El avance de IA más significativo de Notion surgió de una fuente sorprendente: la simplificación. Inicialmente, los ingenieros de software de Notion AI experimentaron con la generación de código avanzada, esquemas complejos y conjuntos de instrucciones extensos al explorar modelos de lenguaje grandes (LLM) e IA agentic. Sin embargo, a través de prueba y error, el equipo descubrió que eliminar el modelado de datos complicado mejoraba drásticamente el rendimiento del modelo.

Ryan Nystrom, el jefe de ingeniería de Notion AI, y su equipo optaron por indicaciones simples, representaciones legibles para humanos, abstracción mínima y formatos markdown familiares. Este enfoque renovado condujo al lanzamiento de la V3 del software de productividad de Notion en septiembre, que presenta agentes de IA personalizables. Estos agentes se han convertido rápidamente en la herramienta de IA más exitosa de Notion hasta la fecha.

Nystrom describió la mejora como una "función escalonada", basada en patrones de uso en comparación con versiones anteriores. "Es esa sensación de cuando el producto está siendo extraído de ti en lugar de que tú intentes impulsarlo", explicó Nystrom en un podcast de VB Beyond the Pilot. "Supimos desde ese momento, muy pronto, que teníamos algo. Ahora es, '¿Cómo podría usar Notion sin esta función?'"

El enfoque inicial involucró técnicas complejas de IA, lo que refleja la suposición común de que los problemas sofisticados requieren soluciones sofisticadas. Sin embargo, el equipo descubrió que los LLM respondían mejor a instrucciones más simples y directas. Este cambio destaca un aspecto crucial del trabajo con IA: la importancia de comprender cómo estos modelos procesan la información y adaptar la entrada en consecuencia.

El éxito de los agentes de IA de Notion tiene implicaciones significativas para el futuro del software de productividad. Al simplificar la interacción entre los usuarios y la IA, Notion ha hecho que las potentes herramientas de IA sean más accesibles y fáciles de usar. Este enfoque podría allanar el camino para una adopción más amplia de la IA en varios campos, a medida que los desarrolladores aprendan a priorizar la simplicidad y la claridad en sus integraciones de IA.

El desarrollo también subraya la evolución continua de la IA. Si bien los algoritmos complejos y los vastos conjuntos de datos siguen siendo esenciales, la capacidad de comunicarse eficazmente con la IA a través de indicaciones simples e instrucciones claras se está volviendo cada vez más importante. Este cambio requiere un nuevo conjunto de habilidades, que se centra en la ingeniería de prompts y la interacción humano-IA.

Actualmente, Notion se centra en seguir perfeccionando sus agentes de IA y en explorar nuevas formas de integrar la IA en su plataforma. La experiencia de la empresa demuestra que, a veces, los avances más significativos provienen de la simplificación de lo complejo.