A principios de 2023, Asim Shrestha, Adam Watkins y Srijan Subedi aún vivían en Canadá cuando su herramienta gratuita de navegador AgentGPT —una interfaz sencilla para crear agentes de IA autónomos— se volvió viral en GitHub y consiguió más de 100.000 usuarios diarios en una semana. La afluencia los tomó por sorpresa: el director de operaciones, Subedi, dijo que la herramienta costaba 2.000 dólares al día en llamadas a la API, así que tuvieron que constituirse como Reworkd y conseguir financiación rápido, lo que les valió un puesto en la cohorte de verano de 2023 de Y Combinator.
Los fundadores concluyeron rápidamente que crear agentes de IA generales era demasiado amplio. Pero el caso de uso más popular en AgentGPT era la creación de raspadores web —una tarea relativamente sencilla pero de gran volumen—, así que Reworkd lo convirtió en su único foco: agentes de IA que extraen datos estructurados de la web pública. Los clientes entregan cientos o miles de URL además de una descripción de los datos que quieren; los agentes usan generación de código multimodal para escribir código de raspado único por sitio, en un enfoque de «autorreparación» pensado para sobrevivir a las actualizaciones de las páginas.
En julio de 2024, la empresa de cuatro personas había recaudado 2,75 millones de dólares en financiación semilla de Paul Graham, AI Grant (la aceleradora de Nat Friedman y Daniel Gross), SV Angel, General Catalyst y Panache Ventures, además de 1,25 millones de dólares en una ronda pre-semilla, para un total de 4 millones de dólares. Su cliente destacado, Axis, usa los agentes para extraer datos de miles de documentos de regulación gubernamental en toda la UE; el equipo evita por completo el raspado de noticias y de muros de inicio de sesión para mantenerse al margen de las disputas por derechos de autor que persiguen a OpenAI y Perplexity.
Recaudó una semilla de 2,75 millones de dólares de Paul Graham, AI Grant, SV Angel y General Catalyst, lo que elevó la financiación total a 4 millones de dólares con un equipo de cuatro personas.
La viralidad se convirtió en un lastre: 100.000 usuarios diarios costaban 2.000 dólares al día sin nada monetizado, lo que obligó a los fundadores a constituir la empresa y recaudar fondos a toda prisa.
Los agentes generales eran una apuesta demasiado amplia para un equipo diminuto, pero la generación de raspadores ya era el caso de uso más popular de AgentGPT: la demanda estaba demostrada dentro de su propio producto.
El hambre de datos para IA dio al giro un mercado: crear modelos de IA fue el primer uso de los datos web públicos en 2024, y los raspadores creados a mano para miles de sitios pequeños no eran rentables.
Aprovechar el avance de los modelos en lugar de competir con ellos —la generación de código multimodal de GPT-4o hizo posible el producto solo unos meses antes— mantuvo viable a un equipo de cuatro personas.
Un producto viral no es un negocio: cuando el uso supera tu capacidad de atenderlo, céntrate en el único caso de uso dentro de él que los clientes ya necesitan.
La empresa se mantiene deliberadamente diminuta —cuatro personas, con el ingeniero de investigación fundador Rohan Pandey descrito por un inversor como «un laboratorio de investigación de una sola persona»— mientras asume elevados costes de inferencia que espera que bajen a medida que mejoren modelos más pequeños como GPT-4o mini. Creó un marco de evaluación de código abierto para detectar raspados erróneos, evita por decisión propia la agregación de noticias y se apoya en fallos judiciales como el veredicto de Bright Data, que considera que los perfiles públicos son terreno legítimo. Paul Graham y AI Grant no respondieron a la solicitud de comentarios de TechCrunch.
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Las fuentes
- After AgentGPT's success, Reworkd pivots to web-scraping AI agents TechCrunch · techcrunch.com ·