Creamos p30.ai porque, proyecto tras proyecto, vimos que las empresas no adoptaban la IA como organización: cada persona trabajaba sola en su pestaña del navegador, repetía el mismo contexto y, al cerrar la sesión, todo lo aprendido se perdía. La IA de la empresa no tenía memoria.
Desde principios de 2024 ayudamos a empresas a construir software moderno, desarrollar aplicaciones y poner en marcha la inteligencia artificial. En más de 30 proyectos con clientes de distintos sectores y tamaños, vimos una y otra vez los mismos patrones, y salían caros:
- A) Las empresas no lanzaban productos, servicios ni software más rápido, aunque el código se escribía diez veces más deprisa.
- B) Las empresas no adoptaban la IA como organización. Tenían decenas, a veces cientos, de personas trabajando completamente aisladas, cada una en su pestaña del navegador.
Christian Merheim y yo vimos repetirse el mismo ciclo semana tras semana:
- El contexto duplicado: alguien de ingeniería o de producto pasaba veinte minutos preparando el contexto, pegando diagramas de la arquitectura del producto y explicándole a ChatGPT las normas de la marca. Tres mesas más allá, otra persona pasaba cuarenta minutos escribiéndole a Claude exactamente lo mismo.
- Descubrimientos aislados: alguien daba con una cadena de instrucciones brillante o un informe técnico excelente, pero se quedaba atrapado en su historial personal.
- Amnesia de la empresa: en cuanto alguien cerraba la pestaña, cambiaba de departamento o se iba de la empresa, todo lo que había aprendido a pedirle a la IA, y todo lo que había sacado de ella, se iba con esa persona.
- El riesgo para la propiedad intelectual: para conseguir respuestas útiles, la gente acababa metiendo hojas de ruta y datos internos en cuentas personales de IA, sin saber bien qué se conservaba y dónde.
Cada persona tenía su propia copia de una herramienta de IA que se olvidaba de la empresa en cuanto terminaba la sesión.
Las empresas pagaban licencias para todo el equipo, pero su inteligencia como organización no se acumulaba. Se evaporaba.
De la frustración a la arquitectura
Teníamos claro qué tenía que cambiar: la IA de una empresa debía funcionar como software colaborativo, no como un montón de blocs de notas privados y desechables.
Christian y yo nos pusimos a construir la plataforma que nos habría gustado que nuestros clientes tuvieran desde el primer día. Más tarde, cuando Michael Donofrio se unió al equipo fundador, redoblamos el esfuerzo para convertir esa idea en un producto listo para empresas.
Creamos P30 para unir la capacidad de los mejores modelos con una verdadera memoria de la organización.
Chat individual y aislado El espacio compartido de p30.ai
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│ Persona A (ChatGPT) │ │ Espacios compartidos y agentes de empresa │
│ ├─ Repite el contexto │ │ ├─ Instrucciones compartidas y comparación │
│ └─ Su saber, encerrado │ │ ├─ Varios modelos a la vez (Claude, GPT...) │
├─────────────────────────┤ ───► │ ├─ Memoria común de la empresa │
│ Persona B (Claude) │ │ └─ Nube privada para lo sensible │
│ ├─ Repite instrucciones │ │ │
│ └─ Se lleva lo que sabe │ │ [ El contexto se acumula en la empresa ] │
└─────────────────────────┘ └───────────────────────────────────────────────┘
Qué cambia cuando la capa de IA es tuya
En lugar de obligar a tu equipo a elegir entre el ecosistema cerrado de un solo proveedor o un montón de cuentas individuales, P30 reúne los mejores modelos en un único lugar.
1. Espacios de trabajo compartidos
Escribe, etiqueta, comenta y reutiliza las conversaciones con IA que mejor funcionan. Cuando alguien mejora un flujo de trabajo o una forma de revisar código, toda la empresa se beneficia al momento.
2. Una memoria de empresa que permanece
El contexto vive en el proyecto y en la empresa, no en la caché del navegador de cada persona. Quien se incorpora entra directamente en lo que ya se sabe del proyecto, sin tener que volver a explicárselo todo a la IA el primer día.
3. Varios modelos a la vez, para contrastar
Ningún modelo es el mejor en todo. En P30, tu equipo puede trabajar con Claude, GPT, Gemini y Grok en paralelo: que un modelo redacte un plan de arquitectura y otro busque sus puntos débiles de seguridad.
4. Agentes y automatizaciones al alcance de todos
Crea, pon en marcha y comparte agentes para cada área sin escribir código repetitivo ni gestionar infraestructura. Quien no es técnico y quien programa pueden crear flujos fiables que siguen las normas de la empresa.
5. Soberanía sobre tus datos
Envía lo sensible a entornos de nube privados y dedicados (como AWS), sin retención de datos y dentro de un perímetro de red cerrado. Tu propiedad intelectual no acaba entrenando modelos de nadie.
La ventaja que se acumula
Las empresas que ganen la próxima década no serán solo las que usen IA, sino aquellas cuyo conocimiento se acumule gracias a ella.
Cuando el contexto compartido se queda dentro de tu empresa, cada conversación hace que tu equipo sea mañana más listo, más rápido y esté más alineado que hoy.
¿Qué es lo que más le cuesta a tu equipo para dejar atrás las cuentas de chat individuales?