Un modelo de IA que no escribe texto se volvió el de adopción más rápida en Vercel

Jev no redacta ni una oración, solo devuelve decisiones con un porcentaje de certeza y ya reemplaza clasificadores de OpenAI en empresas de infraestructura

El modelo de inteligencia artificial Jev alcanzó al 35% de los equipos pagos de Vercel dos semanas después de su estreno. (REUTERS/Dado Ruvic)
El modelo de inteligencia artificial Jev alcanzó al 35% de los equipos pagos de Vercel dos semanas después de su estreno. (REUTERS/Dado Ruvic)
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El modelo de inteligencia artificial Jev, de la empresa TypeSafe AI, se convirtió en el de adopción más rápida en la historia de la plataforma de desarrollo Vercel, a pesar de no generar texto.

Según datos publicados por la misma plataforma, Jev alcanzó al 35% de los equipos pagos de la empresa apenas dos semanas después de su lanzamiento.

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Esa cifra casi duplica la del segundo modelo más utilizado en la plataforma, Sonnet 5.5, de Anthropic.

El porcentaje casi duplica la adopción del segundo modelo más usado, Sonnet 5.5, desarrollado por Anthropic.  REUTERS/Dado Ruvic/Illustration/File Photo
El porcentaje casi duplica la adopción del segundo modelo más usado, Sonnet 5.5, desarrollado por Anthropic. REUTERS/Dado Ruvic/Illustration/File Photo

Lo más llamativo es que Jev no redacta oraciones como ChatGPT o Gemini. En cambio, recibe el estado de una aplicación (como un ticket de soporte o la acción reciente de un usuario) junto con preguntas puntuales, y devuelve una respuesta estructurada: una opción entre varias, un puntaje o un sí o no, siempre acompañado de un porcentaje de probabilidad.

Por qué un modelo de IA no genera texto se popularizó

TypeSafe AI lanzó Jev en acceso limitado el 15 de septiembrede 2026. Dentro de las primeras 24 horas, el modelo llegó a casi el 13% de los equipos pagos de Vercel, según la empresa.

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Esa marca duplicó el ritmo de adopción inicial de la familia GPT-5.6 de OpenAI y multiplicó por más de seis el de Fable 5.1, de Anthropic.

La propia Vercel fue de las primeras en usarlo: reemplazó a Luna 5.6, de OpenAI, en el sistema que revisa si los comandos ejecutados por sus agentes de IA son seguros.

La herramienta desarrollada por TypeSafe AI entrega datos estructurados y porcentajes de probabilidad en lugar de texto. (REUTERS/Dado Ruvic/Illustration/File Photo)
La herramienta desarrollada por TypeSafe AI entrega datos estructurados y porcentajes de probabilidad en lugar de texto. (REUTERS/Dado Ruvic/Illustration/File Photo)

Pranit Sharma, ingeniero de software en Vercel, contó a TechCrunch que tras el cambio los resultados llegaron entre cinco y dieciocho veces más rápido y con mayor precisión.

El costo también explica el interés. TypeSafe cobra 0,042 dólares por cada millón de tokens de entrada, las unidades de texto que procesa y cobra un modelo, y no cobra nada por los tokens de salida, algo posible porque sus respuestas son compactas por diseño.

La empresa afirma que, en sus propias pruebas internas, Jev llega a ser hasta 194 veces más rápido y 445 veces más barato que los modelos de lenguaje generales.

La empresa cobra 0,042 dólares por millón de tokens de entrada y no aplica tarifas a los resultados emitidos. (REUTERS/Dado Ruvic)
La empresa cobra 0,042 dólares por millón de tokens de entrada y no aplica tarifas a los resultados emitidos. (REUTERS/Dado Ruvic)

El problema que Jev dice resolver

Diogo Almeida, fundador de TypeSafe AI, trabajó en OpenAI y ayudó a inventar el aprendizaje por refuerzo con retroalimentación humana, la técnica de entrenamiento detrás del comportamiento de ChatGPT. Dejó la compañía para fundar TypeSafe hace dos años.

“Tenemos un rayo en una botella, y sin embargo no es útil”, dijo Almeida al medio sobre los modelos de lenguaje actuales. Según explicó, el problema es que esos sistemas están optimizados para el lenguaje humano, mientras que las computadoras necesitan otro tipo de respuesta para automatizar tareas.

Armin Ronacher, director de tecnología de la empresa Earendil, que desarrolla herramientas de código abierto para agentes de IA, señaló un límite del enfoque. “Al final del día, delega el problema de las alucinaciones un poco al usuario”, explicó, porque alguien debe decidir si una respuesta con 50% de certeza merece confianza o no.

Diogo Almeida sostuvo que los modelos de lenguaje habituales carecen de optimización para tareas automatizadas. (REUTERS/Dado Ruvic/Illustration/File Photo)
Diogo Almeida sostuvo que los modelos de lenguaje habituales carecen de optimización para tareas automatizadas. (REUTERS/Dado Ruvic/Illustration/File Photo)

Ronacher también anticipó que la aparición de Jev abrirá paso a modelos similares de otras empresas, ahora que su utilidad quedó demostrada.

Un mercado que crece en dos direcciones

El informe de Vercel mostró además que los modelos de código abierto ya representan más del 70% de los tokens procesados en su plataforma, aunque explican apenas una cuarta parte del gasto total de sus clientes.

Una ronda de inversión liderada por Andreessen Horowitz valoró a TypeSafe AI en 7.500 millones de dólares. (REUTERS/Dado Ruvic)
Una ronda de inversión liderada por Andreessen Horowitz valoró a TypeSafe AI en 7.500 millones de dólares. (REUTERS/Dado Ruvic)

Al mismo tiempo, el gasto en modelos de los grandes laboratorios de IA se multiplicó por diez en el mismo período, según la misma plataforma.

Ese dato sugiere que los modelos de código abierto y los de los grandes laboratorios no compiten entre sí, sino que crecen en paralelo dentro de las mismas empresas.

TypeSafe AI había cerrado semanas antes una ronda de financiamiento que la valuó en USD 7.500 millones, liderada por Andreessen Horowitz. La compañía adelantó que planea lanzar nuevas versiones del modelo capaces de procesar otros formatos además de texto.

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