Prentis: el lab de IA que apuesta por automatizar tareas

Reid Hoffman y Mark Pincus cofundaron Prentis, un nuevo laboratorio de IA que negocia levantar $100M con una tesis clara: automatizar tareas rutinarias de computadora superará al coding como el caso de uso más grande de la IA. Para los marketers en LATAM, esto no es una señal del futuro lejano. Es una señal de hacia dónde van las herramientas que ya usas hoy.

Qué debes saber

• Prentis es un nuevo laboratorio de IA cofundado por Reid Hoffman (LinkedIn, Inflection AI) y Mark Pincus (Zynga), en negociaciones para levantar $100M.
• Su tesis central: la automatización de tareas rutinarias en computadora será pronto el caso de uso más grande de la IA, por encima del coding.
• Esto implica agentes de IA capaces de operar interfaces, formularios, dashboards y flujos de trabajo sin intervención humana constante.
• Las plataformas de marketing —HubSpot, Meta Ads Manager, Google Analytics— son exactamente el tipo de herramientas que este modelo de automatización apunta a orquestar.
• Los equipos de marketing que entiendan esta ola antes de que llegue tendrán ventaja competitiva real en eficiencia operacional.

Qué está construyendo Prentis y por qué importa

Prentis se define como un "neolab": una organización que combina investigación aplicada con desarrollo de producto. Su enfoque no está en construir modelos de lenguaje desde cero, sino en desarrollar sistemas de IA capaces de ejecutar tareas concretas en computadoras, como un humano lo haría con el teclado y el mouse.

La tesis que guía a Prentis es directa: durante los últimos años, el caso de uso más visible de la IA fue asistir a developers para escribir código más rápido. Eso ya está sucediendo con herramientas como GitHub Copilot o Cursor. Pero Hoffman y Pincus apuestan a que el siguiente salto masivo no será para programadores. Será para cualquier persona que hoy dedica horas a tareas repetitivas en pantalla: llenar formularios, generar reportes, mover datos entre plataformas, revisar campañas, responder tickets.

El laboratorio está en conversaciones activas para levantar $100M, según reportó TechCrunch el 24 de julio de 2026. El monto refleja la seriedad de la apuesta. Hoffman tiene historial de identificar cambios estructurales antes de que se vuelvan obvios: estuvo en PayPal, construyó LinkedIn y fue early investor en OpenAI. Pincus, por su parte, escaló Zynga hasta los millones de usuarios activos diarios operando sistemas complejos de engagement y retención. Ambos entienden, de primera mano, qué significa escalar operaciones con datos.

Lo que Prentis está construyendo se enmarca dentro de lo que la industria llama agentes de IA: sistemas que no solo responden preguntas, sino que toman acciones en nombre del usuario dentro de interfaces digitales reales. Es el paso que sigue después del chatbot.

Por qué esta apuesta afecta directamente al marketing en LATAM

Desde Hoy Marketing vemos esta noticia como una señal de aceleración, no como una promesa lejana. El tipo de automatización que Prentis describe ya empieza a infiltrarse en las herramientas que los equipos de marketing en Chile, México, Colombia y Argentina usan a diario.

Piénsalo así: ¿cuántas horas dedica tu equipo cada semana a tareas como estas?

• Exportar datos de Meta Ads Manager y consolidarlos en un reporte de Google Sheets.
• Revisar métricas en Google Analytics y actualizar un dashboard en Looker Studio.
• Cargar listas de contactos en HubSpot después de una feria o evento.
• Actualizar copys en decenas de variantes de anuncios dentro de una campaña activa.
• Escalar tickets de atención al cliente que llegan por distintos canales a un CRM.

Esas son exactamente las tareas que los agentes de IA del tipo que Prentis quiere desarrollar aprenderán a ejecutar de forma autónoma. No se trata de reemplazar a los directores de marketing. Se trata de eliminar el trabajo operacional que hoy consume tiempo de personas calificadas que podrían estar tomando decisiones estratégicas.

En nuestra visión, el impacto en LATAM tiene una característica adicional: la región enfrenta una escasez real de talento técnico especializado y presupuestos de marketing más ajustados que en mercados como EE.UU. o Europa. La automatización de tareas rutinarias no es un lujo aquí. Es una palanca de eficiencia con retorno directo en resultados.

Además, las plataformas globales que ya usamos —Google, Meta, HubSpot, Salesforce— seguirán integrando estas capacidades en sus productos. Quien ya entienda la lógica de los agentes y flujos automatizados llegará a esas actualizaciones listo para implementarlas. Quien no, perderá tiempo valioso aprendiendo sobre la marcha.

Qué hacer ahora: cómo prepararte antes de que llegue la ola

No necesitas esperar a que Prentis lance su producto para empezar a posicionar tu equipo. La lógica de automatización de tareas ya está disponible hoy, en distintos grados, y hay pasos concretos que puedes implementar.

1. Mapea las tareas repetitivas de tu equipo
Haz un ejercicio simple: pide a cada persona del equipo que registre durante una semana cuántas horas dedica a tareas manuales y repetitivas. Reportes, carga de datos, actualizaciones de plataformas. Ese inventario es tu pipeline de automatización potencial.

2. Empieza a experimentar con agentes de IA disponibles hoy
Herramientas como Zapier con IA, Make (antes Integromat), o las funciones de automatización nativa en HubSpot ya permiten orquestar flujos entre plataformas sin código. No son agentes completos como los que Prentis describe, pero te dan la lógica mental y la experiencia práctica para escalar cuando lleguen capacidades más avanzadas.

3. Define qué datos necesitas mover y entre qué sistemas
La automatización de tareas funciona sobre datos estructurados. Si tus sistemas no están integrados o los datos están dispersos, ningún agente de IA puede operar bien sobre ellos. Trabajar en la integración de tus plataformas ahora es una inversión que te prepara para el siguiente paso.

4. Capacita a tu equipo en el pensamiento de flujos
El perfil que más valor va a generar en los próximos dos años no es el que sabe usar una herramienta específica. Es el que entiende cómo diseñar flujos: qué entra, qué se transforma, qué sale, qué se activa. Ese pensamiento sistémico es el que permite implementar y optimizar agentes de IA sobre procesos de marketing reales.

5. Sigue de cerca la evolución de Prentis y competidores
Empresas como Anthropic (con Claude para uso en computadora), Google (con Project Mariner) y OpenAI ya trabajan en capacidades similares. Prentis no estará solo en este espacio. La señal relevante es que múltiples actores con capital serio están apostando en la misma dirección al mismo tiempo.

Puntos clave

• Prentis, cofundado por Reid Hoffman y Mark Pincus, negocia levantar $100M para desarrollar IA que automatiza tareas rutinarias en computadoras, no solo código.
• La tesis del laboratorio posiciona la automatización de tareas como el próximo gran caso de uso de la IA, superando al coding en volumen e impacto.
• Las plataformas de marketing que los equipos LATAM ya usan —Meta Ads, Google Analytics, HubSpot— son los entornos exactos donde estos agentes operarán.
• La ventaja competitiva estará del lado de los equipos que entiendan la lógica de flujos y automatización antes de que las herramientas la integren de forma masiva.

Preguntas frecuentes

¿Qué es Prentis y quiénes lo fundaron?
Prentis es un nuevo laboratorio de IA cofundado por Reid Hoffman —conocido por LinkedIn e Inflection AI— y Mark Pincus —fundador de Zynga. El lab está en negociaciones para levantar $100M y su foco es desarrollar sistemas de IA capaces de automatizar tareas rutinarias en computadoras, operando sobre interfaces digitales reales como lo haría un humano.

¿En qué se diferencia automatizar tareas de automatizar código?
Automatizar código (como hace GitHub Copilot) ayuda a los desarrolladores a escribir software más rápido. Automatizar tareas de computadora significa que un agente de IA puede navegar una interfaz, completar formularios, mover datos entre sistemas o generar reportes sin que un humano lo haga manualmente. Es automatización operacional, no de programación, y aplica a prácticamente cualquier rol que trabaja con pantallas.

¿Cuándo llegarán estas capacidades a las herramientas de marketing que uso hoy?
Algunas ya están llegando: Google, Meta, HubSpot y Salesforce integran capacidades de automatización con IA de forma progresiva. Los agentes de IA más avanzados —como los que Prentis quiere desarrollar— probablemente se integren a las plataformas principales en un horizonte de 12 a 24 meses. Preparar tus datos, flujos y equipo ahora es la forma más eficiente de capturar ese valor cuando llegue.