El artículo escrito por el CEO de Microsoft, Satya Nadella,

Artículo escrito por el CEO de Microsoft, Satya Nadella.

Este tipo de artículo es el que vale la pena leer; no vayas a ver la mayor parte del contenido de IA escrito por la “caja” de China en el ecosistema de comentarios.

Satya:

He estado pensando en la dirección futura del desarrollo de las empresas en un entorno económico impulsado por la inteligencia artificial.

Esta transformación es totalmente distinta a cualquier cambio de plataforma anterior. Antes, utilizábamos sistemas digitales para mejorar el capital humano. Pero ahora, por primera vez, podemos establecer un verdadero ciclo de retroalimentación cognitiva entre personas y sistemas digitales. Esto es estimulante, porque cambia por completo nuestra comprensión del trabajo dentro de las empresas.

La clave no está en ciertas herramientas o sistemas digitales y su uso, sino en un mundo en el que los modelos de IA pueden absorber de manera continua la experiencia humana y de las organizaciones, y convertirla en un producto: ¿cómo deben las organizaciones seguir aprendiendo, construir propiedad intelectual, lograr diferenciación y prosperar?

Todas las empresas deben construir el capital humano y el capital de tokens que yo llamo. El capital humano incluye el conocimiento, el juicio, las redes de contactos, la creatividad y la capacidad de reconocimiento de patrones de los empleados; mientras que el capital de tokens son las capacidades de IA que la empresa construye y posee.

Lo importante es que, a medida que crece el capital de tokens, el valor del capital humano no disminuye: ¡aumenta! Creo que la iniciativa humana será el motor del crecimiento del capital de tokens. Los seres humanos fijarán metas más ambiciosas, conectarán información de distintos campos, construirán redes y reconocerán los patrones más importantes. Si no hay guía humana, la computadora se quedará dando vueltas en el mismo sitio.

Esto significa que la oportunidad real 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 capital de tokens crezcan con efectos de capitalización. Puedes externalizar una tarea, e incluso un trabajo, pero nunca puedes externalizar el aprendizaje. El futuro de las empresas depende de si pueden capitalizar, tanto en las personas como en la IA, los resultados de aprendizaje.

Esto requiere un enfoque completamente nuevo para la arquitectura, para que cada empresa pueda construir sistemas inteligentes que mejoren continuamente con el tiempo y, al mismo tiempo, mantengan el control sobre su propiedad intelectual. Las empresas deberían poder sustituir los modelos “genéricos” existentes sin perder el conocimiento profesional de “expertos veteranos de la empresa” que está integrado en sus sistemas de aprendizaje. Esta será la prueba clave para el control y la autonomía corporativa en la era futura.

Las empresas necesitan convertir sus flujos de trabajo, el conocimiento del dominio y el juicio acumulado en sistemas de IA, y hacer que estos mejoren en cada uso. La evaluación privada debería poder captar si el modelo mejora realmente los resultados que son cruciales para el negocio (¡y no solo puntos de referencia externos!). Los entornos de aprendizaje por refuerzo privados deberían permitir que el modelo crezca continuamente basándose en datos reales dentro de la organización. Su base de conocimiento hace que la memoria institucional sea consultable y mejora la eficiencia del uso de los tokens.

Este ciclo se convertirá en la nueva propiedad intelectual de la compañía. Lo comparo con una máquina para subir una montaña. A diferencia de la mayoría de los activos, tiene un efecto de capitalización. Cada mejora del flujo de trabajo genera mejores señales de entrenamiento, acelerando la acumulación de conocimiento tácito exclusivo de la empresa. Las empresas que construyan este ciclo desde el principio tendrán ventajas difíciles de replicar, independientemente de qué capacidad de modelo único nuevo posean.

Lo que menos queremos ver es que todas las industrias y todas las empresas entreguen su valor a unos pocos modelos que lo acaparen todo. Si todo el valor se concentra en manos de unos pocos modelos, el sistema político-económico no podrá tolerarlo en absoluto. La sociedad nunca permitiría que el futuro de la IA vacíe toda una industria.

Piensa en lo que ocurrió durante la primera etapa de la globalización: la subcontratación dejó vacía a toda la economía industrial. A primera vista, los datos de PIB parecían bien, pero la deslocalización industrial era real; y sus consecuencias todavía se reflejan hasta hoy. No podemos permitir que este patrón se repita en la era de la IA: que unos pocos sistemas de IA capturen todos los beneficios económicos mientras el sector en su conjunto observa cómo su conocimiento se convierte en mercancía y, finalmente, se destruye por completo.

Creo que nuestra tarea principal debe ser construir un ecosistema de vanguardia, y no solo un modelo de vanguardia, para que el valor fluya ampliamente a cada empresa, cada industria y cada país. Dentro de ese ecosistema, cada organización puede tener un ciclo de aprendizaje que codifique su conocimiento institucional, acumulando así de manera continua su capital humano y su capital de tokens.

Desde pequeño he mantenido esta idea: las plataformas pueden crear un valor adicional mayor que el valor que la propia plataforma puede proporcionar, y que cada empresa puede seguir innovando y crear su propio valor.

Cuando eso ocurre, las empresas no solo pueden crear valor para sí mismas, sino también para la economía que las rodea. El conocimiento especializado de los empleados se elevará, y su juicio se integrará en sistemas replicables y escalables; tanto la empresa como las comunidades cercanas también se beneficiarán.

Así es como las empresas crean valor para sí mismas y para una economía más amplia. Y esta es la balanza estable que deberíamos construir en conjunto.