Teseo en Supabase Select 2026 y la inteligencia industrial para agentes

Teseo Data Lab participó en Supabase Select 2026 y en el hackathon celebrado al día siguiente en San Francisco. La jornada de conferencias del 2 de octubre y la sesión de construcción del 3 de octubre permitieron conectar dos preguntas: cómo está cambiando el desarrollo de software con agentes de inteligencia artificial y qué información necesitan esos agentes para trabajar en sectores industriales.

Para Teseo, esa conexión tomó forma en H0 ConcreteOS, una propuesta de contexto industrial respaldado por evidencia, cuya primera aplicación se enfoca en la industria del concreto en México.

La experiencia reunió infraestructura, visión de producto y desarrollo práctico. Entre las intervenciones del programa estuvieron las de Ant Wilson, cofundador y CTO de Supabase; Steve Wozniak, cofundador de Apple; y Garry Tan, presidente y CEO de Y Combinator. Desde nuestra perspectiva, el hilo que conecta esta experiencia con nuestro trabajo es concreto: construir herramientas que acerquen la capacidad de la IA a las condiciones reales de una empresa.

Tres intervenciones para pensar cómo se construye tecnología

La apertura de Ant Wilson, la participación de Steve Wozniak y la conversación con Garry Tan reunieron distintos perfiles del ecosistema tecnológico. Para Teseo, el programa ofreció un marco para pensar la relación entre infraestructura, experiencia de construcción y problemas de negocio: tres dimensiones que deben encontrarse al desarrollar un producto con IA.

Ant Wilson y una plataforma que se conecta con los agentes

En la apertura, Ant Wilson presentó la evolución del ecosistema de Supabase y algunas de sus integraciones. Entre ellas, mencionó la conexión con Stripe Data Pipelines y el acceso a Supabase desde ChatGPT, además del trabajo con otros entornos de IA. Su intervención mostró cómo cambia la forma de acceder a una plataforma cuando los agentes también pueden utilizarla.

Paul Copplestone, CEO y cofundador de Supabase, desarrolló después esa dirección en la keynote: una plataforma cuya estructura y configuración puedan gestionarse desde código, tanto por personas como por agentes.

Para Teseo, esto pone sobre la mesa una decisión de producto: además de diseñar pantallas comprensibles, necesitamos preparar datos y herramientas que otros sistemas puedan consultar con permisos definidos. En el entorno industrial, esa conexión exige conservar el significado y el respaldo de cada dato.

Steve Wozniak y el encuentro entre generaciones de creadores

El programa reservó una intervención de cierre a Steve Wozniak, cofundador de Apple. Su participación sumó al encuentro una figura vinculada con la historia de la computación personal, dentro de una agenda que también reunió a quienes hoy desarrollan infraestructura, modelos y herramientas para agentes.

Para nosotros, reunir estas trayectorias invita a pensar en la relación entre una posibilidad técnica y un producto que las personas pueden utilizar. Esa es también una pregunta para la inteligencia industrial: cómo convertir información dispersa y capacidades de IA en una herramienta comprensible, útil y conectada con el trabajo.

Garry Tan y los fundamentos que permanecen al construir con IA

En su conversación con Paul Copplestone, Garry Tan destacó que los fundamentos de una empresa siguen vigentes: entender al usuario, hablar con él, construir una primera versión y comprobar si resuelve su problema. También compartió su experiencia con herramientas de desarrollo asistido y sistemas de recuperación de conocimiento.

Otro punto especialmente cercano al trabajo de Teseo fue su referencia a empresas que utilizan software y agentes para producir mejores datos. La posibilidad de construir con mayor rapidez convive con la necesidad de definir qué información necesita un cliente y cómo demostrar su utilidad.

Nuestra lectura es que una demo adquiere valor cuando permite examinar una necesidad concreta. En el caso de Teseo, esa necesidad es ayudar a que una empresa —o su agente— investigue un mercado industrial con evidencia suficiente para distinguir lo conocido de lo que todavía debe verificarse.

Las novedades de Supabase para construir y operar con agentes

Supabase organizó sus anuncios alrededor de tres frentes: construir aplicaciones, operarlas con mayor visibilidad y escalar su infraestructura. Para Teseo, las novedades más relevantes son las que acercan el desarrollo con agentes a una operación revisable, con acceso controlado a datos y capacidad para conservar el contexto del trabajo.

Estados de disponibilidad según el resumen oficial publicado el 2 de octubre de 2026.

Estas capacidades abren posibilidades para desarrollar servicios que investigan, consultan datos y esperan decisiones humanas. Su utilidad depende de cómo se integren en cada producto. En nuestro caso, el diseño debe permitir reconstruir de dónde salió una afirmación, cómo se revisó y qué versión puede consultar un usuario autorizado.

Del encuentro al Supabase Select 2026 Hackathon

El 3 de octubre, el Supabase Select 2026 Hackathon trasladó la atención a la construcción de proyectos. La convocatoria contempló criterios de funcionalidad, innovación, experiencia de usuario e impacto. Para Teseo, fue el espacio para presentar una aplicación de su experiencia sectorial al trabajo de agentes de IA.

La propuesta presentada, H0 ConcreteOS, parte de un problema habitual en la investigación industrial: los datos sobre empresas, instalaciones y capacidades pueden estar repartidos entre sitios web, documentos y registros con diferentes fechas y niveles de respaldo.

Un agente que busca oportunidades comerciales necesita interpretar esas diferencias. Debe saber si encontró un hecho documentado, una estimación o una pregunta pendiente. El proyecto plantea organizar esa información y hacerla consultable por otros agentes, comenzando con productores de concreto en México.

H0 ConcreteOS y el recorrido de la demostración

La demostración presentada por el equipo toma una solicitud concreta: el agente de un fabricante estadounidense de aditivos busca productores de concreto premezclado en Querétaro. El recorrido muestra cómo conectar la consulta con investigación de vacíos, evidencia documental, revisión humana y entrega de una versión actualizada mediante MCP.

MCP, siglas de Model Context Protocol, funciona aquí como la vía para que un agente externo consulte las herramientas y los resultados del servicio. En la propuesta, las reglas de acceso y revisión determinan qué información puede recibir.

El criterio central del proyecto es: los modelos proponen; las reglas y la revisión humana autorizan.

Por ejemplo, si dos fuentes reportan cifras diferentes sobre la flota de una empresa, el diseño conserva la discrepancia para revisarla. Promediar los valores produciría una tercera cifra sin respaldo. De igual forma, la ausencia de información sobre capacidad productiva debe permanecer visible como un dato desconocido.

La arquitectura sitúa a Supabase en la persistencia de registros, evidencias y estados de revisión. También contempla permisos para personas y agentes. El prototipo del hackathon representa un alcance inicial; la ampliación de cobertura y las evaluaciones más extensas forman parte de su evolución prevista.

El valor para las empresas está en el contexto que pueden comprobar

Para una empresa que explora proveedores, clientes o posibilidades de expansión, conocer el respaldo de la información permite orientar mejor la siguiente acción. Saber qué está documentado, qué se estima y qué falta por confirmar ayuda a decidir dónde investigar, qué preguntar y qué conclusiones todavía necesitan validación.

Esta es la conexión con nuestra experiencia en inteligencia de mercado industrial y con el conocimiento sectorial desarrollado alrededor de ConcreteOS. La propuesta explora cómo convertir ese trabajo en contexto estructurado para otros sistemas, manteniendo la evidencia y el criterio de revisión.

Supabase Select y el hackathon permitieron relacionar las conversaciones sobre agentes con una aplicación industrial específica. Para Teseo, la oportunidad está en desarrollar servicios de información que una persona pueda revisar y que un agente autorizado pueda utilizar.

¿Qué información necesita comprobar su empresa antes de incorporar agentes de IA a un proceso? Converse con Teseo Data Lab sobre su caso y los datos necesarios para desarrollar una aplicación con contexto industrial.