Garry Tan ha publicado recientemente un texto largo《Meta-Meta-Prompting: The Secret to Making AI Agents Work》, en el que revela con detalle cómo construyó un “segundo sistema de cerebro” impulsado por agentes de IA. Dice que, en los últimos cinco meses, la IA ya lo ha hecho volver a ser builder, e incluso ha cambiado por completo la manera en que él, como CEO de Y Combinator, gestiona su trabajo diario.
CEO de YC: el futuro pertenece a quienes construyen sistemas de compoud AI
Garry Tan cree que la mayoría de la gente todavía usa la IA como una ventana de chat, pero la verdadera oportunidad está en tratar a la IA como un “sistema operativo”: un sistema que puede recordar de manera continua, acumular, actualizar y conectar el conocimiento personal, reuniones, lectura y flujos de trabajo. Incluso lo dijo sin rodeos: “El futuro pertenece a quienes construyen sistemas de compound AI, no a quienes solo usan herramientas de IA centralizadas de grandes empresas”.
(Crecen las ideas compartidas por socios de YC sobre cómo usar la IA para fundar una empresa desde cero; las startups deberían usar la IA como sistema operativo, no como herramienta)
Esto también coincide con lo que reportamos antes: tanto en Y Combinator Summer 2026 Requests for Startups (RFS) como en Startup School, donde la socia Diana lo mencionó, se afirma que el emprendimiento de IA está pasando de “mejorar la eficiencia personal” a “reconstruir organizaciones y procesos de la industria”. La IA no debería ser solo una herramienta de eficiencia usada ocasionalmente por las empresas; debería diseñarse desde el primer día como el sistema operativo de toda la compañía.
(YC publica 15 direcciones de startups nuevas en las que planea invertir para Summer 2026: el emprendimiento de IA no es meter un Chatbot en el producto)
La IA lo ayudó a convertir libros de budismo en un “espejo de vida”
Garry Tan comparte que, al leer recientemente el libro de la autora budista Pema Chödrön《When Things Fall Apart》, fue la primera vez que realmente tomó conciencia del poder de la personal AI. Le pidió a su sistema de IA que ejecutara un proceso de “book mirror”: primero descomponer todo el libro en 22 capítulos, y luego hacer que varios sub-agent completen simultáneamente dos tareas: resumir las ideas del autor y mapear cada idea a su propia vida.
Y no es un discurso genérico tipo “consejos espirituales”, sino que se combina directamente con:
antecedentes familiares
historial emprendedor
trabajo en YC
notas de altas horas de la noche
historial de lectura
contenido discutido con el therapist
conversaciones con emprendedores
Al final, produce una “brain page” de 30.000 palabras.
Por ejemplo, cuando el libro habla de groundlessness (falta de fundamento), el sistema lo conecta con una conversación específica con founders la semana anterior; cuando habla de fear, cita patrones de comportamiento señalados por el therapist; y cuando habla de letting go, conecta con la sensación de libertad creativa que escribió de madrugada.
Garry Tan dice que todo este proceso le toma solo unos 40 minutos. Él considera que incluso un terapeuta de salud mental pagado a 300 dólares por hora no podría completar un análisis similar en 40 horas, porque los humanos no pueden cargar al mismo tiempo todos los contextos de trabajo, historiales de lectura, actas de reuniones y un mapa de relaciones personales, pero la IA sí puede.
La verdadera clave no es el modelo, sino el “sistema de habilidades”
Sin embargo, Garry Tan cree que lo verdaderamente importante en los AI agent no es un modelo único, sino las “skills”. Su sistema actual incluye más de 100 [AI skills](https://www.gate.com/zh/skills-hub) y alrededor de 100.000 páginas de base de conocimiento.
Él llama a esta arquitectura:
Fat skills. Fat code. Thin harness.
Lo que significa:
Harness (runtime/router) debe ser delgado
Skills deben ser gordas
El valor real está en el conocimiento, los flujos de trabajo y los datos
Actualmente usa Anthropic Claude Opus 4.7 para precision, GPT-5.5 para recall y extraction, DeepSeek V4-Pro para creative work y Groq + Llama para razonamiento de alta velocidad; y OpenClaw y Hermes Agent se encargan del routing.
Garry Tan cree: “El modelo es solo el motor; lo demás es el auto”. Los AI agent ya no son solo prompt: son un workflow con capacidad de capitalizarse. Garry Tan recalca que ahora casi no le hace prompt a la IA; lo verdaderamente importante es el skill system.
Por ejemplo:
meeting-ingestion
media-ingest
enrich
perplexity-research
investor-update-ingest
email-triage
calendar-check
Cada skill es un módulo de flujo de trabajo repetible, testeable y combinable. Y lo más importante es que también creó una meta-skill llamada “Skillify”. Cuando descubre que un cierto flujo de trabajo se repite, solo tiene que ingresar: skillify this
El sistema analizará la operación recién hecha, extraerá patrones repetibles, creará un skill file, lo incorporará al sistema de resolver routing y lo acumulará para todos los workflow futuros.
100.000 páginas de base de conocimiento: la IA empieza a parecer un sistema nervioso, no un archivador
Garry Tan dice que actualmente mantiene una base de conocimiento estructurada de aproximadamente 100.000 páginas. En cada una crea páginas dedicadas para cada persona, empresa, reunión, libro, Podcast, artículo e idea. Y cada vez que termina una meeting, la IA genera automáticamente el transcript, crea resúmenes, actualiza páginas de personas, actualiza páginas de empresas, actualiza timeline, actualiza open threads y actualiza relationship context.
Esto significa que la IA ya no solo almacena datos, sino que empieza a parecer un “sistema nervioso”. Él describe que un archivador solo guarda cosas, mientras que el sistema nervioso conecta, recuerda, actualiza y deduce.
Lo más importante en la era de la IA es el personal compound system
Para cerrar, el punto central de Garry Tan es muy claro: la persona más fuerte en el futuro no necesariamente será quien use el modelo más potente, sino quien pueda construir:
su propio knowledge graph
sus propios workflows
su propio skill system
su propio personal AI OS
Porque, a medida que se acumulan cada libro, cada reunión, cada mejora de skill y cada actualización de datos, todo el sistema de IA empieza a mostrar un efecto compound. Incluso dice que ahora, todas las noches a las dos de la mañana, sigue haciendo coding; no es porque haya demasiado trabajo, sino porque: “La IA me devolvió la alegría de ser builder”.
Este artículo de Garry Tan: ¡ahora hago muy pocas instrucciones a la IA! El CEO de YC explica los “workflow de IA con capacidad de capitalizarse”. Se publicó por primera vez en Cadena News ABMedia.
