'Vibe Working' de Genspark: Lanzamientos AI Rápidos y ARR Triplicado

En una industria a menudo caracterizada por ciclos de desarrollo prolongados y obstáculos burocráticos, la empresa de espacios de trabajo de IA Genspark ha adoptado un enfoque radicalmente diferente, al que denomina “trabajo nativo de IA” o “vibe working”. Esta metodología ha permitido a la empresa acelerar el lanzamiento de sus productos a un ritmo sin precedentes, lanzando nuevas características y productos casi semanalmente, y consecuentemente triplicando su crecimiento de ingresos recurrentes anuales (ARR). Genspark afirma audazmente que esto la convierte potencialmente en “la startup de más rápido crecimiento en la historia en términos de ARR”.

En el corazón de esta rápida innovación reside una filosofía organizacional única. Kaihua (Kay) Zhu, cofundador y CTO de Genspark, explica que en un entorno nativo de IA, “básicamente todo el mundo es el gerente”. Los individuos están equipados con un equipo de agentes de IA, que funcionan como sus subordinados directos, empoderando a cada miembro del equipo para entregar características de principio a fin de forma autónoma. Este modelo contrasta fuertemente con las estructuras tradicionales, que Zhu, con más de dos décadas de experiencia en búsqueda en Google y Baidu, cree que son propensas a la fricción y la ineficiencia debido a múltiples capas de gestión y la política de oficina. El equipo ágil de Genspark, de 20 personas, opera con “menos control, más herramientas”, fomentando la comunicación transparente y una productividad excepcionalmente alta, donde “todo el mundo está trabajando en un producto que se puede lanzar”.

Lanzado en junio de 2024 por MainFunc, Genspark se centró inicialmente en la búsqueda de IA, atrayendo rápidamente a cinco millones de usuarios. Sin embargo, la empresa pronto giró hacia Super Agente, un sistema avanzado de IA que selecciona dinámicamente las herramientas y subagentes más efectivos para una tarea determinada, evaluando resultados y adaptándose en tiempo real. Super Agente, impulsado por Claude de Anthropic, debutó el 2 de abril y está diseñado para condensar una tarde de trabajo de oficina típico en meros minutos. Sus capacidades abarcan una amplia gama de funciones, desde hacer llamadas y realizar investigaciones profundas hasta verificar hechos, redactar documentos, producir podcasts y generar hojas de cálculo y presentaciones.

El impacto de este modelo de desarrollo de “gen speed” es claramente visible en el agresivo calendario de lanzamiento y los hitos financieros de Genspark. Solo nueve días después del lanzamiento de Super Agente, el 11 de abril, la empresa alcanzó los 10 millones de dólares en ARR. Este impulso continuó, con nuevas características como AI Slides (22 de abril) y Super Agentes personalizados (28 de abril) siguiéndole rápidamente. Para el 2 de mayo, exactamente un mes después del lanzamiento, el ARR de Genspark había aumentado a 22 millones de dólares, y siguió subiendo a 36 millones de dólares para el 19 de mayo. Los meses siguientes vieron un flujo continuo de innovaciones, incluyendo AI Sheets (8 de mayo), un sistema de descarga agéntico y una unidad de IA (15 de mayo), llamadas telefónicas impulsadas por IA (22 de mayo), una secretaria de IA para gestionar comunicaciones y calendarios (4 de junio), y un navegador de IA con un mercado de herramientas extendido (10 de junio). El ritmo implacable continuó durante julio y agosto, con la introducción de AI Docs, Design Studio, AI Pods para la creación de podcasts, y finalmente, la orquestación multiagente, permitiendo que hasta diez agentes de IA operen simultáneamente.

Genspark también ha impulsado un espíritu competitivo dentro del floreciente espacio de los agentes de IA. Tras el anuncio de OpenAI a mediados de julio de su agente ChatGPT, Genspark inició un “Desafío de IA de un millón de dólares lado a lado”, desafiando a los usuarios a identificar casos en los que otras plataformas superaran a Super Agente. En la primera ronda, los usuarios tuvieron la tarea de crear una diapositiva financiera de 12 páginas utilizando tanto Genspark como ChatGPT Agent, encontrándose 429 instancias en las que este último se impuso, ganando los participantes 100 dólares por cada una. La segunda ronda, que concluyó a principios de agosto, aumentó las apuestas a 200 dólares por victoria y amplió la competencia a cualquier herramienta de IA, con los resultados evaluados por Google Gemini. Genspark enmarcó este concurso no como una rivalidad, sino como un esfuerzo colectivo para empujar los límites del ecosistema de agentes de IA.

Las bases técnicas de Super Agente son tan sofisticadas como su proceso de desarrollo. A diferencia de los paradigmas de búsqueda más antiguos que se basaban en flujos de trabajo rígidos y fijos, Super Agente emplea un sistema de mezcla de expertos (MoE), integrando nueve modelos de lenguaje grandes (LLM) distintos de varios tamaños y especializaciones. Estos modelos desglosan tareas de forma colaborativa, delegan responsabilidades basándose en fortalezas individuales y verifican mutuamente sus resultados. Super Agente también está equipado con más de 80 herramientas, que van desde subagentes capaces de generar código Python hasta aquellos que pueden hacer llamadas telefónicas de forma autónoma, y se basa en más de 10 conjuntos de datos curados. Genspark aprovecha una amplia gama de modelos fundacionales, incluyendo los de Anthropic, OpenAI, Google Gemini, DeepSeek y Grok 4 de xAI, utilizando un modelo agregador para analizar sus resultados y lograr una óptima rentabilidad, precisión y reducción de “alucinaciones”. Si bien Genspark también ajusta su propio modelo de vanguardia, Zhu enfatiza que el objetivo no es perseguir avances de última generación por sí mismos, sino más bien reducir los costos y la latencia para tareas de alto volumen y bajo nivel, ya que muchos modelos propietarios son “demasiado grandes, demasiado lentos y demasiado caros”.

En última instancia, el espíritu de “vibe working” de Genspark se extiende más allá de la ingeniería, con el objetivo de democratizar el desarrollo de la IA. La empresa cree que al hacer que sus herramientas sean intuitivas y potentes, puede permitir que incluso los no programadores “vibren” —experimenten y creen con IA— sin necesidad de familiaridad con entornos de desarrollo integrados complejos o lenguajes de codificación.

El enfoque nativo de IA de Genspark no solo acelera los ciclos de productos; está redefiniendo cómo se construye y escala el software.