Enrique Dans

Recién llegado a Bilbao para la entrega de los Premios DigitalTek, y dándole vueltas a mi presentación de mañana, me encuentro un artículo en TechCrunch que habla de lo que los fundadores de startups deben considerar con respecto a la inteligencia artificial cuando estamos a punto de entrar en 2024, es decir, cómo el contexto tecnológico afecta al replanteamiento de las ideas de negocio.

La primera cuestión importante es entender en qué momento estamos: la llegada del machine learning, primero, y de la algoritmia generativa después, que corresponden a momentos diferentes en las posibilidades de escalar modelos en función de la disponibilidad de tecnología y de recursos económicos, pone al mundo en un momento similar al de la popularización de internet con la llegada de la web en los ’90, cuando el bueno de Andy Grove decía aquello de «en cinco años, todas las compañías serán compañías de internet o no serán«. Era el llamado «Net imperative», había que estar ahí sí o sí, para garantizar la supervivencia de las empresas, al tiempo que se creaba un tejido fértil que permitía alumbrar nuevas ideas de negocio gracias a la redefinición de las antiguas o a la explotación de nuevas posibilidades.

Viví aquello de manera perfectamente consciente como profesor de tecnología – ya tengo muchas más canas que pelos negros – y recuerdo muy bien las reacciones, la incredulidad y el asombro con el que se recibió ese «Net imperative», para terminar encontrándonos con que, a los pocos años, si internet no funcionaba, te volvías a casa porque no podías trabajar.

Ahora estamos exactamente en en mismo punto: las compañías que no sean capaces de redefinirse como AI-first en muy poco tiempo, o que no sean creadas con esa mentalidad, desaparecerán por ineficientes. Y no, convertirse en una compañía AI-first no tiene nada que ver con utilizar ChatGPT, ni siqueira con integrarlo con nuestros productos o servicios, del mismo modo que «tener una página web» no era «ser una compañía de internet». Es algo que va mucho más allá.

De hecho, la integración de los algoritmos en nuestras prácticas de negocio va a dar mucho que hablar en los próximos meses: un fuerte enfrentamiento entre quienes desarrollan algoritmos – matemáticos, estadísticos, desarrolladores, etc. – y quienes lanzan rondas de financiación para poner productos y servicios en el mercado a toda velocidad apunta a que tanto compañías como emprendedores van a tener que plantearse con mucho cuidado qué partes de su negocio recurren a algoritmos genéricos obtenidos a través de proveedores, frente a cuáles requieren el desarrollo de su propia algoritmia basada en sus propios datos y experiencia.

Pretender replicar los errores de la era de las plataformas creadas por grandes compañías sería un error: todos sabemos lo que ocurre cuando dependes de una plataforma en la que un tercero pone las reglas, y cuando las puede cambiar a su antojo. Lo vimos en múltiples ocasiones, y no queremos volverlo a vivir: compañías emergiendo para convertirse en gigantes con poder omnímodo capaces de operar por encima de las leyes y la regulación, y sin ningún problema ni planteamiento ético alguno a la hora de plantear los efectos de sus movimientos.

Utilizar, por tanto, las herramientas que esas compañías nos entreguen para customizar sus algoritmos tampoco va a funcionar, no solo porque seguiremos dependiendo de la plataforma, sino porque, además, nunca podremos tener claro si esa misma plataforma no se ha encargado de aprender a costa de nuestros datos y de utilizarlos para incrementar el poder de sus herramientas. No, ser AI-first no es seguir el camino marcado por los gigantes tecnológicos, sino entender que aunque crear un algoritmo capaz de entender y utilizar el lenguaje humano está probablemente fuera de nuestro foco, crear otros más sencillos capaces de procesar nuestra información y automatizar tareas de manera inteligente sí lo está.

Eso requiere, en primer lugar, convertirnos en data-first, en compañías capaces de generar datos de manera constante para poder procesarlos y dárselos de comer a nuestros algoritmos, que al principio serán poco confiables, pero que sin duda irán mejorando con el tiempo. De hacer eso con herramientas adecuadas, no reinventando la rueda a cada paso, e integrando adecuadamente lo que hacemos con nuestro negocio, al tiempo que explicamos claramente a las personas con las que trabajamos qué es lo que esperamos de ellas.

Crear compañías o transformarlas para esta nueva etapa de la tecnología no va a ser sencillo, y muchos se dedicarán a meter la cabeza en la arena y decir eso de «no pasa nada, no tenemos que cambiar nada, esto es todo una tontería». No nos confundamos: lo que viene es una nueva revolución económica, en todos los sentidos, y no porque los algoritmos se vayan a volver conscientes, sino por otros motivos mucho más fáciles de entender. Lo hemos visto antes, y con suerte tendremos tiempo de verlo algunas veces más. Pero cuando aparezca alguien que haga cosas parecidas a las nuestras con mayor eficiencia gracias a haber interpretado adecuadamente por dónde venían los cambios, que no me digan que no avisé.

This article is also available in English on my Medium page, «Let’s call it the AI imperative: sound familiar?»