La próxima batalla de la IA no va de LLMs
Diario de Innovación #357
Durante años pensamos que la gran batalla de la IA sería construir el modelo más inteligente del planeta.
Más parámetros.
Más capacidad de razonamiento.
Como si el ganador fuese simplemente quien consiguiera crear “la mente artificial” más potente.
Pero creo que el informe de Stanford del que te hablaba ayer, deja entrever algo mucho más interesante.
Y probablemente mucho más incómodo para muchas empresas.
La guerra de la IA empieza a desplazarse.
Porque los modelos cada vez se parecen más entre sí.
Sí, seguirán mejorando.
Muchísimo.
Pero la distancia entre líderes empieza a estrecharse.
Cuando la inteligencia se convierte en una commodity, el valor deja de estar en el modelo.
El valor hemos de buscarlo en otra parte. La distribución, la integración, nuestros datos, los procesos, como gestionamos la confianza de lo que creamos,…
Por eso creo que la tesis más importante para los próximos dos años es esta: la IA ya no va de quién tiene el modelo más brillante. Va de quién consigue convertir inteligencia barata en valor real, seguro y escalable.
El problema, y la oportunidad que veo, es que si la inteligencia se abarata, entonces el cuello de botella pasa de la tecnología en si como lo organizamos.
Cambiamos los pesos, de la la tecnología.
A la empresa.
De hecho, una de las predicciones más interesantes del informe es que los agentes van a dejar de ser demos espectaculares para empezar a convertirse en capas operativas reales.
No “asistentes mágicos”.
Sino sistemas concretos haciendo trabajo concreto.
Revisar contratos.
Resolver incidencias.
Actualizar CRMs.
Analizar tickets.
Coordinar operaciones.
Preparar reportes.
Menos espectáculo.
Más infraestructura silenciosa.
Y creo que eso también explica por qué empieza a haber tanta presión sobre el SaaS horizontal.
Porque si un agente puede ejecutar tareas directamente sobre múltiples herramientas, muchas capas de software empiezan a parecer redundantes.
Durante años pagamos por interfaces.
Quizá la próxima década paguemos por ejecución.
En el informe aparece otro tema del que todavía hablamos poco según los investigadores de Stanford, aunque yo creo que los medios hablan y mucho: la energía.
Una de las principales conclusiones del informe es que la IA ya no es solo una carrera de talento o algoritmos.
Empieza a ser una carrera industrial.
Centros de datos.
Electricidad.
Refrigeración.
GPUs.
Infraestructura.
La inteligencia artificial empieza a consumir recursos físicos como una industria pesada.
Y sospecho que muchas empresas todavía siguen pensando en IA como si fuese “software”.
Cuando empieza a parecerse mucho más a una mezcla entre cloud, energía y geopolítica.
También me llamó mucho la atención otra predicción: las empresas empezarán a exigir modelos abiertos.
Y tiene bastante sentido.
Porque cuanto más crítica se vuelve la IA, menos cómodo resulta depender completamente de sistemas cerrados que no controlas.
Sobre todo cuando empiezan a tocar:
datos internos,
propiedad intelectual,
procesos sensibles
o decisiones estratégicas.
Creo que vamos hacia un mundo donde convivirán: modelos públicos, modelos privados, modelos pequeños especializados y arquitecturas híbridas.
No un único cerebro universal.
Sino ecosistemas enteros de inteligencia.
Y mientras tanto, la regulación seguirá creciendo más rápido que la madurez interna de muchas compañías.
Que probablemente sea uno de los mayores riesgos de los próximos años.
Porque muchas organizaciones están adoptando IA más rápido de lo que entienden sus consecuencias.
Más rápido de lo que saben gobernarla.
Más rápido de lo que saben auditarla.
Más rápido de lo que saben contenerla.
Y quizá por eso el talento diferencial de esta década tampoco será el que mejor escriba prompts.
Sino el que sepa rediseñar procesos completos alrededor de estas capacidades.
La gente que entienda:
cómo reorganizar trabajo,
cómo redistribuir decisiones,
cómo crear sistemas híbridos humano-IA,
cómo construir confianza operativa.
Porque el verdadero cambio no es tecnológico.
Es organizativo.
Y sospecho que ahí es donde se va a crear —o destruir— muchísimo valor durante los próximos años.
🌍 El eco del mercado
🧠 OpenAI ya juega en Wall Street. OpenAI empieza a preparar su salida a bolsa mientras su valoración y peso estratégico dejan de parecerse a una startup tradicional. Parece que la carrera con Anthropic no está solo en los modelos.
🚀 SpaceX quiere protagonizar la mayor salida a bolsa tecnológica de la historia. La posible salida parcial de SpaceX podría convertirse en uno de los mayores eventos financieros de la década.
🤔 Food for thought: El mercado ya no está valorando empresas tecnológicas. Está intentando poner precio a infraestructuras estratégicas del futuro.
⚙️ Anthropic alquila compute a escala de país. Anthropic pagará más de 1.250 millones de dólares mensuales a xAI para acceder a capacidad masiva de GPUs y centros de datos.
🛰️ La IA orbital deja de parecer ciencia ficción. SpaceX y xAI exploran desplegar capacidad de computación IA fuera de la Tierra para evitar límites energéticos y térmicos. Empezamos a ver señales de lo que parece una nueva carrera industrial: mover parte del compute al espacio para escapar de las restricciones físicas terrestres.
💸 La IA empieza a mover el mercado financiero mundial. La concentración de capital alrededor de OpenAI, SpaceX y Anthropic podría alterar índices, ETFs y flujos globales de inversión. ¿Ha dejado la IA de ser solo una narrativa tecnológica? ¿Empieza a convertirse en riesgo sistémico financiero?
🧱 El mayor centro de datos del mundo descubre el límite físico de la IA. El crecimiento de los hyperscalers empieza a generar tensiones energéticas, urbanísticas y regulatorias en las regiones donde se despliegan. La siguiente batalla de la IA no será digital. Será eléctrica, territorial y política.
🧪 OpenAI presume de resolver un problema matemático de hace 80 años. La compañía asegura que uno de sus modelos ha logrado avanzar sobre un reto matemático histórico. Más que marketing, apunta a algo relevante: la IA empieza a acercarse a tareas de investigación científica real.
🇨🇳 Alibaba quiere convertirse en la fábrica de IA de China. Alibaba acelera su apuesta cloud e IA para posicionarse como infraestructura nacional frente a restricciones occidentales. China empieza a copiar el modelo hyperscaler estadounidense: controlar compute, nube y modelos desde una misma plataforma.
🇨🇳 China aprovecha la crisis de memoria para reforzar su soberanía tecnológica. CXMT acelera producción de DRAM aprovechando tensiones geopolíticas y restricciones comerciales. Más que semiconductores, va de independencia industrial frente al bloqueo tecnológico occidental.
🧮 Cerebras quiere romper el dominio de NVIDIA. La compañía sigue apostando por arquitecturas gigantes especializadas para acelerar modelos de IA a gran escala. Señal de que empieza la búsqueda real de alternativas al monopolio GPU tradicional.
🔓 Cohere apuesta por IA abierta para empresas. Cohere lanza modelos bajo licencia Apache 2.0 orientados a compañías que buscan más control y menor dependencia. El mercado enterprise empieza a dividirse entre IA cerrada hiperescala e IA abierta soberana.
🛡️ GitHub sufre una filtración masiva de repositorios internos. Miles de proyectos privados y datos sensibles habrían quedado expuestos tras un incidente de seguridad. Cuanto más automatizado y conectado está el desarrollo software, más crítica se vuelve la seguridad de la cadena de herramientas.
🪱 El ecosistema npm vuelve a demostrar su fragilidad. Un nuevo ataque compromete paquetes utilizados por miles de desarrolladores y empresas. El software moderno depende cada vez más de piezas externas imposibles de auditar completamente.
Déjame recordarte que si te gusta la tecnología, el podcast de Código Abierto también puede ser una buena opción.
Si algo de lo que has leído te ha removido, dímelo.
Ya sabes que estoy al otro lado si quieres comentar, discrepar o simplemente saludar.
Que nunca te falten ideas, ni ganas de probarlas.
A.
PD: Si quieres entender mejor hacia dónde puede evolucionar esta transición, te recomiendo:
Maquinas Predictivas de Ajay Agrawal
Platform Scale de Sangeet Paul Choudary
The Worlds I See de Fei-Fei Li
Competing in the Age of AI de Marco Iansiti y Karim Lakhani