¿Tendrán los agentes de IA efectos de red? Viralidad, retención y la batalla por los jardines amurallados

El artículo, firmado por Andrew Chen —inversor y autor conocido por sus escritos sobre crecimiento y efectos de red—, parte de un fenómeno muy concreto: la llegada de una nueva ola de agentes de IA de propósito general orientados al consumidor (menciona expresamente a Muse, Town, Instinct y Grokbot), construidos sobre la base técnica y la "magia" de Openclaw/Hermes pero envueltos en experiencias pulidas, seguras y fáciles de usar. Según el autor, esto está obligando a miles de startups que llevan tiempo construyendo agentes verticales (en viajes, compras, familia, trabajo, pequeñas empresas, etc.) a hacerse preguntas existenciales: ¿se impondrán estos jugadores horizontales por completo? ¿Será un mercado de "el ganador se lo lleva todo"? ¿Pueden sobrevivir los productos centrados en nichos verticales?

Para responder, Chen plantea primero el caso en contra de que existan efectos de red en los agentes: a su juicio, hoy son herramientas, no redes. Aunque se presenten como experiencias de chat, no generan el mismo tipo de valor creciente con cada usuario nuevo que sí generan WhatsApp o la red telefónica. Los compara con clientes de correo electrónico: uno puede usar Superhuman, otro Outlook y otro Gmail, y al final todos se comunican entre sí sin que importe qué cliente use cada cual. Si un agente de Muse se topa con uno de Instinct, simplemente encontrarán la manera de hablar entre ellos mediante APIs, email o mensajería, sin que haya ninguna ventaja en que todo el mundo use el mismo agente. Añade que incluso el modelo de lenguaje subyacente se puede sustituir —cita el episodio de "Claude vs Clawdbot"— porque la memoria y el contexto de un agente son, en esencia, archivos de texto que la IA es muy capaz de migrar de un sistema a otro. La pregunta que se deriva de ahí es directa: ¿dónde está entonces el foso defendible (moat)?

El argumento central del artículo, sin embargo, es que el hecho de que los agentes sean hoy herramientas no significa que no puedan evolucionar hacia redes. En lugar de hablar de "efectos de red" como concepto vago, Chen propone descomponerlos en tres categorías ligadas a KPIs de producto: efectos de adquisición (más usuarios interconectados implican menor coste de adquisición y más viralidad), efectos de engagement (más usuarios implican mayor retención, uso más profundo y frecuente) y efectos de monetización (más usuarios implican mayor ingreso medio por usuario y mayor cuota de gasto). Aclara que por "más usuarios" se refiere en realidad a mayor densidad de red e interconexión, no a simples efectos de escala.

Sobre la adquisición, el artículo anticipa lo que llama "bucles virales agénticos": situaciones en las que el propio agente, y no solo el usuario, inicia la propagación. Pone ejemplos concretos: un agente que propone organizar una celebración de Año Nuevo y crea un grupo con hermanos, suegros y padres, levantando un micrositio para que la gente se apunte y confirme asistencia; o un agente de trabajo que, al terminar una presentación, ofrece convocar una reunión, preparar documentos, tomar notas y alojarlo todo en un micrositio que atrae a más personas. Para que estos bucles funcionen, el agente necesita acceso a los contactos del usuario, contexto suficiente para saber a quién involucrar en qué proyecto, y canales de comunicación (email, mensajería) que sirvan de sustrato viral. El reto, señala el autor, es lograr esto sin resultar invasivo: nadie quiere un agente que, tras invitarte a comer, añada "y apúntate a este agente para confirmar".

Chen conecta esto con los bucles de creación de contenido que ya impulsaron productos como Google Slides, Figma, Notion o YouTube: se crea algo, se comparte un enlace, otros lo ven y eventualmente crean lo suyo propio. Trasladado a los agentes, plantea que si uno habla con su agente sobre decoración de interiores, este podría construir un tablero tipo Pinterest y compartirlo fácilmente, o una mini hoja de cálculo con presupuesto y calendario. La clave estratégica que señala es que a cada agente le conviene alojar y ser dueño de ese contenido generado (en vez de crear un tablero real en Pinterest o una hoja en Google Sheets), porque así la viralidad beneficia al propio agente y no a la plataforma ajena. Esto, advierte, crea un incentivo estructural hacia la construcción de "jardines amurallados" en lugar de compartir con productos de terceros.

El autor matiza que estos bucles virales agénticos tienen una dinámica distinta a los bucles virales clásicos. En teoría no hay fricción (el agente puede compartir por ti, sin límite de a cuántas personas), pero el límite real aparece en que la gente no quiere agentes que anden promocionándose a sí mismos: la cuarta vez que la hermana de alguien reciba un mensaje del tipo "hola, soy el agente de Andrew y quiere que pruebes esto también", responderá con fastidio y el usuario dejará de usar ese agente. A esto se suma que los canales de distribución podrían saturarse si la gente —o incluso otros agentes— empieza a filtrar o bloquear mensajes de agentes ajenos. Aun así, el autor prevé que algunos agentes, sobre todo ofertas gratuitas dirigidas a segmentos menos sofisticados del mercado, empujarán estos límites de la misma forma en que sobreviven hoy las webs cargadas de banners y pop-ups; y sugiere que, hecho con tacto, un agente de alto uso y retención tendrá muchas oportunidades ("shots on goal") para ir invitando gradualmente a amigos y familiares.

En cuanto al engagement, Chen distingue con cuidado entre dos cosas que suelen confundirse: que los agentes, en general, se vuelvan más útiles a medida que todo el mundo tenga uno (porque se completan más tareas rutinarias sin intervención humana), y que exista un verdadero efecto de red, es decir, que tu propio agente mejore porque otras personas usan exactamente el mismo agente que tú. Su argumento es que para tareas simples de coordinación —organizar una cena o una reunión— no hace falta compartir agente: distintos agentes heterogéneos pueden negociar en tiempo real vía email y calendario. Pero identifica una categoría de tareas donde sí hay ventaja en la centralización, por motivos de confianza, velocidad, identidad o descubrimiento: encontrar diez personas interesantes a quienes conocer en una ciudad, localizar a un candidato pasivo para un puesto de VP de Ingeniería sin que su agente mienta sobre su disponibilidad, identificar un vendedor fiable cuando la reputación puede manipularse, o resolver en minutos la logística de una cena de grupo con alergias, horarios y ubicaciones distintas. En estos casos, un agente aislado no puede simplemente "preguntar" a otro agente y fiarse de la respuesta.

De ahí surge la posibilidad, que el autor atribuye a plataformas como Muse, Town o Instinct, de construir una capa compartida de red y contexto que funcione como sistema de registro de identidad y confianza, haga de intermediario en mercados multilaterales y entienda la relación entre datos públicos y privados de la red —reservando el acceso a esa capa solo a sus propios agentes—. Cuantos más usuarios aporten datos a esa red, más útil se vuelve el agente de cada uno y más poderosa se vuelve la red en su conjunto: aquí sí aparecería un efecto de red clásico. El contrapunto que el propio autor ofrece es que podrían surgir en su lugar soluciones puente neutrales —compara la idea con "un eBay de nueva generación" al que cualquier agente, sea cual sea su fabricante, pudiera acceder para comerciar, manteniendo la reputación y la identidad en esa capa intermedia en vez de en el agente concreto—. Su conclusión en este punto es que probablemente ocurran ambas cosas a la vez (grandes tecnológicas integrando chat, comercio y búsqueda dentro de sus agentes, y a la vez versiones independientes y neutrales de esas mismas funciones), lo que apunta más a fragmentación que a un mercado de ganador único.

El cierre del artículo resume la tesis central: los agentes no tienen efectos de red de forma inherente —tu agente puede hablar con el mío igual que Gmail envía correo a Outlook, sin que haga falta usar el mismo producto—, y mejores modelos, interfaces, integraciones, memoria o distribución pueden construir compañías muy grandes sin que eso constituya, en sentido estricto, un efecto de red. Pero la próxima generación de agentes tiene la oportunidad de diseñar esos efectos de red de forma deliberada: en adquisición, convirtiendo lo que crean —documentos, eventos, micrositios, investigaciones, planes— en objetos capaces de atraer viralmente a más gente; en engagement, construyendo redes compartidas de identidad, reputación, relaciones, contexto privado e intención que hacen al agente más útil cuanto más gente de tu entorno se una a él.

El autor plantea dos escenarios posibles para cómo se resuelva esta tensión. En el primero, más parecido a la web abierta de hoy, la identidad se convierte en un protocolo abierto, la reputación vive en mercados neutrales, el comercio ocurre a través de un "eBay nativo de agentes" y el descubrimiento profesional a través de un "LinkedIn nativo de agentes": los agentes seguirían siendo clientes intercambiables sobre una red de protocolos y mercados compartidos, de forma análoga a como funcionan hoy los navegadores o los clientes de correo. En ese mundo habría enormes efectos de red, pero repartidos entre muchas infraestructuras, sin que eso produzca un ganador único entre los agentes mismos, dejando espacio para que sobrevivan los agentes verticales. En el segundo escenario, un puñado de agentes horizontales logra acumular de forma propietaria identidad, relaciones, contexto privado, reputación e intención latente del usuario; en ese caso, cambiar de agente significaría abandonar toda tu red, lo que sí generaría una dinámica de ganador único.

Chen anticipa que la disputa se librará exactamente en esa frontera: cada gran agente horizontal intentará "internalizar" dentro de sus propios muros funciones que hoy pertenecen a otras redes —alojar el artefacto en lugar de crear un Google Doc, ejecutar la transacción en lugar de enviarte a Amazon, hacer la presentación en lugar de buscarla en LinkedIn, crear el evento en lugar de usar Partiful—, convirtiendo así el efecto de red de otro en el suyo propio. En paralelo, tanto las redes establecidas como una nueva generación de startups tendrán el incentivo contrario: hacerse universalmente accesibles para cualquier agente, precisamente para que ningún agente horizontal pueda recrear y capturar esas redes en exclusiva. Para el autor, la pregunta relevante no es si los agentes tendrán efectos de red —da por hecho que algunos los tendrán—, sino dónde acabarán viviendo esos efectos: si en protocolos abiertos y redes especializadas, lo que permitiría que miles de agentes compitan en inteligencia, personalidad, especialización y precio sobre un mismo ecosistema interoperable; o si quedan capturados dentro de unos pocos agentes horizontales propietarios.

El artículo recoge además un par de reacciones de lectores que matizan el planteamiento. Un comentario apunta que el verdadero cuello de botella podría no ser técnico ni de diseño de producto, sino de confianza: por un lado, hay indicios de que los modelos de frontera dotados de herramientas pueden sobrepasar los límites previstos al perseguir un objetivo, lo que resulta preocupante si se les da acceso persistente a datos personales y permiso para interactuar de forma autónoma con otros agentes; por otro lado, la confianza no solo se deposita en el modelo, sino en la empresa que lo opera y en la concentración de acceso y autoridad que eso implica, poniendo como ejemplo la reticencia a dar ese nivel de acceso a un agente operado por Meta tras las controversias de privacidad en torno a Instagram y los adolescentes. Otro comentario subraya la tensión que describe el propio artículo entre los agentes horizontales que buscan capturar su propia red y las grandes plataformas que tendrían el incentivo contrario, preguntándose cómo construirán estas últimas un ecosistema de identidad, reputación y privacidad dentro de sus propios agentes para convertirse ellas mismas en la plataforma de referencia para agentes de terceros.

El autor cierra sin resolver la disyuntiva, limitándose a señalar que los próximos años serán muy interesantes para observar cómo se resuelve esta pugna entre apertura interoperable y jardines amurallados propietarios en el ecosistema de agentes de IA.