¿Por qué una herramienta puede responder una consulta en segundos, pero una empresa tarda años en cambiar una tarea cotidiana? La distancia entre ambas velocidades explica una parte central del presente de la inteligencia artificial: la tecnología acelera, mientras las organizaciones avanzan con el paso más lento de las personas.
Sam Altman, CEO de OpenAI, admitió que esperaba una transformación mucho más rápida tras el lanzamiento de GPT-4 en 2023. En una conversación con David Senra, el creador de ChatGPT señaló que su cálculo falló por una razón menos tecnológica que humana: la economía tiene una enorme inercia.
El hallazgo no apunta a una falta de potencia en los modelos de IA. Al contrario, estas herramientas mejoraron de forma considerable. La pieza clave es que las empresas no evolucionan al mismo ritmo que las API, las conexiones que permiten a un programa usar otra tecnología, ni que los modelos capaces de generar texto, código o análisis.
Altman reconoció que imaginaba procesos renovados, nuevos competidores y modelos de negocio alterados en poco tiempo. Sin embargo, abrir ChatGPT es una decisión individual. Rediseñar una compañía entera exige que muchas decisiones encajen a la vez.
También te puede interesar:Sam Altman avisa a indios y chinos de que Abandonen las esperanzas de competir con OpenAIEl cableado viejo detrás de la inteligencia artificial
La diferencia puede entenderse como la reforma de una casa. Instalar una lámpara inteligente lleva minutos. Pero renovar el cableado de un edificio obliga a cortar la luz, revisar tableros, proteger instalaciones antiguas y lograr que cada habitación vuelva a funcionar.
La IA puede ser la lámpara nueva, pero una empresa es toda la instalación eléctrica. El mecanismo que frena su adopción no siempre está en la herramienta. Está en los sistemas heredados, los programas antiguos que sostienen operaciones diarias, y en las conexiones invisibles entre datos, equipos y clientes.
Por eso, una organización debe integrar plataformas, revisar la seguridad, trasladar información y formar a sus empleados. También necesita convencer a clientes y proveedores de que el cambio no romperá el servicio. Cada paso parece pequeño, pero juntos forman un engranaje lento y costoso.
Muchas compañías ya prueban proyectos piloto, es decir, ensayos limitados antes de aplicar una solución a gran escala. No obstante, esos experimentos suelen depender de proveedores externos y de aplicaciones antiguas. El coste de modificar esas rutinas puede pesar tanto como la capacidad de la nueva IA.
También te puede interesar:Sam Altman avisa a indios y chinos de que Abandonen las esperanzas de competir con OpenAILa brecha se nota al mirar a los usuarios finales. ChatGPT alcanzó los 100 millones de usuarios a una velocidad inédita en internet, aunque Threads superó luego esa marca bajo circunstancias particulares. Para una persona, probar una respuesta automática exige curiosidad y una conexión; para una empresa, implica mover su central operativa.
Una transición menos brusca
Además, Altman plantea una oportunidad en esa lentitud. La inercia económica puede actuar como un amortiguador: da tiempo para corregir errores, capacitar equipos y ajustar reglas de seguridad antes de que una transformación profunda llegue a todas las áreas.
La situación recuerda a la ley de Amara, la idea de que las personas suelen sobreestimar el impacto inmediato de una tecnología y subestimar su efecto a largo plazo. Ocurrió con los ordenadores personales y también con internet, cuya promesa inicial tardó años en reorganizar hogares, oficinas y comercios.
La IA parece atravesar esa etapa intermedia: ya encendió la luz, pero todavía falta renovar buena parte del cableado. Cuando ese trabajo termine, el cambio quizá no parezca repentino, sino la consecuencia de muchas decisiones pequeñas tomadas a velocidad humana.
Directora de operaciones en GptZone. IT, especializada en inteligencia artificial. Me apasiona el desarrollo de soluciones tecnológicas y disfruto compartiendo mi conocimiento a través de contenido educativo. Desde GptZone, mi enfoque está en ayudar a empresas y profesionales a integrar la IA en sus procesos de forma accesible y práctica, siempre buscando simplificar lo complejo para que cualquiera pueda aprovechar el potencial de la tecnología.
