CEO de Superblocks: Cómo descubrir una idea innovadora analizando los prompts de sistemas de IA.

Brad Menezes, CEO de la startup Superblocks, especializada en la codificación empresarial, considera que las próximas grandes ideas para startups valoradas en mil millones de dólares se encuentran prácticamente a la vista, específicamente en los prompts del sistema utilizados por actuales startups de IA unicornio. Estos prompts, que pueden extenderse a más de 5,000-6,000 palabras, son utilizados por las startups de IA para instruir a los modelos fundamentales de empresas como OpenAI o Anthropic sobre cómo generar sus productos de IA a nivel de aplicación. Según Menezes, estos prompts son como una clase magistral sobre ingeniería de prompts.

Cada empresa tiene un prompt de sistema único para el mismo modelo fundamental, lo que les permite adaptar el modelo a tareas específicas en dominios concretos. Aunque los prompts del sistema no están completamente ocultos, ya que los clientes pueden solicitar a varias herramientas de IA que los compartan, no siempre están disponibles públicamente. Como parte del anuncio del nuevo producto de su startup, un agente de codificación de IA llamado Clark, Superblocks decidió compartir un archivo que contiene 19 prompts de sistema de algunos de los productos de codificación de IA más populares, como Windsurf, Manus, Cursor, Lovable y Bolt. La publicación de Menezes se volvió viral, alcanzando casi 2 millones de visualizaciones, incluyendo a nombres destacados del sector como Sam Blond, exmiembro de Founders Fund y Brex, y Aaron Levie, un inversor de Superblocks.

Recientemente, Superblocks anunció la recaudación de 23 millones de dólares en una extensión de la ronda de financiamiento Series A, elevando el total a 60 millones para desarrollar sus herramientas de codificación dirigidas a no desarrolladores en empresas. Menezes compartió su perspectiva sobre cómo estudiar los prompts de sistema de otros para obtener información valiosa. Comentó que “el mayor aprendizaje para nosotros al construir Clark y revisar los prompts del sistema es que el prompt en sí mismo representa quizás el 20% de la clave del éxito”. Este prompt otorga a los modelos de lenguaje una base de lo que deben hacer, mientras que el 80% restante corresponde a lo que llamó “enriquecimiento de prompts”, que incluye la infraestructura que una startup construye alrededor de las llamadas a los modelos de lenguaje.

Menezes destacó tres componentes clave a estudiar en los prompts de sistema: el prompting de roles, el prompting contextual y el uso de herramientas. Aunque los prompts están escritos en lenguaje natural, son extremadamente específicos. La correcta formulación de instrucciones es fundamental. El prompting de roles da consistencia a los modelos al establecer tanto un propósito como una personalidad. Por ejemplo, un prompt comienza describiendo a un ingeniero de software con habilidades excepcionales.

El prompting contextual ofrece el marco necesario para que los modelos actúen de manera alineada con los objetivos. Por ejemplo, indica que deben llamar a herramientas solo cuando sea necesario y evita mostrar código a menos que sea solicitado. El uso de herramientas permite a los modelos realizar tareas más allá de la generación de texto. Menezes observó que mientras algunas herramientas se enfocan en la rápida iteración, otras ayudan a los usuarios a crear aplicaciones completas, aunque el resultado final pueda requerir ajustes adicionales.

Aunque aún no ha alcanzado el sueño de tener una startup multimillonaria, Superblocks ha logrado atraer anotables clientes como Instacart y Paypaya Global. Menezes también está probando su producto internamente, ya que sus ingenieros de software no pueden crear herramientas internas, limitándose únicamente a desarrollar el producto. En su lugar, su equipo administrativo ha construido agentes para satisfacer diversas necesidades, como identificar leads mediante datos de CRM, seguimiento de métricas de soporte y equilibrar las asignaciones del equipo de ventas.