Esta es la pregunta correcta en la era de la IA…

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15 de julio | Por Juan Merodio

Hace unas semanas, en una conferencia con directivos de una compañía industrial bastante conocida, el director de tecnología me hizo una pregunta que me repiten en casi todas las reuniones de dirección a las que asisto últimamente. Fue algo así como: «Juan, ¿qué modelo de IA nos recomiendas? Estamos viendo si nos vamos con uno u otro, pero los cambian cada tres meses y no sabemos qué hacer».

Le respondí lo mismo que le respondo a todos: estáis haciendo la pregunta equivocada.

Y no lo digo por quedarme bien. Lo digo porque llevo meses viendo cómo empresas que invierten cifras muy serias en inteligencia artificial se pasan la mitad del tiempo eligiendo modelos, comparando benchmarks y peleándose internamente por decidir con qué proveedor firmar. Mientras tanto, no construyen absolutamente nada que dure más de dos trimestres. Cada vez que aparece un modelo nuevo, vuelven a empezar. Y así van a estar los próximos cinco años.

 

El activo real no es el modelo. Es lo que construyes alrededor

Esta semana Satya Nadella, CEO de Microsoft, publicó un ensayo breve en X que, para mí, es la reflexión más importante sobre IA empresarial que se ha escrito en los últimos meses. Y lo digo con toda la intención.

Nadella habla de dos conceptos que él llama capital humano y capital de tokens. El capital humano es lo de siempre: conocimiento, criterio, relaciones, ingenio. El capital de tokens es la capacidad de inteligencia artificial que una empresa consigue construir y poseer. Pero lo interesante no está en la terminología. Lo interesante está en la conclusión a la que llega.

Y es esta: la verdadera oportunidad no está en elegir el mejor modelo. Está en construir un bucle de aprendizaje encima de los modelos donde el capital humano y el capital de tokens se retroalimenten.

Léelo otra vez, porque cambia todo.

Durante los últimos dos años, la conversación sobre IA en las empresas ha girado casi exclusivamente sobre qué modelo es mejor. Qué modelo razona mejor, cuál escribe mejor código, cuál tiene la ventana de contexto más grande, cuál gana en tal benchmark. Todo eso importa, claro. Pero parte de una suposición que ya no se sostiene: que la inteligencia es el recurso escaso.

La realidad es que la inteligencia se está convirtiendo en un commodity. Cada tres o cuatro meses aparece un modelo que hace cosas que hace un año parecían magia. Los proveedores de frontera se están sacando capacidades nuevas a un ritmo brutal, y eso va a seguir así. Cuando un recurso se vuelve abundante, deja de ser el diferencial. Y la atención se desplaza a otro sitio.

 

Lo que pasó con la electricidad y lo que va a pasar con la IA

Cuando la electricidad llegó a las fábricas, al principio todo el mundo hablaba de la electricidad en sí misma. Quién tenía mejor suministro, quién tenía mejor generador, qué tipo de corriente era más eficiente. Pasaron unas décadas y la electricidad se convirtió en lo que es hoy: infraestructura. Nadie compite por tener electricidad. Compiten por lo que hacen encima de ella.

Con la computación pasó exactamente lo mismo. Con las redes también. Con la nube, idéntico. Todo indica que lo mismo está empezando a ocurrir con la inteligencia.

Y esto es más profundo de lo que parece. Porque si la inteligencia se convierte en infraestructura, la pregunta importante deja de ser «¿qué modelo uso?» y pasa a ser algo completamente distinto: ¿cómo organizo, despliego, mido y mejoro continuamente la inteligencia dentro de mi empresa?

Esa es una pregunta arquitectónica. No es una pregunta de proveedor.

 

El problema del veterano corporativo

Hay una frase en el ensayo de Nadella que me quedé mirando un buen rato. Dice, más o menos, que una organización debería poder cambiar un modelo de propósito general sin perder el conocimiento acumulado dentro de sus sistemas. Habla de conservar lo que él llama la experiencia del «veterano corporativo».

Parece obvio, ¿verdad? Pues déjame ser directo: prácticamente ninguna empresa está haciendo esto hoy.

Lo que yo estoy viendo en las implementaciones de IA empresarial es lo contrario. Casi todo lo que las organizaciones han construido en los últimos dos años depende directamente de las capacidades del modelo que usan. Si el modelo mejora, mejora el sistema. Si cambian el modelo, se cargan meses de ajuste, de aprendizaje y de comportamiento acumulado. Es como si cada vez que una empresa cambia de operador de telefonía, tuviera que reescribir todos sus procesos internos. Absurdo.

Nadella está apuntando a algo mucho más maduro: una arquitectura donde el activo duradero no es el modelo, sino el sistema que envuelve al modelo. Piénsalo. Las empresas no rehacen su ERP cada vez que aparece una base de datos más rápida. No rediseñan su CRM cada vez que sale un procesador nuevo. El activo vive por encima de la infraestructura, no dentro de ella.

Con la IA, la mayoría todavía no ha hecho ese salto. Y ese salto es todo.

 

La retroalimentación es la palabra que casi nadie está usando

Aquí es donde la cosa se pone realmente interesante. Porque el ensayo de Nadella rescata, casi de puntillas, un concepto que ha estado sorprendentemente ausente de la conversación pública sobre IA empresarial durante meses: la retroalimentación.

Las evaluaciones privadas de cada empresa. Los entornos internos de aprendizaje por refuerzo. La mejora basada en resultados de negocio en lugar de resultados de benchmarks. Todos son mecanismos que hacen la misma cosa: conectar la acción del sistema con el resultado real que produce en la empresa.

Y aquí es donde la mayoría de proyectos de IA se caen por el precipicio. La industria ha optimizado durante dos años sistemas que responden preguntas. Pero las empresas no necesitan sistemas que respondan preguntas. Necesitan sistemas que cambien resultados.

La diferencia parece semántica hasta que la entiendes. Un sistema que responde puede generar diez mil respuestas al mes sin saber jamás si alguna sirvió para algo. Un sistema que cambia resultados no puede permitirse eso. Tiene que medir. Tiene que corregir. Tiene que aprender del impacto real.

Y en el momento en que un sistema empieza a medir si sus acciones están acercando de verdad a la organización a sus objetivos, ocurre algo mágico: el sistema deja de ser solo generativo y se vuelve adaptativo. La adaptación produce acumulación. Y la acumulación produce ventaja competitiva.

Esto no es una idea nueva en informática. Los sistemas de aprendizaje por refuerzo llevan años demostrando que los bucles de retroalimentación producen capacidades extraordinarias cuando la inteligencia se conecta directamente a objetivos y no solo a predicciones. Lo nuevo es la posibilidad de llevar ese mismo principio a las empresas. Y aquí es donde se abre el terreno de juego real.

La lección de la web que casi nadie ha aprendido

Aquí va otra cosa que llevo diciendo desde hace tiempo, y que Nadella también deja caer en su ensayo. Internet ya funcionaba antes de la web. Existía TCP/IP, existía el correo electrónico, existía FTP. Lo que faltaba era la capa que hiciera todo eso consumible para empresas normales.

La IA empresarial está exactamente ahí. La infraestructura existe. Los modelos existen. Las capacidades existen. Lo que sigue siendo incompleto es la capa que permite a una empresa construir valor duradero encima de todo eso.

Y esta es la parte que a mí, personalmente, me obsesiona. Porque en TEKDI, hablando con directivos y empresarios de todo tipo de sectores, veo exactamente la misma escena una y otra vez. Empresas gastando cientos de miles de euros en herramientas de IA. Contratando consultoras carísimas. Formando a equipos enteros. Y cuando les preguntas qué han acumulado como activo real después de dos años haciendo esto, la respuesta suele ser silencio.

No es que no estén usando IA. La están usando muchísimo. Es que no están construyendo nada que sea suyo. Están alquilando inteligencia, no construyendo capital.

Y esto aplica a cualquier empresa. Incluida la tuya.

 

Las empresas que van a ganar la próxima década

Todas las grandes etapas de la informática acabaron generando ecosistemas. El PC creó empresas de software. La web creó negocios digitales enteros. La nube creó industrias que antes ni siquiera existían. La plataforma adquiere valor no porque encierre el valor dentro de ella, sino porque permite que el valor se acumule encima.

Con la IA está pasando exactamente lo mismo, aunque casi nadie lo ve todavía. Las empresas que definan la próxima etapa de la IA empresarial probablemente no van a ser las que tengan el modelo más potente. Van a ser las que construyan los sistemas que convierten la inteligencia disponible en conocimiento organizativo que aprende, mejora y se acumula año tras año.

Y aquí viene lo interesante: esas empresas no tienen por qué ser gigantes tecnológicos. Pueden ser pymes. Pueden ser empresas familiares. Pueden ser negocios industriales que llevan cuarenta años haciendo lo mismo. Lo único que hace falta es que entiendan la ecuación correcta.

El modelo pasa. El bucle de aprendizaje queda.

 

Dos caminos

Y aquí es donde tienes que decidir tú.

Puedes seguir jugando el juego de perseguir el modelo del mes. Reunirte con consultoras. Firmar acuerdos con proveedores. Hacer proyectos piloto que se quedan a medias. Cambiar de rumbo cada vez que aparece un modelo más brillante. Y dentro de dos años estar exactamente donde estás hoy, pero con más facturas pagadas.

O puedes empezar hoy mismo a hacerte otra pregunta. No qué modelo usar. Sino qué sistema quieres construir alrededor de la inteligencia que ya está disponible para ti. Qué conocimiento vas a acumular. Qué retroalimentación vas a capturar. Qué bucle vas a diseñar para que dentro de cinco años tu empresa sea claramente más inteligente que hace cinco. No porque tenga mejor IA. Porque ha construido algo que ninguna otra empresa tiene.

La inteligencia va a ser abundante. El bucle de aprendizaje, no.

Elige.

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