El problema#
Invip exploró una idea simple pero importante: ¿podría un dispositivo traducir el contexto visual en información hablada para una persona con discapacidad visual?
Dirección de producto#
El objetivo no era un asistente genérico. Era un puente entre la información visual y una persona que no podía apoyarse en la pantalla, que es una pregunta de producto mucho más estrecha y mucho más difícil.
Hubo un prototipo funcional y se mostró en público. El trabajo transcurrió en paralelo a su MS en Management of Technology en NYU Tandon, y la empresa se constituyó en Estados Unidos.
Qué haría distinto hoy#
Los modelos multimodales actuales colapsan partes de aquella arquitectura en capacidades mucho más fáciles de prototipar. Las preguntas de producto no se movieron: qué información es útil, cuándo debe hablar el sistema, cómo se mide una interpretación errónea y qué pasa cuando la confianza es baja.
Casi las mismas preguntas que hoy le importan en IA aplicada: la capacidad no basta; el producto necesita límites y fiabilidad.
Preguntas frecuentes#
¿Cuál era su rol?
Cofundadora y CTO. Invip fue una startup de accesibilidad constituida en EE. UU. y un proyecto premiado en NYU, construida entre 2015 y 2018 en paralelo a su MS en Management of Technology en NYU Tandon.
¿Invip sigue en marcha?
No. Aparece aquí como parte de su trayectoria —una iniciativa de 2015–2018—, no como un producto vivo. Este portafolio no afirma tener productos activos que ya no opera.
¿Por qué mantener un proyecto antiguo de accesibilidad en el portafolio?
Porque las preguntas difíciles se transfieren. Decidir qué información es útil, cuándo debe hablar un sistema, cómo medir una interpretación errónea y qué hacer cuando la confianza es baja son exactamente las preguntas que tiene que responder un producto de IA. La capacidad se volvió más fácil; el criterio de producto no.
Las mismas preguntas, otro stack
La capacidad no basta; el producto necesita límites y fiabilidad. Ese es el hilo que va de Invip al trabajo actual.