En su reciente evento AI Ascent 2025, Sequoia Capital presentó su visión para la próxima ola de desarrollo de inteligencia artificial . describe un futuro en el que los agentes autónomos de IA impulsarán la creación de valor en las industrias, incluida la agricultura .
La firma de capital de riesgo enmarcó el momento actual como la oportunidad empresarial más grande de la historia moderna, que la comparó con los primeros días de la computación en la nube, pero en una escala mucho mayor ., mientras que el mercado de software global valía $ 400 mil millones al comienzo de la era de la nube, AI se posiciona para capturar el valor de software y servicios simultáneamente {}}}}}}} siempre .
El centro de la tesis de Sequoia es la idea de que la mayor parte del valor en el ecosistema de IA residirá en el software de la capa de aplicación utilizado directamente por las empresas y los consumidores en los modelos fundamentales . Esto tiene implicaciones para sectores como la agricultura, donde las herramientas de dominio dominio, los co-pilotos y los agentes autónomos que impulsan la eficiencia y mejoran la toma de decisiones en la agricultura en la agricultura, donde las herramientas de dominio, los co-pilotos, los co-pilotos y los agentes autónomos impulsan la eficiencia y mejoran la toma de decisiones en la agricultura de la agricultura, donde las herramientas de la granja, los co-pilotos}}}}}
Sequoia instó a los fundadores a centrarse en construir aplicaciones nativas de AI para flujos de trabajo específicos, señalando que los casos de uso vertical en la agricultura y otras industrias complejas y de alto riesgo podrían producir ganancias significativas a largo plazo . Estas herramientas no se tratan solo de automatización; Su objetivo es actuar como sistemas completos capaces de ejecutar tareas de extremo a extremo . Tales sistemas pueden evolucionar de herramientas a copilotos y, en última instancia, a agentes autónomos .
El evento también destacó la "economía del agente", un sistema emergente en el que los agentes de IA interactúan entre sí, toman decisiones y realizan tareas con una intervención humana mínima . En la opinión de Sequoia, este cambio no reemplaza el trabajo humano, sino que lo mejora, lo que permite a los individuos y pequeños equipos operar con vastamentamente más afectados.}
Sequoia identificó tres desafíos técnicos centrales para hacer que esta visión sea operativa: habilitar la memoria persistente para los agentes, desarrollar protocolos de comunicación similares a TCP/IP para la colaboración entre agentes, y crear nuevos marcos para la seguridad y la confianza . son particular
Para evaluar las nuevas empresas de IA, Sequoia continúa aplicando las métricas de inversión tradicionales, como ingresos, márgenes y ajuste del mercado de productos, pero con un escrutinio adicional en los volantes de datos, la retención de usuarios y el comportamiento de adopción . aconsejó a los fundadores que eviten el "ingreso de los vibos" y en su lugar se centraran en las metrics comerciales reales y sostenibles .}}}}}}}}}}}}
La rápida aceleración de la adopción de IA ha sido impulsada por la conectividad global y las herramientas de distribución de baja fricción . como ChatGPT lanzada en un entorno con más de 5 . 6 mil millones de personas en línea, en comparación con solo 200 millones durante el aumento de las plataformas de Internet tempranas como Salesforce . esta infraestructura ha permitido que los nuevos productos AI sean casi injusta.
Para las nuevas empresas de tecnología agrícola, el mensaje es claro: moverse rápidamente para desarrollar aplicaciones verticales y aprovechar datos patentados puede conducir a focos competitivos . si a través de plataformas de optimización de rendimiento, herramientas de exploración autónoma o sistemas de cadena de suministro con AI, el potencial para que AI transforme las operaciones agrícolas es sustancial .}
Sequoia concluded that while macroeconomic uncertainty persists, the momentum behind AI development is unlikely to slow. The firm encouraged entrepreneurs to adopt a "stochastic mindset"-accepting unpredictability as a feature of building with intelligent systems rather than a flaw. The next wave of innovation, it argued, will belong to those who move fast, build deeply, and solve real Problemas .
Las implicaciones de esta transformación impulsada por la IA se extienden mucho más allá de Silicon Valley . En sectores como la agricultura, donde dominan las decisiones de alta frecuencia y los datos fragmentados, la capacidad de implementar soluciones de IA verticales podría determinar qué compañías capturan la próxima generación de crecimiento .
