red está en constante cambio, con nuevas tecnologías anti-scraping y medidas de seguridad emergentes. El Agente Web necesita evolucionar continuamente para adaptarse a estos cambios. TinyFish ya ha logrado avances significativos en este aspecto, pero es una carrera tecnológica sin fin. Como dicen: "Transformar la complejidad de la red de un obstáculo en una oportunidad."
Los problemas legales y éticos son otro desafío importante. Aunque la mayor parte de la información en línea es pública, el acceso automatizado aún puede implicar disputas legales y éticas. Las regulaciones legales sobre los rastreadores web varían en diferentes países y regiones, por lo que las empresas deben asegurarse de que sus acciones cumplan con todas las leyes y regulaciones relevantes. TinyFish necesita encontrar un equilibrio entre la capacidad técnica y los requisitos de Cumplimiento. Especialmente en lo que respecta a la privacidad de los datos y la protección de la identidad del usuario, es necesario establecer estándares de la industria y mejores prácticas.
La creciente competencia también es un desafío real. A medida que el mercado de Web Agent empresarial crece rápidamente, cada vez más empresas ingresarán a este campo. Las grandes empresas tecnológicas pueden desarrollar sus propias soluciones, y las empresas de software especializadas también pueden lanzar productos competitivos. TinyFish necesita innovar continuamente para mantener su ventaja competitiva. Sin embargo, a partir de la situación actual, ya han establecido una importante ventaja de primer movimiento y barreras tecnológicas.
Desde la perspectiva de la construcción de equipos, TinyFish enfrenta los desafíos típicos de las startups tecnológicas. Shuhao Zhang mencionó en una entrevista que "la parte más difícil como fundador es definitivamente la posición y el negocio", lo que refleja el desafío general que enfrentan los fundadores técnicos en el marketing. Sin embargo, el trasfondo mediático de su cofundador Keith Zhai proporciona un importante refuerzo al equipo en este aspecto.
Creo que la estrategia de éxito de TinyFish debería centrarse en varios aspectos clave. Primero, continuar profundizando en la ventaja tecnológica, especialmente en la capacidad de manejar entornos de red complejos y despliegues a gran escala. Necesitan mantener una posición de liderazgo tecnológico en la capacidad de inferencia de IA, adaptabilidad de red y confiabilidad a nivel empresarial. En segundo lugar, expandir la base de clientes, pasando del actual mercado de grandes empresas al mercado de medianas empresas. Tercero, construir un ecosistema, estableciendo asociaciones con otros proveedores de software empresarial, para que Web Agent sea parte de una solución digital más grande.
Desde la perspectiva de desarrollo de productos, TinyFish está evolucionando de herramientas de bajo nivel como AgentQL hacia una solución completa de Agente Web empresarial. Planean lanzar oficialmente la compañía en los próximos uno o dos meses, momento en el cual podrían anunciar más detalles sobre los productos. Desde el punto de vista de la arquitectura técnica, están construyendo toda la pila técnica, incluyendo la infraestructura del entorno de ejecución, el procesamiento de la lógica de negocio en la capa de aplicación, así como sistemas de observación, monitoreo y autenticación.
Desde la perspectiva del desarrollo de la industria, predigo que el Web Agent de nivel empresarial se convertirá en un componente estándar de la pila tecnológica empresarial. Al igual que las empresas actuales utilizan sistemas como CRM, ERP, etc., las empresas del futuro también utilizarán comúnmente Web Agents para obtener y analizar información externa. El tamaño de este mercado podría alcanzar cientos de miles de millones de dólares, lo que ofrece una gran oportunidad de crecimiento para los primeros participantes como TinyFish.
Al final, creo que TinyFish representa no solo una nueva solución tecnológica, sino también un cambio fundamental en la forma en que las empresas interactúan con el mundo en línea. En una era donde la información es la ventaja competitiva, las empresas que puedan entender y utilizar mejor la información en la red obtendrán una ventaja competitiva sostenible. Como dice TinyFish: "Concéntrate en lo que te importa. Para todo lo demás, está TinyFish." Su financiamiento de 47 millones de dólares es solo el comienzo de esta transformación; la verdadera creación de valor vendrá después. Transformar la complejidad de la red en oportunidades comerciales es precisamente el tema central de la era del Agente Web empresarial.