Encuentre las 8 diferencias

Si usted no es nativo digital, y su infancia no comenzó en un mundo donde las superficies de vidrio reaccionaban al tocarlas, seguro que la palabra "Pasatiempo" formó parte de su vida. Porque, por asombroso que parezca, procede de una galaxia donde el tiempo era tanto que buscábamos un modo de rellenarlo sin que al aburrimiento nos atrapara. Algo asombroso en esta era de scrolls infinitos, en que los adolescentes se duermen a las cinco de la madrugada viendo vídeos apasionantes sobre concursos de comedores de hamburguesas. Nosotros, para rellenar un tiempo que las pantallas aún no habían colonizado, teníamos los jeroglíficos para aprender a pensar, los crucigramas para mejorar el vocabulario, y los juegos de las "n" diferencias para mejorar la agudeza visual. Así nos pasa, que no entendemos lo que, supuestamente, Instagram y Tiktok aportan a nuestras vidas.

Muchos de esos juegos no necesitaban más instrumental que un papel y un bolígrafo. Y en el de las diferencias la cosa era tan simple como encontrar, frente a dos dibujos aparentemente idénticos, las pequeñas cosas que diferenciaban a uno y otro. Entre dos paisajes que aparentaban ser el mismo, eras feliz encontrando que en uno hay un árbol que no está, un gato al que le falta la cola, o una ventana que ha cambiado de color. Y doy fe de que, a veces, la cosa no era tan evidente.

Algo parecido nos sucede hoy con la inteligencia artificial e Internet. Cada vez que alguien analiza el momento actual de la IA, la comparación con la irrupción de Internet aparece en el primer o segundo párrafo. Con un principio de razón, porque ambas son disrupciones tecnológicas de impacto general, ambas desataron una fiebre inversora sin precedentes, y ambas prometen (o prometían) transformar la forma en que trabajamos, consumimos, nos relacionamos... o matamos nuestros ratos libres. Los dos dibujos se parecen mucho. Pero las diferencias no están en la cola de un gato. Son estructurales. Y quien no las identifique a tiempo va a tomar decisiones estratégicas basándose en un mapa que no corresponde al territorio que cree estar pisando.

Llevo semanas desgranando en esta serie los síntomas de lo que considero un desajuste histórico entre la inversión en inteligencia artificial y el retorno que cabe esperar de ella. Y hoy, antes de seguir mirando hacia delante, quiero dar un paso atrás y pasar el bolígrafo sobre las diferencias que encuentro entre dos imágenes que han formado parte de mi vida profesional. Porque creo que simplificar el cuadro diciéndonos a nosotros mismos que "esto es como Internet", nos puede colocar en una situación peligrosa.

Así que, sin más preámbulos, les comparto las ocho diferencias que he sido capaz de encontrar entre esas dos imágenes. Pero tal vez usted sea capaz de ver alguna que se me escapa. Que mis ojos no son ya lo que fueron.

La factura de la luz

Las redes que necesitábamos para montar Internet eran muy caras de desplegar. Por eso, antes de decidir que valía la pena apostar por la fibra óptica, probamos primero a reutilizar las redes telefónicas de varias maneras. Pero la inversión en adaptar esas redes tenía un gran atractivo: que, una vez instaladas, su coste de explotación era casi despreciable. Esa asimetría entre una inversión alta y una explotación barata ha permitido décadas de bajada de precios al consumidor mientras las prestaciones se multiplicaban. Con la IA, el despliegue es terroríficamente caro, pero la explotación también lo es. Cada consulta a un modelo de frontera quema electricidad, silicio y refrigeración. Quien haya leído los artículos anteriores de esta serie habrá entendido por qué las "tarifas planas de tokens" están desapareciendo, y se habrá tropezado con "trilema" entre coste de entrenamiento, coste de inferencia y calidad de servicio que exploraremos en detalle muy pronto.

Las dos caras de la moneda

Internet tenía dos caras. La empresarial, donde se percibía como una obligación y una oportunidad con independencia del tamaño de la compañía. Y la personal, donde era algo divertido, útil y adictivo. La IA generativa no está logrando esa doble tracción. Para las pymes no se percibe como algo imprescindible, y para los particulares no resulta lo bastante divertida ni lo bastante útil como para que se metan la mano en el bolsillo y paguen más de lo que les cuesta Netflix por un mes de uso. Sin la tracción del consumidor final, el motor que alimentó Internet desde abajo (publicidad, viralidad, efecto red) arranca con mucha menos fuerza. Y sin la adopción por la pyme, el potencial del mercado corporativo se estrecha drásticamente.

El problema de la amortización

Internet tenía al menos tres vías claras de amortización: las cuotas de acceso, la publicidad y el comercio electrónico. Tres fuentes de ingresos reales que aún coexisten y se realimentan. La IA, en el mejor de los casos, tiene las suscripciones. La publicidad dentro de un modelo conversacional es un juego de suma cero cuando no directamente contraproducente. Porque nadie quiere que su asistente inteligente le meta un anuncio entre dos respuestas.

El oráculo que adivina

La informática tradicional e Internet son deterministas: si haces clic en un enlace, obtienes exactamente ese dato. Los modelos de lenguaje son probabilísticos. No saben; adivinan la siguiente palabra con una precisión asombrosa, pero adivinan. Eso significa que alucinan, que se equivocan de forma impredecible, y que lo seguirán haciendo mientras el paradigma técnico subyacente no cambie. Para generar el vídeo de un gatito o resumir una cadena de correos, un noventa y cinco por ciento de acierto es suficiente. Para automatizar un proceso crítico en una empresa real, un sistema que se equivoca, con total apariencia de seguridad en sí mismo, el cinco por ciento de las veces, exige capas de supervisión humana que se comen el retorno de la inversión.

El jardín y la plaza

Esta es, para mí, la diferencia más profunda y la menos comentada. Internet explotó porque se construyó sobre protocolos abiertos y gratuitos. TCP/IP, HTTP, y HTML. Fue concebida por investigadores deseosos de compartir sus hallazgos en beneficio de la humanidad, y que buscaban precisamente un modo de compartirlos mejor y más universal. Nadie era dueño de la infraestructura de base. Como consecuencia, cualquiera podía montar encima un servidor de correo, o todo un negocio sin pedir permiso, sin pagar peaje, sin depender de la voluntad de un tercero. De hecho, ese fue el mundo en el que yo viví profesionalmente durante la explosión de Internet, y puedo dar fe de que aquella apertura hizo posible que miles de empresas, incluida la mía, pudieran existir. Si hoy montas tu servidor de correo, los estándares privados exigidos por los oligopolistas del email no te van a dejar conectar con "sus" usuarios, y tendrás que resignarte a utilizar un correo donde ellos puedan escuchar tus conversaciones a cambio de cargar de anuncios tu pantalla.

La IA generativa actual es exactamente lo contrario de un esfuerzo desinteresado buscando el bien común. Se construye sobre cajas negras cerradas, controladas y financiadas por un puñado de hiperescalares a los que les encanta construir jardines privados, como ya hicieron no sólo con el correo, sino con el sueño de la Web 2.0. Si hoy montas tu modelo de negocio sobre la API de OpenAI o de Google, tu margen, tu privacidad y tu supervivencia dependen de sus decisiones de precios y sus políticas. No es una exageración: es la descripción literal de una relación de dependencia que cualquier directivo debería evaluar antes de firmar. Y probablemente la antesala de más diferencias entre unos pocos que puedan permitirse pagar para salvaguardar su (relativa) privacidad y una mayoría que deba resignarse a tres meses de anuncios sobre grifos porque una vez le dijo a su mujer, en presencia de sus teléfonos, que el de la cocina estaba roto.

El escudo que no existe

La explosión comercial de la Web 2.0 (redes sociales, foros, YouTube) fue posible en buena medida gracias a la legislación de "puerto seguro". Como la Sección 230 en Estados Unidos, o la Directiva de Comercio Electrónico en Europa. Las plataformas no respondíamos del contenido que subían nuestros usuarios. Ese escudo legal fue un acelerador brutal de la innovación, porque eliminaba un riesgo que, de otro modo, habría paralizado cualquier inversión.

La IA generativa no tiene ese escudo. Los modelos no solo se han entrenado absorbiendo Internet entero con una actitud más que discutible hacia los derechos de autor, sino que son ellos, y no un usuario humano, los que generan el contenido. El riesgo de responsabilidad civil y de propiedad intelectual para una empresa que integre IA en sus procesos es un campo de minas sin desactivar, y uno que los pioneros de Internet nunca tuvimos que cruzar. Cuando el regulador europeo (y el americano, que ya está en ello) terminen de definir las reglas, más de uno va a descubrir que tiene un problema serio.

El síndrome del lienzo en blanco

La adopción masiva de Internet se logró reduciendo la fricción a cero. El navegador web y el ratón. Apuntar y hacer clic. No había que aprender nada para empezar a explorar un mundo nuevo, y el resultado solía ser sorprendente: una ventana a lo desconocido que enganchaba por sí sola.

La interfaz principal de la IA generativa es una caja de texto vacía. Un prompt. Para que sea útil, exige que el usuario sepa qué quiere, cómo contextualizarlo y cómo pedirlo. El esfuerzo cognitivo que requiere "hablarle a la máquina" es incomparablemente mayor que hacer scroll o pulsar un botón. Y el resultado, admitámoslo, no suele ser tan chispeante ni tan sorprendente como lo era explorar una web que nos abría una ventana a un mundo por descubrir. Es un asistente eficiente, no una aventura.

El pozo que se seca

En los primeros años de Internet primaba un espíritu de camaradería: compartirlo todo, gratis, por amor al arte. Los contenidos fueron impulsados primero por investigadores y luego por usuarios que no pretendían forrarse a cambio, porque el proyecto global nació bajo la idea de "compartamos el conocimiento". Esa generosidad creó un corpus inmenso de datos de calidad que alimentó todo lo que vino después.

La IA generativa está impulsada por empresas enormes que quieren ser aún más grandes. La era de compartir se acabó: las principales plataformas de contenido ya están cerrando acuerdos de acceso exclusivo, y los datos con los que se entrenan los modelos son cada vez más caros, de calidad más discutible, y ya no se comparten universalmente. Los modelos empiezan a alimentarse de su propia producción (datos generados por IA para entrenar más IA) en una cadena de hipótesis al 95% enlazadas que no son exactamente una receta para mejorar la calidad. Quien haya leído "¿Y si la Misión Génesis fuera un inmenso error?" reconocerá aquí otra cara del mismo problema.

¿De verdad nos engañan y vamos a la catástrofe?

¿Quiere todo esto decir que la IA va al desastre o nos lleva a él? No lo creo. La idea de una herramienta capaz de generar, razonar y asistir nos ha deslumbrado a todos. Muy particularmente a quienes vivimos del desarrollo tecnológico, que es donde mejor lucen estos inventos. Pero sí creo que quien tome decisiones de inversión, de estrategia o de carrera profesional asumiendo que "esto es como Internet" tiene, al menos, ocho opciones para equivocarse. Y en un entorno donde se están desplegando cientos de miles de millones de dólares sobre esa analogía, equivocarse en ocho cosas simultáneamente puede salir bastante caro.

Los dos dibujos se parecen mucho. Pero las diferencias están ahí. Encontrarlas a tiempo es lo que separa una decisión informada de una apuesta ciega. Y estoy seguro de que tú, que has llegado hasta aquí, tienes alguna diferencia en mente que yo no fui capaz de ver.

¿La compartimos?

Este artículo forma parte de una serie iniciada en "¡Menos madera, es la guerra!", que continúa en "¿El final de la barra libre de tokens?", "¿Y si la Misión Génesis fuera un inmenso error?", "¿Dónde está la bolita?", "Del paquete al token y vuelta a empezar", "¿Hemos vuelto a invertir en máquinas de escribir?", "¿Llegará a tiempo la Killer App?" y "¿Nos están haciendo un hueco?". Y continuará...