La liga de la Inteligencia Artificial y el colapso del mundo del software

Discutimos quién es el primero, el segundo y el tercero en el mundo de la inteligencia artificial. Cada semana sale un nuevo modelo, se anuncian nuevos resultados de pruebas y alguien afirma haber desarrollado la mejor inteligencia artificial del mundo. La semana pasada se habló del éxito de Gemini en algunas pruebas. Pero, ¿estos resultados realmente demuestran que una inteligencia artificial es mejor que otra?

Yo pienso de manera un poco diferente al respecto.

El éxito que muestra una tecnología en el laboratorio no siempre es lo mismo que el beneficio que proporciona en la vida real. De hecho, a menudo existen diferencias significativas entre ambos. Es una situación que hemos visto durante años en el mundo de la tecnología. En la inteligencia artificial no ocurre nada distinto.

A principios de la década de 2000, cuando los ordenadores portátiles empezaron a generalizarse, mis amigos me preguntaban a menudo qué ordenador debían comprar. Siempre les decía lo mismo: no compren un ordenador basándose en pruebas de laboratorio. Vayan, siéntense frente al ordenador, pongan las manos sobre él y úsenlo.

Porque la velocidad del procesador de un ordenador, el tamaño de su memoria o la puntuación que obtuvo en las pruebas de laboratorio no significan que usted vaya a usar ese ordenador cómodamente.

Por ejemplo, algunos ordenadores que Sony me envió para analizar tenían superficies similares al nobuk. No me gusta tocar esas superficies. Prefiero superficies más resbaladizas, brillantes y, si es posible, como el cristal. Tampoco me gusta el ruido que hace el teclado. Incluso durante un tiempo usé el iPad como teclado de mi ordenador. Escribir silenciosamente sobre una superficie de cristal era mucho más cómodo para mí.

Otra persona podría preferir el sonido que hace un teclado mecánico o la respuesta física que dan las teclas. ¿Alguno de los dos está equivocado? No. Porque la tecnología debe servir al usuario. El usuario no tiene por qué adaptarse a la tecnología.

También hay una historia sobre impresoras que escuché hace años.

El director ejecutivo (CEO) de una empresa llama al director de informática y le dice que quiere una impresora muy rápida. El departamento de informática investiga, compra una de las impresoras más rápidas del mercado y la instala en el despacho del CEO.

Unos días después, el CEO vuelve a llamar al director de informática. Mientras el director sube las escaleras, el CEO le lanza la impresora.

¿Por qué?

Porque el departamento de informática se fijó en cuántas páginas por minuto imprimía la impresora. Sin embargo, lo que el CEO quería era tener en sus manos un documento de una sola página en el menor tiempo posible.

El tiempo que una impresora capaz de imprimir cientos de páginas por minuto tardaba en sacar la primera página eliminaba toda la ventaja de rendimiento para el CEO.

Aquí hay dos criterios de rendimiento diferentes: páginas por minuto y tiempo de salida de la primera página. Ambos son criterios técnicamente correctos. Sin embargo, un criterio que no satisface la necesidad del usuario no tiene ningún sentido.

Hoy en el mundo de la inteligencia artificial estamos viviendo exactamente el mismo problema.

¿Por qué Gemini no está en mi top tres?

Hace poco estaba investigando sobre ordenadores cuánticos. Busqué una lista que mostrara cuántos ordenadores cuánticos hay en cada país del mundo. Se lo pregunté a ChatGPT, a Claude, a Gemini y a Grok. También utilicé la búsqueda asistida por inteligencia artificial de Google.

Los resultados fueron interesantes.

Algunos dieron el número de empresas que trabajan con ordenadores cuánticos. Otros explicaron las inversiones de los países en tecnologías cuánticas. Otros enumeraron los centros de investigación. Sin embargo, lo que yo quería era un inventario comparable de los ordenadores cuánticos existentes por países.

Ninguno pudo darme exactamente el resultado que quería. Una razón de esto es que ni siquiera es fácil ponerse de acuerdo sobre la definición y el alcance de dicho inventario. Pero en mi experiencia de uso, ChatGPT y Claude se acercaron más al resultado que buscaba que los demás.

Eso es para mí el rendimiento de la inteligencia artificial.

Detrás de Gemini hay una empresa tecnológica gigantesca como Google. Tiene una de las infraestructuras de búsqueda más grandes del mundo, servicios que llegan a miles de millones de usuarios, mapas, correo electrónico, vídeo, computación en la nube e innumerables fuentes de datos.

A pesar de todo esto, la experiencia de usuario que ofrece Gemini no cumple mis expectativas.

Creo que una de las razones importantes de esto es un problema que Google no ha podido resolver durante años: no poder integrar sus servicios entre sí de una manera realmente significativa.

Google tiene un ecosistema tecnológico extraordinario en sus manos. Pero las partes de este ecosistema a menudo actúan como productos independientes entre sí. Pensé que la estructura de Alphabet podría superar este problema. Sin embargo, por lo que veo, la transformación que esperaba no se ha producido.

Además, hay momentos en los que pienso que el antiguo asistente de voz de Google es más útil que Gemini en algunas tareas sencillas. Este es otro ejemplo de que el progreso tecnológico no siempre significa progreso en la experiencia del usuario.

El mismo problema aparece en Copilot de Microsoft, Siri de Apple y las aplicaciones de inteligencia artificial de Meta.

Ponen Meta AI dentro de WhatsApp. Lo ponen dentro de Instagram. Constantemente le presentan inteligencia artificial al usuario. Pero, ¿puede hacer el trabajo que realmente quiero?

Por ejemplo, estoy buscando una conversación que tuve con alguien hace meses en WhatsApp. No recuerdo con quién hablé, pero recuerdo el tema. Quiero describirle el contenido de la conversación a la inteligencia artificial y que encuentre ese intercambio.

Esa es la función de inteligencia artificial que espero.

No necesito otro chatbot que se quede en un rincón de la aplicación y me dé respuestas a preguntas generales.

Una parte importante de estas empresas intenta aplicar la inteligencia artificial sobre sus negocios actuales. Sin embargo, la inteligencia artificial no es un adorno añadido al producto existente, sino una tecnología que debería redefinir el producto en sí.

La oportunidad que perdió WordPress

Uno de los ejemplos más llamativos de este tema es WordPress.

WordPress ha sido una de las infraestructuras de publicación más importantes de Internet durante años. Hoy en día, alrededor del 40 por ciento de los sitios web utilizan WordPress. Esto es un poder extraordinario.

Sin embargo, creo que WordPress se ha centrado en un punto estratégicamente equivocado durante años.

Cuando apareció el editor Gutenberg, hice una crítica similar. En lugar de lidiar con sistemas de edición basados en bloques, WordPress debería haberse centrado en el tema fundamental de la publicación en Internet.

El contenido.

Nunca me pareció lógico que un sistema de publicación nacido del concepto de weblog se centrara tanto con el tiempo en el diseño de páginas y bloques visuales.

En una época en la que los constructores de páginas como Elementor tenían éxito, WordPress también trasladó un enfoque similar a su propia infraestructura. Pero creo que esto provocó que WordPress se alejara de su verdadera fuerza.

Ahora se enfrentan a una oportunidad mucho mayor.

La inteligencia artificial.

Lo que WordPress debe hacer es crear una arquitectura que pueda comunicarse directamente a través del núcleo de WordPress con sistemas como ChatGPT, Claude, Grok y Gemini.

Además, ofrecer esto no como un servicio en la nube dependiente de WordPress.com, sino como una infraestructura que cualquiera que ejecute WordPress en su propio servidor pueda utilizar.

Existen iniciativas en este campo a través de Jetpack y varios protocolos de conexión. Sin embargo, no son lo mismo que la integración directa en el núcleo que describo.

Con tal arquitectura, el usuario no solo hará que la inteligencia artificial escriba textos. Gestionará su sitio, cambiará su diseño, editará sus contenidos, resolverá sus problemas y controlará sus complementos.

Ese es el WordPress que quiero.

La razón por la que iniciativas como WPVibe llaman mi atención es que se acercan a esta necesidad. El usuario ahora quiere mejorar su sitio web explicando lo que quiere en lenguaje natural, sin tener que lidiar con detalles técnicos.

Con una base de usuarios instalada tan grande, WordPress debería haber sido el pionero de esta transformación.

Mientras se ocupaban de Gutenberg, se enfrentaron al peligro de perder la verdadera oportunidad de la era de la inteligencia artificial.

Los rascacielos del mundo del software se están derrumbando

¿Recuerdan la última escena de la película Fight Club?

Dos personas tomadas de la mano, mirando por la ventana. Los rascacielos frente a ellos se derrumban uno a uno.

Hoy, cuando miro el mundo del software, veo exactamente esa escena.

Los rascacielos de la industria del software que conocemos desde hace años han comenzado a derrumbarse.

El modelo económico sobre el que se basan Adobe, Canva y muchas otras empresas de software está experimentando una gran transformación. Porque una parte importante de los usuarios solo utiliza una pequeña fracción de las funciones del software que compran.

Photoshop puede tener cientos de funciones. Pero si mi necesidad es solo eliminar el fondo de una foto, ¿por qué tengo que usar todo Photoshop?

Si solo estoy ajustando el encuadre de una imagen en Canva, ¿por qué tengo que depender de una aplicación integral para esto?

Ahora puedo describirle a la inteligencia artificial lo que quiero y desarrollar un pequeño software que solo haga ese trabajo.

Este cambio no solo afectará a las grandes empresas de software, sino también a las tiendas de aplicaciones, los modelos de distribución de software, los sistemas de suscripción y las formas de trabajar de los desarrolladores de software.

Recientemente, mientras desarrollaba mis propias aplicaciones, lo viví directamente. Preparar, probar y distribuir una aplicación a través de TestFlight se ha convertido en un proceso mucho más accesible que en el pasado. Por supuesto, todavía hay problemas técnicos y limitaciones de plataforma. Pero el umbral para producir software está bajando rápidamente.

Lo que digo aquí no es que la gente ya no vaya a usar software.

Es que la necesidad de que el software sea un producto que se compra, se aprende y se usa durante años está empezando a desaparecer.

La gente exigirá la función que necesita en lugar de comprar software. Y el software se producirá para satisfacer esa necesidad.

Por eso no creo que la industria del software tradicional pueda continuar en su forma actual.

Y creo que una de las empresas de inteligencia artificial que mejor entiende esta transformación es Anthropic.

¿Por qué Claude está en segundo lugar?

La razón por la que pongo a Claude en segundo lugar no es solo la calidad de sus respuestas.

Veo una dirección en el enfoque de Anthropic hacia la inteligencia artificial que podría cambiar el orden actual del software. Especialmente en los procesos de codificación y desarrollo de software, es importante que la inteligencia artificial deje de ser solo una ayuda y se sitúe directamente en el centro de la producción.

En este sentido, Claude no es solo un chatbot a mis ojos, sino un presagio de un nuevo mundo de software.

Mientras las empresas de software tradicionales intentan añadir funciones de inteligencia artificial a sus productos existentes, Anthropic se centra en herramientas que cambian cómo se produce y utiliza el software.

Por eso el lugar de Claude es un poco diferente para mí.

Sin embargo, el ascenso de Grok, en tercer lugar, también es notable.

El ascenso de Grok y el factor Elon Musk

Grok se unió a la carrera de la inteligencia artificial más tarde que sus competidores. A pesar de esto, creo que ha avanzado muy rápido.

Me llama la atención especialmente el enfoque que ha adoptado respecto a los agentes de inteligencia artificial. En una formación a la que asistí recientemente sobre Grok, se explicaba cómo se puede fundar una empresa a través de agentes de inteligencia artificial.

Creo que este será uno de los temas más importantes en el futuro de la inteligencia artificial.

No solo le haremos preguntas a la inteligencia artificial. Le daremos tareas. Gestionará procesos de negocio, se comunicará con otros sistemas y podrá trabajar por sí misma dentro de ciertos límites.

Por supuesto, el control debe permanecer en manos humanas. Sin embargo, una estructura que requiere intervención humana en cada etapa también limitará la eficiencia que la inteligencia artificial puede proporcionar.

Otra ventaja de Grok es Elon Musk.

Cuando miramos el pasado de Musk, vemos que le gusta desafiar los modelos de negocio de los sectores establecidos. Lo hizo en los servicios financieros con PayPal, en la automoción con Tesla y en la industria espacial con SpaceX.

En la época en que surgió PayPal, no era tan común como hoy que la gente confiara sus transacciones financieras a una empresa tecnológica. Tesla llevó los coches eléctricos al centro del sector automotriz. SpaceX cambió la estructura de costes y las condiciones de competencia del transporte espacial.

Ahora intenta realizar una transformación similar en la inteligencia artificial.

El hecho de que Grok se vea menos afectado por algunas restricciones innecesarias que encuentro en otros sistemas también es una ventaja importante para mí.

Llevo mucho tiempo diciendo que uno de los mayores problemas de ChatGPT es que sus prácticas sobre derechos de autor, discriminación y temas similares a veces se anteponen a la experiencia del usuario.

No discuto la importancia legal y social de estos temas. Pero que una inteligencia artificial, en lugar de ayudar al usuario, explique extensamente por qué no puede ayudar, es un problema grave para el uso profesional.

En Grok me encuentro con menos obstáculos de este tipo en mi propio uso.

Esto no significa que Grok sea más preciso o más fiable en todo. Pero marca una diferencia importante para que el usuario pueda hacer su trabajo.

Veo la trayectoria de ascenso de Grok más alta que la de Claude. Si continúa a esta velocidad, no me sorprendería que el ranking cambiara.

ChatGPT sigue siendo el líder, pero está perdiendo terreno

A pesar de todas mis críticas, el número uno de mi liga de inteligencia artificial sigue siendo ChatGPT.

La razón de esto no es solo las capacidades del modelo. Las integraciones, herramientas y el entorno de trabajo que se han formado alrededor de ChatGPT son muy importantes en mi uso diario.

Sin embargo, creo que ChatGPT ha perdido su impulso de desarrollo.

Que siga desarrollándose tecnológicamente no significa que la experiencia del usuario mejore al mismo ritmo. De hecho, creo que ha retrocedido en algunos aspectos.

Especialmente las respuestas innecesariamente largas, los enfoques que cuestionan las decisiones del usuario en lugar de ayudarle y el traslado de algunas restricciones no técnicas a los procesos de trabajo profesionales crean problemas graves.

La inteligencia artificial existe para servir a un usuario. No para tomar decisiones editoriales, profesionales o personales en lugar del usuario.

Veo que ChatGPT pierde esta distinción de vez en cuando.

Por lo tanto, mi ranking actual es claro:

Primero ChatGPT. Segundo Claude. Tercero Grok.

Pero este ranking no es permanente.

El impulso de ChatGPT se está debilitando. Claude está subiendo. Y Grok viene con una velocidad mayor.

Los resultados que Gemini obtuvo en las pruebas no cambian esta evaluación. Porque para mí lo importante no son los resultados de laboratorio, sino el beneficio que surge en la vida real.

Mistral y el futuro de la inteligencia artificial local

Otro jugador que no debe pasarse por alto en esta carrera es Mistral.

Se están produciendo avances importantes, especialmente en términos de que la inteligencia artificial pueda funcionar en hardware más pequeño y en sistemas locales.

Aquí no me centro demasiado en el número de parámetros. Más que cuántos miles de millones o billones de parámetros tiene un modelo, es importante cómo utiliza estos parámetros, cómo relaciona la información y qué resultados tan significativos ofrece al usuario.

El avance que realmente me llama la atención es que los sistemas potentes de inteligencia artificial sean cada vez más capaces de funcionar en hardware accesible.

Primero vimos las inteligencias artificiales centradas en la nube. Ahora, la IA de borde (edge AI), es decir, las inteligencias artificiales que funcionan en sistemas cercanos al punto donde se producen los datos, están ganando importancia. Creo que la siguiente gran etapa será la inteligencia artificial local que funcione en dispositivos personales.

Porque tenemos que discutir seriamente cuánta de la información que le damos a la inteligencia artificial debe ir a los servidores de otras empresas.

¿Por qué los secretos comerciales de una empresa, las fuentes de un periodista, los archivos de un abogado o la vida privada de un individuo tienen que ser procesados constantemente en la infraestructura de otra empresa?

La inteligencia artificial local no es solo un avance técnico, sino también una cuestión de confianza y soberanía de datos.

El problema de confianza que China debe superar

Las empresas chinas de inteligencia artificial están logrando avances importantes tecnológicamente. Sistemas como DeepSeek se encuentran entre los ejemplos de esto.

Sin embargo, mi enfoque hacia los servicios de inteligencia artificial con sede en China no tiene que ver solo con el rendimiento tecnológico.

Al usar un servicio de inteligencia artificial chino, no me siento solo como cliente de una empresa tecnológica. También pienso que soy ciudadano de otro país que podría tener conflictos de intereses con China en el futuro.

Esta es una diferencia importante para mí.

Si no confío en una empresa tecnológica estadounidense, no uso el servicio de esa empresa. Pero cuando se trata de China, mi problema de confianza no se limita solo a la empresa. También tengo en cuenta la influencia del Estado sobre las empresas y en qué condiciones los datos pueden estar abiertos al acceso de las autoridades públicas.

Por esta razón, que una empresa china de inteligencia artificial sea tecnológicamente muy exitosa no es suficiente para que yo confíe en ese servicio.

El mismo enfoque se aplica a los servicios tecnológicos que podrían ofrecerse desde países donde el control estatal es muy fuerte, como Corea del Norte.

Por supuesto, las empresas estadounidenses y europeas también deben ser cuestionadas en términos de seguridad de datos. Pero mi evaluación de riesgos es diferente en los servicios con sede en China.

Si estuviera en el lugar de una de las empresas tecnológicas más grandes del mundo, como Apple, no querría volverme dependiente de un proveedor con sede en China en mi infraestructura crítica de inteligencia artificial.

Incluso si el coste de esta preferencia fuera alto.

Porque en la carrera tecnológica, la confianza se está convirtiendo en un criterio tan importante como el rendimiento.

¿Con qué mediremos el éxito?

Al final de todas estas discusiones, llegamos a un asunto mucho más grande.

¿Qué es el éxito?

Cuando hablamos del éxito de Elon Musk, una parte importante de la gente dice inmediatamente que es una de las personas más ricas del mundo.

Sin embargo, el dinero no puede ser la única medida del éxito.

Cuánto dinero gana una persona no demuestra por sí solo lo que aporta a la humanidad. Del mismo modo, el valor de mercado, la cantidad de inversión o la puntuación obtenida en las pruebas de laboratorio de una empresa de inteligencia artificial no determinan por sí solos su verdadero éxito.

Creo que en el próximo periodo el concepto mismo de éxito cambiará.

La inteligencia artificial no solo está transformando la tecnología, sino también las formas de hacer negocios, los modelos económicos de las empresas, las profesiones y, finalmente, los valores sociales.

Hoy vemos que se cuestionan los modelos de negocio sobre los que se basan las gigantescas empresas de software. Mañana se producirán transformaciones similares en otros sectores.

Como los rascacielos de la última escena de Fight Club, las estructuras del mundo digital que hemos considerado inamovibles durante años pueden empezar a derrumbarse una a una.

Sin embargo, en esa escena lo realmente importante no son los edificios que se derrumban.

Son las dos personas que miran por la ventana.

Porque después del orden que se derrumba, son las personas las que tienen que decidir qué tipo de mundo se construirá.

Quién será el primero en la liga de la inteligencia artificial también depende finalmente de esta pregunta.

¿Quién desarrolló el modelo más grande, o quién facilitó realmente la vida de las personas?

Y quizás más importante aún, ¿quién pudo proteger el control del ser humano sobre su propia vida mientras hacía esto?