Arcade.dev fue seleccionada para la Enterprise Tech 30 de 2026 ¡lista de premiados!
Presentada por Wing Venture Capital, la lista reconoce a las empresas privadas más prometedoras en toda la pila de tecnología empresarial, con base en investigación e información de más de 100 VCs y Eric Newcomer de Newcomer Media. Arcade se une a algunos de los nombres más grandes del AI, como Anthropic, OpenAI, Stripe y Cursor, como uno de los líderes que impulsan el AI empresarial hacia adelante.
Un vistazo a cómo llegamos aquí:
2024: Del Demo a Producción
Creamos Arcade porque seguíamos topando con la misma pared. Todos querían agentes que pudieran tomar acciones reales, enviar correos, actualizar CRMs, agendar reuniones, pero nadie había resuelto cómo hacerlo de forma segura. El mayor obstáculo era la autorización en runtime, entre múltiples usuarios y con auditorías completas. Ahí era donde los demos de agentes morían antes de llegar a producción. Así que construimos la solución.
2025: MCP Lo Cambia Todo
Cuando MCP despegó, ya estábamos listos. Lanzamos el primer runtime de MCP, publicamos en código abierto nuestro MCP Framework y construimos más de 8,000 herramientas listas para producción que realmente funcionan, no simples wrappers de API. Co-escribimos la especificación URL Elicitation con Anthropic para estandarizar cómo los agentes manejan OAuth, y nos unimos a la Agentic AI Foundation de la Linux Foundation como miembros fundadores Gold. Además, empezamos a trabajar con algunas de las empresas más grandes del mundo, incluida una institución financiera del top 5, para llevar flotas enteras de agentes a producción.
2026: Los Agentes Son el Centro del Universo
El cambio ocurrió más rápido de lo que la mayoría esperaba. Con el auge de Claude Code y OpenClaw, los agentes de larga duración con llamadas a herramientas dejaron de ser una curiosidad y se volvieron la forma predeterminada en que los equipos de ingeniería entregan software. Los agentes ya no operan en sandboxes; toman acciones en múltiples plataformas en nombre de usuarios reales, a escala y sin que un humano intervenga en cada paso.
Y ahí es exactamente donde se concentran los problemas más difíciles del AI empresarial. La era del demo preguntaba: ¿puede el agente hacerlo? La era de producción pregunta algo más complicado: ¿qué hizo el agente, en nombre de qué usuario y en qué sistema? La confianza, la confiabilidad y la gobernanza se han vuelto los retos definitorios porque los flujos de trabajo agénticos están funcionando. Cuando un solo agente puede actuar en decenas de sistemas en nombre de miles de usuarios al mismo tiempo, el impacto de una mala configuración, una llamada incorrecta a una herramienta o una decisión de autorización equivocada es enorme. Ese es exactamente el problema para el que Arcade fue construido desde el primer día.
El mercado alcanzó al problema que vimos venir. El centro de gravedad del AI empresarial se desplazó hacia los agentes, y Arcade es como llegan a producción.
