Artículo escrito por el CEO de Microsoft, Satya Nadella.

Artículo escrito por Satya Nadella, CEO de Microsoft,
Este tipo de artículos son los que realmente valen la pena leer, no los que predominan en Twitter escritos en su mayoría por IA.

Satya:

He estado reflexionando sobre la dirección futura de las empresas en un entorno económico impulsado por inteligencia artificial.

Esta transformación es radicalmente diferente a cualquier cambio de plataforma anterior. Antes, utilizábamos sistemas digitales para potenciar el capital humano. Y ahora, por primera vez, podemos establecer un ciclo de reconocimiento genuino entre humanos y sistemas digitales. Esto es revolucionario, porque cambia por completo nuestra comprensión del trabajo interno en las empresas.

Lo clave no son algunas herramientas o sistemas digitales y su uso, sino cómo, en un mundo donde los modelos de inteligencia artificial pueden absorber continuamente el conocimiento de humanos y organizaciones y comercializarlo, las organizaciones siguen aprendiendo, construyendo propiedad intelectual, diferenciándose y prosperando.

Cada empresa debe construir lo que llamo capital humano y capital de tokens. El capital humano incluye el conocimiento, juicio, redes, creatividad y capacidad de reconocimiento de patrones de los empleados, mientras que el capital de tokens es la capacidad de IA que la empresa desarrolla y posee.

Lo importante es que, a medida que crece el capital de tokens, ¡el valor del capital humano no disminuye, sino que aumenta! Creo que la iniciativa humana será el motor del crecimiento del capital de tokens. Los humanos establecerán metas ambiciosas, conectarán información de diferentes campos, construirán redes y reconocerán los patrones más importantes. Sin la guía humana, las computadoras se quedarán estancadas. Esto significa que la verdadera oportunidad no está en elegir el mejor modelo, sino en construir un ciclo de aprendizaje basado en modelos que permita que el capital humano y el de tokens crezcan de forma compuesta. Puedes externalizar una tarea, incluso un trabajo, pero nunca puedes externalizar el aprendizaje. El futuro de las empresas depende de si pueden hacer crecer de manera compuesta estos resultados de aprendizaje entre su personal y la inteligencia artificial.

Esto requiere un enfoque arquitectónico completamente nuevo, que permita a cada empresa construir sistemas inteligentes que mejoren continuamente con el tiempo, manteniendo al mismo tiempo el control sobre su propiedad intelectual. Las empresas deberían poder reemplazar los modelos “generales” existentes sin perder el conocimiento experto incorporado en sus sistemas de aprendizaje. Esto será una prueba clave del control y autonomía de las empresas en el futuro.

Las empresas deben transformar sus flujos de trabajo, conocimientos del sector y juicios acumulados en sistemas de IA, y hacer que estos mejoren con cada uso. Las evaluaciones privadas deben captar si el modelo realmente ha mejorado en resultados críticos para el negocio (¡y no solo en métricas externas!). Los entornos de aprendizaje reforzado privados deben permitir que los modelos crezcan continuamente con datos internos reales. Su base de conocimientos hace que la memoria organizacional sea consultable y aumenta la eficiencia en el uso de tokens.

Este ciclo se convertirá en la nueva propiedad intelectual de la empresa. Lo comparo con una máquina de escalar montañas. A diferencia de la mayoría de los activos, tiene un efecto compuesto. Cada mejora en el flujo de trabajo genera mejores señales de entrenamiento, acelerando la acumulación del conocimiento tácito único de la empresa. Las compañías que construyan este ciclo en sus etapas iniciales tendrán ventajas difíciles de replicar, independientemente de las capacidades de modelos únicos que posean.

Lo que menos queremos ver es que todos los sectores y empresas entreguen su valor a unos pocos modelos que acaparan todo. Si todo el valor se concentra en unos pocos modelos, el sistema político y económico no lo tolerará. La sociedad nunca permitirá que el futuro de la IA vacíe de valor a toda la industria.

Piensa en lo que ocurrió en la primera fase de la globalización: la externalización vació toda la economía industrial. A simple vista, los datos del PIB parecían buenos, pero la transferencia de industrias fue real y sus consecuencias aún se sienten. No podemos permitir que ese patrón se repita en la era de la IA, donde unos pocos sistemas acaparen toda la riqueza económica, mientras toda la industria observa cómo su conocimiento se mercantiliza y termina siendo destruido.

Creo que nuestra prioridad debe ser construir un ecosistema de vanguardia, no solo un modelo de punta, para que el valor fluya ampliamente a cada empresa, sector y país. En ese ecosistema, cada organización debe poder codificar su conocimiento institucional en ciclos de aprendizaje que acumulen continuamente su capital humano y de tokens.

Desde pequeño, he tenido la idea de que una plataforma puede crear un valor adicional mayor que el que la plataforma en sí misma puede ofrecer, y que cada empresa puede innovar continuamente para crear su propio valor.

Cuando esto sucede, las empresas no solo generan valor para sí mismas, sino también para la economía circundante. El conocimiento de los empleados se potenciará, su juicio se integrará en sistemas replicables y escalables, y tanto las empresas como las comunidades cercanas se beneficiarán.

Así es como las empresas pueden crear valor para sí mismas y para la economía en general. Y esto es lo que debemos construir juntos: un equilibrio estable.