La liga de la Inteligencia Artificial: Los que caen y los que se levantan

En la carrera de la inteligencia artificial, ya no basta con mirar quién ha desarrollado un modelo más potente. Quién posiciona mejor la tecnología que desarrolla, quién establece una relación saludable con sus usuarios, quién es capaz de comprender las necesidades profesionales y quién posee una estrategia a largo plazo es tan importante como la tecnología en sí. Además, no hay garantía de que quienes parecen líderes hoy sigan en la misma posición mañana.

Últimamente, al observar el rendimiento de las empresas de inteligencia artificial, sus productos y las relaciones que establecen con sus usuarios, me encuentro con un panorama bastante interesante. Algunas avanzan tecnológicamente pero retroceden en la experiencia de usuario. Otras, a pesar de desarrollar tecnologías excelentes, no logran venderlas. Y otras, que empezaron la carrera mucho más atrás, están ascendiendo rápidamente aprovechando los errores de sus competidores.

ChatGPT: ¿La complacencia que trae el liderazgo?

Empecemos por ChatGPT. Porque la caída en el rendimiento que he experimentado durante la última semana es de dimensiones realmente increíbles. Respuestas absurdas, objeciones sin sentido, un sistema que entra en discusiones con el usuario en lugar de resolver el problema que debe solucionar, y todo el tiempo increíble que desperdicia mientras hace esto.

No sé qué hay detrás de este cambio. ¿Tiene algo que ver con los trabajos de integración para las aplicaciones publicitarias en Turquía, o con los problemas surgidos durante la implementación de nuevos modelos? Estas son solo dos posibilidades por ahora. Sin embargo, para el usuario, el resultado no cambia: ya no se pueden realizar con la misma fiabilidad los trabajos profesionales que antes se llevaban a cabo con éxito.

En mi opinión, el mayor punto débil de ChatGPT no es su capacidad técnica, sino las decisiones excesivamente proteccionistas que toma en temas como derechos de autor, racismo, discriminación y similares. Además, el problema no es solo que tome estas decisiones. Una vez que toma una decisión, la resistencia sin sentido que muestra para explicar por qué su decisión es correcta y para no cambiarla es un problema mucho mayor.

Usted quiere hacer un trabajo, y el sistema le explica por qué no debería hacerlo. Además, la mayoría de las veces ni siquiera existe un problema legal o ético real. Interpreta mal la solicitud del usuario y luego comienza a defender su propia interpretación errónea. De este modo, desaparece la característica más fundamental que se espera de un asistente de inteligencia artificial: la capacidad de facilitar el trabajo humano.

Este enfoque puede proporcionar algunas ventajas en sistemas que se comunican con niños o en modelos de suscripción más controlados. Sin embargo, crea un problema grave para los adultos y, especialmente, para los usuarios profesionales. Lo que necesita un periodista, un escritor, un programador o un investigador no es un software que le dé lecciones de moral constantemente; es un sistema que entienda lo que quiere, demuestre su capacidad técnica y produzca soluciones estableciendo claramente sus límites cuando sea necesario.

Aquí es donde reside el mayor peligro para OpenAI. El liderazgo tecnológico puede no ser suficiente para protegerle en el momento en que deja de entender al usuario.

Grok: Empezó tarde, pero aprende de los errores de sus rivales

Grok se unió a la carrera de la inteligencia artificial bastante tarde. Pero no hay que olvidar que empezar tarde no siempre es una desventaja. Especialmente en campos tecnológicos que evolucionan rápidamente, los que llegan después tienen la ventaja de avanzar sin repetir los errores cometidos por los pioneros.

Lo que me llama la atención de Grok es que no comete una parte importante de los errores que ChatGPT comete en las relaciones con los usuarios. Tiene un enfoque más directo, menos intrusivo y más centrado en lo que el usuario quiere hacer.

Aquí tampoco podemos ignorar el factor Elon Musk.

Cuando miramos el pasado de Musk, no vemos solo a un emprendedor que funda nuevas empresas. Vemos a alguien que intenta cambiar las formas de hacer negocios de sectores establecidos, desde la banca y los sistemas de pago hasta el sector automotriz, desde las tecnologías espaciales hasta la energía. No es posible decir que cada una de sus iniciativas sea exitosa, pero tampoco podemos subestimar los resultados que ha logrado, especialmente con SpaceX y Tesla.

La importancia de Tesla no radica solo en que produzca automóviles eléctricos. Radica en la experiencia que ha ganado en la gestión de software, sensores, recopilación de datos y una automatización cada vez mayor dentro de un único sistema en un campo crítico para la seguridad como el automóvil. Desarrollar tecnologías directamente relacionadas con la vida humana requiere una disciplina de ingeniería muy diferente a la de ofrecer un servicio de internet común.

SpaceX es otro ejemplo de esto. Ha cambiado los modelos de trabajo que las instituciones y empresas tradicionales han mantenido durante años en las tecnologías espaciales.

Por lo tanto, sería un error evaluar la iniciativa de Musk en el campo de la inteligencia artificial solo como un esfuerzo por desarrollar un chatbot. A largo plazo, podría surgir un ecosistema tecnológico donde el espacio, la robótica, la automoción, las comunicaciones y la inteligencia artificial se alimenten mutuamente.

Por esta razón, al evaluar el futuro de Grok, no miro solo el rendimiento del modelo actual. También miro la experiencia empresarial que hay detrás, la infraestructura tecnológica y el potencial para conectar diferentes sectores entre sí.

Claude: Desarrollar tecnología es una cosa, venderla es otra

En el frente de Anthropic y Claude, veo un problema bastante diferente. Claude tiene éxitos importantes, especialmente en trabajos técnicos y áreas de uso profesional. Sin embargo, creo que la empresa está viviendo un serio problema de identidad últimamente.

Desarrollar una buena tecnología no es lo mismo que poder explicar por qué debería preferirse esa tecnología.

Aunque Claude es un sistema extremadamente utilizable para los profesionales, no ha mostrado el mismo éxito en llegar al consumidor final y posicionarse correctamente. Especialmente, le cuesta explicar al usuario común las consecuencias económicas de su estructura de uso y precios basada en tokens.

Un programador profesional puede calcular qué significa el consumo de tokens, cuánto costará qué operación y cómo afectará este coste al trabajo que realiza. Pero pensar que el consumidor final quiere hacer tal cálculo es un grave error de marketing.

La gente no quiere estar calculando costes constantemente mientras usa inteligencia artificial. Quieren saber qué obtendrán a cambio cuando compren una suscripción.

Las tensiones que Anthropic ha tenido con la administración estadounidense en Turquía también han producido un resultado interesante. Ha surgido una simpatía hacia la empresa en algunos sectores que se oponen a las políticas del gobierno estadounidense. Esta simpatía también se reflejó en las preferencias de suscripción. Sin embargo, gustar de la postura política de una empresa y usar su producto regularmente son cosas completamente diferentes.

En una parte de las suscripciones compradas inicialmente con simpatía, los usuarios se dieron cuenta de que, en realidad, no utilizaban el sistema lo suficiente en su vida diaria.

El problema fundamental de Claude surge aquí. Hay una distancia entre su capacidad tecnológica y su identidad comercial. Ser una herramienta poderosa para el usuario profesional no significa ser una marca exitosa en el mercado masivo.

Amazon: Silenciosa, decidida y enfocada

Una de las empresas que avanza de forma más decidida y enfocada en la liga de la inteligencia artificial parece ser, de nuevo, Amazon.

Amazon tiene una diferencia importante con respecto a las demás. No intenta comercializar la inteligencia artificial solo como un producto independiente. La integra en su infraestructura existente de comercio, logística, computación en la nube y servicios corporativos.

Especialmente en el lado B2B, este enfoque tiene ventajas importantes. Porque la expectativa de las empresas respecto a la inteligencia artificial no es hablar con un chatbot; es reducir sus costes, acelerar sus operaciones, aumentar su eficiencia y hacer que sus sistemas actuales funcionen mejor.

El enfoque de Amazon en este campo es bastante coherente. La inteligencia artificial se está convirtiendo en una de las tecnologías fundamentales que permite que un gran sistema comercial ya existente funcione de manera más eficiente.

Sin embargo, Amazon también tiene un problema histórico.

Desde la época de Jeff Bezos, hemos visto que la empresa no ha podido mostrar el mismo éxito en los productos tecnológicos que llegan al consumidor final. Aunque Kindle es un producto importante en su campo, no pudo convertirse en un ecosistema tecnológico personal más amplio. Alexa, a pesar de haber empezado temprano en el mercado de los asistentes de voz, no pudo realizar la transformación prometida inicialmente.

Amazon tiene mucho éxito en el desarrollo de infraestructura corporativa y en la gestión de operaciones comerciales. Pero no siempre muestra el mismo éxito en el diseño de la experiencia tecnológica personal que la gente utilizará en su vida diaria.

En el lado de la inteligencia artificial, se está produciendo una divergencia similar. Mientras se observa un avance fuerte y decidido en el mercado corporativo, el mismo efecto aún no ha aparecido en los productos dirigidos al consumidor final.

Por eso considero a Amazon como uno de los jugadores más estables de la carrera de la inteligencia artificial. Sin embargo, aún no está claro si esta estabilidad se convertirá en liderazgo en el mercado de consumo.

Microsoft y Meta: Grandes recursos, resultados inciertos

Uno de los fracasos más importantes de Microsoft en la historia de la tecnología ocurrió en el mercado de la telefonía móvil. Perdió oportunidades muy importantes en el campo de los sistemas operativos móviles y los teléfonos inteligentes. Creo que hoy vive un estancamiento estratégico similar en la carrera de la inteligencia artificial.

La empresa tiene una base de clientes corporativos, un ecosistema de software y una fuerza financiera enormes. Sin embargo, a pesar de todas estas ventajas, es difícil decir que ha podido crear una identidad independiente y fuerte en la mente de los usuarios en el campo de la inteligencia artificial.

La marca Copilot se ha insertado en muchos productos. Pero poner una tecnología dentro de cada producto no significa hacer que esa tecnología sea indispensable para el usuario.

Además, las relaciones de asociación de Microsoft en el campo de la inteligencia artificial son cada vez más complejas. Junto con la relación que ha establecido con OpenAI, las colaboraciones que lleva a cabo con Meta y las inversiones en diferentes familias de modelos muestran que la empresa avanza a través de muchas opciones. Sin embargo, aún no está lo suficientemente claro cuál de estas opciones formará la identidad de inteligencia artificial a largo plazo de Microsoft.

Existe una situación similar en el lado de Meta.

Mark Zuckerberg tiene en sus manos uno de los ecosistemas de redes sociales más grandes del mundo. Una empresa que puede llegar a miles de millones de usuarios a través de Instagram, Facebook y WhatsApp debería tener ventajas muy importantes en la distribución de inteligencia artificial.

Pero poder llegar al usuario y poder ofrecer al usuario una tecnología que realmente quiere no es lo mismo.

Los proyectos de Meta como Muse y sus iniciativas de inteligencia artificial, a pesar del poder de distribución que posee, no han podido crear un impacto decisivo en la medida esperada. Más importante aún, el enfoque de Meta de insertar la inteligencia artificial dentro de sus productos existentes también es cuestionable.

¿La gente tiene que usar obligatoriamente inteligencia artificial mientras usa WhatsApp? ¿Es realmente una necesidad que a todo el que entra en Instagram le aparezca un asistente de inteligencia artificial?

Que las empresas tecnológicas impongan constantemente nuevas funciones a sus usuarios no significa que esas funciones sean valiosas.

El problema común de Microsoft y Meta está aquí. Tienen recursos extraordinarios, canales de distribución y bases de usuarios. Sin embargo, les cuesta convertir todo esto en una propuesta de valor de inteligencia artificial clara, comprensible y fuerte para el usuario.

Google: Grandes expectativas, gran decepción

Llevo mucho tiempo diciendo que mis expectativas sobre Google son bajas. Y cada vez que lo expreso, me encuentro con reacciones serias.

Sin embargo, en el punto al que hemos llegado hoy, creo que Google, a pesar de los recursos extraordinarios que posee, está experimentando los problemas estratégicos que esperaba en la carrera de la inteligencia artificial.

Google tiene en sus manos uno de los motores de búsqueda más grandes del mundo, YouTube, Android, centros de datos gigantescos, equipos de investigación importantes y una infraestructura publicitaria muy potente. Sobre el papel, se podría esperar que sea uno de los líderes naturales de la carrera de la inteligencia artificial.

Pero en la historia de la tecnología, tener grandes recursos no siempre significa tener la estrategia correcta.

El desarrollo de Gemini y las discusiones en torno a la necesidad de datos de entrenamiento hacen que la pregunta de cómo utilizará Google sus fuentes de datos actuales en la era de la inteligencia artificial sea más importante. Además, el equilibrio económico que la empresa debe establecer entre su motor de búsqueda tradicional y sus ingresos publicitarios y sus nuevos productos de inteligencia artificial es extremadamente complejo.

No creo que el problema fundamental de Google sea la falta de tecnología. El verdadero problema es la dificultad que tiene para convertir todas estas tecnologías en una estrategia coherente para el usuario.

La simpatía por Google en Turquía es un tema que también debe ser examinado.

Especialmente el hecho de ofrecer servicios gratuitos de inteligencia artificial a los estudiantes afecta positivamente la percepción de la empresa en Turquía de manera significativa. Algunos sectores que, en condiciones normales, dirigen duras críticas a las políticas de recopilación de datos, modelos comerciales y relaciones con los usuarios de las grandes empresas tecnológicas estadounidenses, pueden permanecer bastante callados cuando se trata de Google.

Sin embargo, hay un dicho que hemos escuchado durante años de los mismos círculos: "Si no pagas por un producto, el producto eres tú".

No digo que este dicho sea automáticamente cierto para todos los servicios gratuitos. Pero si otra empresa distribuyera servicios gratuitos de inteligencia artificial a los estudiantes, se deberían hacer las mismas preguntas que se hacen para Google.

¿Cuál es el modelo económico de este servicio gratuito? ¿Qué pretende ganar la empresa a largo plazo? ¿Qué tipo de dependencia de plataforma crea para los estudiantes? ¿Cómo puede afectar las preferencias de los usuarios en el futuro?

Dejar de cuestionar una tecnología porque es gratuita es extremadamente problemático en términos de alfabetización tecnológica.

El poder que posee Google es indiscutible. Pero no comparto el mismo optimismo sobre que este poder se esté utilizando con la estrategia correcta en la era de la inteligencia artificial.

Entonces, ¿quién será el líder de la liga de la inteligencia artificial?

Creo que hoy en día, al evaluar a las empresas de inteligencia artificial, mirar solo los resultados de las pruebas de los modelos se está volviendo cada vez más sin sentido. Porque el asunto ya no es solo qué modelo da la mejor respuesta.

¿Qué empresa entiende mejor a su usuario? ¿Cuál puede convertir la tecnología que desarrolla en un producto económicamente sostenible? ¿Cuál puede ver la diferencia entre las necesidades de los profesionales y las expectativas del consumidor final? ¿Cuál tiene una infraestructura que puede llevar su propia tecnología a otros sectores?

OpenAI sigue siendo un jugador muy importante hoy en día. Pero si no puede resolver los problemas que experimenta en la experiencia de usuario, puede quedarse por debajo de las expectativas creadas por su propio éxito. Anthropic tiene que respaldar su capacidad técnica con el modelo de marketing y precios correcto. Amazon avanza de forma estable en el mercado corporativo, pero no ha podido superar sus viejos problemas para llegar al consumidor final. Microsoft y Meta, a pesar de sus grandes recursos, aún no han presentado un resultado lo suficientemente claro. Y Google está pasando la prueba de convertir las enormes ventajas que posee en una estrategia de inteligencia artificial coherente.

Cuando miro todo este panorama, creo que la iniciativa de inteligencia artificial más prometedora en este momento es Grok.

Esto no significa que Grok sea el mejor modelo en todos los campos hoy en día. Tampoco tengo tal pretensión. Pero al evaluar el futuro, miro más la dirección de desarrollo, la capacidad estratégica de la empresa y los problemas estructurales de sus competidores que el rendimiento actual.

Las destrucciones constructivas que Elon Musk ha realizado en diferentes sectores, la experiencia en ingeniería que ha adquirido a través de Tesla y SpaceX, y su enfoque que no ve la inteligencia artificial solo como una aplicación de chat, pueden llevar a Grok a una posición muy importante a largo plazo.

Estar en la cima de la liga de la inteligencia artificial hoy no significa que seguirás en la cima mañana. Especialmente en un período en el que la tecnología cambia tan rápido, el liderazgo no se mide por los éxitos que has logrado en el pasado, sino por la rapidez con la que puedes adaptarte al cambio.

Y parece que en esta liga, mientras algunos pierden las ventajas que tienen, otros apenas comienzan a mostrar su verdadero potencial.