La mayoría de los líderes empresariales creen que están construyendo una instalación de inteligencia artificial. No lo hacen. Están dando un contrato de arrendamiento.
Todos los días, las empresas incorporan la IA en los flujos de trabajo de los clientes, las operaciones internas, los procesos financieros, los sistemas de soporte, las cadenas de suministro y las experiencias de los productos. Esto es lo que llaman transformación. Lo llaman innovación. Lo llaman nativo de IA.
Pero bajo la superficie, la mayoría de estos sistemas comparten el mismo patrón inquietante:
- Capa de aplicación personalizada.
- El flujo de trabajo es propietario.
- La información es sensible.
- La inteligencia se alquila.
Esta distinción es importante porque la IA ya no es sólo una herramienta de productividad. Se está convirtiendo en la capa operativa para la atención al cliente, las finanzas, la atención médica, los flujos de trabajo legales, las operaciones de ventas, la cadena de suministro y la experiencia del producto.
Si no posee la inteligencia detrás de estos sistemas, el beneficio no es realmente suyo.
La ilusión del progreso
En los últimos dos años, las empresas han logrado avances significativos en la adopción de la IA. Los equipos están enviando copilotos, automatizando flujos de trabajo e incorporando IA en productos orientados al cliente. Desde fuera parece que se está produciendo una transformación.
Pero debajo de la superficie, la mayoría de estos sistemas comparten el mismo patrón arquitectónico: la capa de aplicación es personalizada, los flujos de trabajo son propios, los datos son confidenciales y la inteligencia se contrata.
Cada mensaje, cada interacción y cada decisión fluye a través de un modelo externo. La empresa es propietaria de la interfaz, pero es propietaria de la inteligencia que proporciona el modelo. Esta distinción es más importante de lo que la mayoría de las organizaciones creen.
Las preguntas estratégicas son:
¿Qué inteligencia posee realmente esta empresa?
Porque en este punto, muchas organizaciones poseen la interfaz pero no el sistema de aprendizaje subyacente.
- Crean flujos de trabajo.
- Recogen el contexto del cliente.
- Revelan casos extremos.
- Ellos absorben el costo.
- Ellos corren el riesgo.
Pero la inteligencia misma se encuentra en otra parte.
Esto crea riesgos comerciales que la mayoría de los equipos todavía están subestimando: dependencia de los proveedores de modelos, diferenciación cada vez menor, presión de márgenes, control limitado sobre las capacidades centrales y un futuro en el que el proveedor de modelos puede ascender en la pila y competir con sus productos capaces.
No es teórico. Esta es la dirección normal del mercado.
Los proveedores de modelos no se detienen en la infraestructura. Se están moviendo hacia productos, flujos de trabajo, agentes e interfaces. Si su producto es una capa delgada en comparación con la inteligencia contratada, su foso es más delgado de lo que cree.
¿Qué significa “inteligencia contratada”?
Cuando una empresa depende completamente de un modelo externo, no se trata simplemente de subcontratar la infraestructura. Estás aprendiendo a subcontratar. No mejora significativamente debido a los flujos de trabajo de la empresa, el historial del cliente, las correcciones de especialistas, los patrones operativos o los casos extremos. Produce resultados, pero no acumula inteligencia patentada vinculada a su negocio. Esto crea tres problemas.
Sin beneficios compuestos.
Su flujo de trabajo puede volverse más refinado, pero la inteligencia subyacente no se vuelve exclusivamente suya. Un competidor que utiliza el mismo modelo tiene acceso a las mismas capacidades básicas.
Control limitado.
Depende de la hoja de ruta, los precios y la política del proveedor del modelo. Si el comportamiento cambia, los costos cambian o se restringe el acceso, su producto se ve afectado.
Frágil diferencia.
Si sus capacidades de IA se basan en la misma inteligencia externa que todos los demás, su ventaja es menor de lo que parece. El resultado es un sistema que funciona pero no se fortalece estratégicamente con el tiempo.
Esa parte falta en muchas empresas. El foso no entra en la IA. La cuestión es si su IA aprende de su negocio.
verdadera oportunidad
La verdadera oportunidad no es sólo optimizar la forma en que las empresas utilizan los modelos externos. Es crítico, vertical y reemplazándolos en flujos de trabajo específicos. Para la mayoría de las empresas, la suposición actual es que construir sus propios modelos es demasiado costoso, demasiado complejo y sólo relevante para las organizaciones que realizan investigaciones a escala AGI. Esa suposición está obsoleta.
No es necesario construir un modelo de frontera para crear una ventaja competitiva significativa. Necesita crear un modelo que sea más simple que un sistema de propósito general para sus flujos de trabajo específicos.
En lugar de entrenarse en todo Internet, estos modelos se entrenan en flujos de trabajo propietarios, datos de dominios específicos, comentarios estructurados de usuarios reales y patrones repetidos de toma de decisiones dentro de la empresa.
Es más preciso en su contexto, más barato de ejecutar, está alineado con las políticas internas y mejora continuamente. Pasar de la inteligencia general a la inteligencia operativa.
La inteligencia operativa no requiere grandes equipos de investigación ni una formación de miles de millones de dólares. Esto requiere canales de datos estructurados, bucles de retroalimentación integrados en los flujos de trabajo, evaluación continua y la capacidad de ajustar y adaptar los modelos a lo largo del tiempo. En otras palabras, la infraestructura convertirá el consumo en aprendizaje.
¿Por qué es esto un problema ahora?
Este cambio se produce al mismo tiempo que la IA se está integrando cada vez más en las funciones comerciales centrales, incluida la toma de decisiones financieras, las operaciones de los clientes y los sistemas de la cadena de suministro.
Éstas no son áreas en las que una inteligencia “suficientemente buena” sea aceptable. Necesitan sistemas que sean confiables, auditables, alineados con las políticas internas y en mejora continua. Depender únicamente de la inteligencia contratada en este contexto introduce riesgos que son difíciles de mitigar por completo a través del control de acceso o capas de gobernanza. La propiedad puede cambiar esa ecuación.
El siguiente paso en la IA empresarial
La primera fase de la IA empresarial tuvo que ver con el acceso. La segunda fase se centró en las solicitudes de envío. El siguiente paso es convertir el conocimiento del dominio en infraestructura.
Esto significa hacer un conjunto diferente de preguntas:
- ¿Este sistema mejora en función de nuestro uso?
- ¿Podrán nuestros expertos solucionarlo?
- ¿Esas correcciones se convierten en datos de entrenamiento?
- ¿Podemos verificar el resultado?
- ¿Podemos controlar cómo se comporta en nuestro dominio?
- ¿Estamos creando inteligencia a largo plazo o simplemente resultados?
Las empresas que respondan tempranamente a estas preguntas construirán sistemas que aumenten el valor. Algunos seguirán añadiendo funciones de IA además de la inteligencia contratada. Otros crearán sistemas que aprendan de sus flujos de trabajo y se vuelvan más valiosos con cada interacción.
El primer grupo parecerá innovador por un tiempo. El segundo grupo será compuesto.
apuesta
Para empezar, no hay nada de malo en contratar inteligencia. Pero desarrollar su producto principal, la experiencia del cliente o el flujo de trabajo operativo a partir de inteligencia contratada de forma indefinida no es una estrategia.
Esta es una dependencia.
Si la IA se vuelve central para el funcionamiento de su negocio, entonces poseer la inteligencia detrás de ella se vuelve tan importante como poseer sus datos, sus relaciones con los clientes o su hoja de ruta de productos. Las empresas que ganarán en la próxima década no sólo utilizarán la IA, sino que le enseñarán cómo funciona su negocio.
Convertirán el juicio de expertos en datos de entrenamiento y convertirán los casos extremos en ventajas.
Construirán modelos que llevarán su nombre, su flujo de trabajo, sus principios y su ADN operativo.
Todos los demás seguirán arrendando el futuro a otra persona.
Hemos presentado las mejores herramientas de IA.
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