Todavía recuerdo perfectamente dónde estaba cuando Steve Jobs subió al escenario del Moscone Center en enero de 2007. Estaba siguiendo la transmisión en directo y, más o menos durante la primera demostración, tuve la clarísima sensación de que el terreno había cambiado. No porque el iPhone inventara algo, que no lo hizo, sino porque logró que todo lo que ya existía funcionara por fin a la vez. Y así fue como se consiguió desencadenar la revolución del smartphone, el resto es historia.
En 2007 ya teníamos correo electrónico, navegación web, cámaras, reproductores MP3 y lo que la industria llamaba en plan optimista «teléfonos con muchas funciones» (feature phones). Yo había utilizado varios de esos supuestos teléfonos inteligentes anteriormente. La mayoría exigía más paciencia que inteligencia, y entregar uno a una persona sin conocimientos técnicos era literalmente un acto de crueldad. Lo que hizo Apple fue absorber toda esa complejidad y ofrecer algo que realmente se podía utilizar. La interfaz multitáctil sustituyó a los punteros y a los menús anidados. La integración reemplazó a la fragmentación. El iPhone no fue importante por añadir una función más; lo fue porque dejó de exigir al usuario que se preocupara por cómo funcionaba todo aquello.
El gran Edsger W. Dijkstra dijo una vez que «la complejidad vende mejor«. Sin embargo, de vez en cuando, la simplicidad se impone con tal ventaja que todo el mercado se ve obligado a reorganizarse en torno a ella.
La inteligencia artificial corporativa actual se parece sospechosamente al escenario de 2006
Veo este patrón una y otra vez en el ámbito tecnológico. La capacidad subyacente existe, a veces durante años, pero el mercado no despega realmente hasta que alguien logra ocultar los aspectos más engorrosos o complejos. Precisamente ahí es donde se encuentra hoy la inteligencia artificial corporativa.
Actualmente, cualquier empresa medianamente seria puede adquirir acceso a modelos excelentes, a computación en la nube, a bases de datos, a APIs y a agentes. Eso ya no es el recurso escaso. Sin embargo, transformar todo ello en algo en lo que una organización real, no una teórica, pueda confiar plenamente sigue requiriendo consultores, científicos de datos, rediseño de procesos, marcos de gobernanza, capas de seguridad y un mantenimiento continuo. El problema no radica en que los modelos no sean lo suficientemente buenos; el problema es que todo el ecosistema que los rodea aún es inmaduro.
Nadie compra un iPhone preguntándose qué planificador de tareas o gestor de memoria utiliza (y menos mal). La plataforma se encarga de gestionar todo eso. En la inteligencia artificial corporativa, ocurre justo lo contrario: se espera que las empresas elijan el modelo, la base de datos vectorial, el sistema de agentes, la capa de memoria, las herramientas de observabilidad y las integraciones. Un responsable de área de negocio no debería tener que saber nada de eso. El hecho de que aún deban hacerlo demuestra que esta categoría tecnológica todavía no ha madurado. Hay un aspecto de la situación actual que resulta, en cierto modo, absurdo: la industria de la inteligencia artificial habla de la inteligencia como un servicio básico (similar a la electricidad o el agua), pero luego envía ingenieros con salarios elevadísimos a las oficinas de los clientes para lograr que dicho servicio funcione realmente. Una tecnología verdaderamente madura escala ocultando la complejidad, no enviando especialistas a cada cliente.
El «momento iPhone» transforma quién puede utilizar la tecnología.
Antes del iPhone, los teléfonos inteligentes estaban fundamentalmente en manos de tecnófilos como yo, ejecutivos y departamentos de TI. Tras la llegada del iPhone, el producto alcanzó una adopción masiva porque dejó de exigir conocimientos técnicos por parte del usuario. Aún recuerdo cuando le entregué a mi madre su primer iPhone. No le expliqué los gestos, los menús ni la navegación; simplemente se lo di y, en cuestión de minutos, ella ya realizaba casi todas las tareas que necesitaba.
El momento equivalente en el ámbito de la inteligencia artificial corporativa llegará cuando una unidad de negocio pueda implementar todo tipo de capacidades de inteligencia artificial altamente sofisticadas, sin necesidad de encargar previamente una arquitectura a medida ni de desplegar un equipo de consultores por toda la organización.
Pero la segunda parte de la analogía es… la App Store.
El verdadero efecto de plataforma del iPhone llegó en 2008, cuando Apple lanzó la App Store. Utilizo este caso todos los años con mis estudiantes de MBA porque es uno de los ejemplos más claros de cómo un producto se convierte en una plataforma. En el primer fin de semana se registraron más de diez millones de descargas. Los desarrolladores podían crear lo que quisieran sin tener que reinventar el sistema operativo, el dispositivo ni la distribución. La plataforma asumía las partes complejas; ellos aportaban las ideas.
Ese es también el futuro de la inteligencia artificial corporativa: no una única aplicación de inteligencia artificial gigantesca, sino una plataforma sobre la que se puedan activar capacidades empresariales sin necesidad de desarrollar una arquitectura a medida cada vez. Ventas, atención al cliente, compras, cumplimiento normativo, logística: ninguna de estas áreas debería requerir fundamentos técnicos distintos. Una vez que una plataforma gestiona la identidad, los permisos, el contexto, la memoria, la gobernanza y el aprendizaje, añadir una nueva capacidad debería percibirse más como instalar una nueva aplicación que como encargar un nuevo proyecto de tecnología. McKinsey ha constatado que las organizaciones que obtienen mayor valor de la inteligencia artificial son precisamente aquellas que rediseñan sus flujos de trabajo en torno a ella. El modelo no es la transformación; la transformación es lo que se construye alrededor del modelo.
Empresas de frontera… y una predicción contraintuitiva
El Work Trend Index de Microsoft introdujo el concepto de «empresas de frontera» (frontier firms): organizaciones que combinan personas y agentes, y reorganizan el trabajo en torno a resultados en lugar de funciones. Una vez que la inteligencia se vuelve abundante, obsesionarse con el modelo empieza a parecerse un poco a obsesionarse con el procesador de un teléfono: algo necesario, sí, pero cada vez menos decisivo.
Aquí reside el aspecto contraintuitivo: el «momento iPhone» de la inteligencia artificial corporativa hará que la inteligencia artificial resulte menos espectacular, no más. Hoy en día, cada implementación parece extraordinaria porque conlleva un proyecto complejo. En una fase de madurez, un equipo de ventas simplemente activará una funcionalidad; el servicio de atención al cliente activará otra distinta, y el departamento de compras, una más. La inteligencia se integrará en la rutina habitual de la empresa. Cuando la inteligencia artificial corporativa funcione por fin correctamente, probablemente dejará de parecer inteligencia artificial.
Los límites de la analogía
No estoy prediciendo aquí la aparición de una única «Apple de la inteligencia artificial corporativa» con un ecosistema cerrado y un entorno restringido. Eso no es lo importante aquí. Lo que importa es el concepto de abstracción: una categoría inmadura obliga a los usuarios a comprender la tecnología, mientras que una categoría madura les permite centrarse totalmente en lo que desean lograr.
Cuando la inteligencia artificial corporativa llegue a su «momento iPhone», la pregunta interesante no será qué modelo utiliza su empresa, sino si esta está preparada para emplear una plataforma que haga irrelevante todo eso. La implementación de la inteligencia artificial debería dejar de percibirse como un proyecto de tecnología y empezar a sentirse como la instalación de una aplicación.
No, aún no hemos llegado a ese punto. Pero yo, al menos, ya he visto esta película antes.
This article was previously published on Fast Company
Muy bonita la analogía… pero no, no nos falta en el mundo IA el IPHONE, nos faltan «ladrillos modulares» para usarlos en los workflows ( sean estos corporativos o mediopensionistas)
En 2023 los aficionados a los preLLMs, es decir al machine-learning lo que veíamos es que había una serie de algoritmos que entre ellos podíamos hacer bastante cosas con datos estructurados, luego llegaron los loritos que funcionan con texto en lenguaje natural, y ahí los tenemos resolviendo problemas del milenio.
Pero lo que es un gran paso para la IA (Fable/Sol) es un pequeño paso para la humanidad… Why? pues la respuesta es evidente a un coste cojón de pato y con tiempo a lo bestia, cuaqluier cosa es posible hacerla…. No tenemos que fiajrnos en el IPHONE que lo única que innovaba era en usabilidad a cojón de pato.. Tenemos que fijarnos en su evolución posterior y como en 2026 tenemos móviles «bajo de gama» por empresas como Xiaomi que por menos de 200 pavos hacen lo mismo (recortando algo en calidades, no meten una Leica en la cámara) que ese Iphone que se ha quedado obsoleto en prestaciones de usabilidad… ¿O es usabilidad tener osolescencia programada, permitirle funcionar cerrando la competencia con su tienda de chuches, etc etc? En definitiva no se me ocurre peor analogía que ese bodrio comercial para el usuario. Dicho esto, es cierto que en aquel entonces abuelo cebolleta yo tuve un IPAD y funcionaba muy correctamente en fluidez y usabilidad, si era un buen producto respecto a la copmtencia, pero eso es como alabar la refrigeración por aire del Volkswagen Escarabajo,… un anacronismo fruto del buen recuerdo de aquel entonces…
Esta semana hemos tenido un avance significativo en el mundo IA, que es la introdcucción de JEV
https://typesafe.ai/blog/introducing-system-one-models-and-jev
Esto si es un ladrillo constructivo real en el mundo de aplicaciones empresariales de IA, que permiten tener clasificadores generalistas con datos no estructurados, que es fácil de entender su caso de uso en un workflow empresarial, o en uno de concepto usando nodos n8n….
El que quiera entender que entienda como sin próximo token se puede tener algo similar a un LLM categórico.
https://www.youtube.com/watch?v=KvpQ16XlUv0
Esto si es un paso firme e innovador
Hace unos dias pensaba en comentar la noticia sobre JEV. Aunque hay que ser cautos ante el hype que reina en la industria, y a pesar de que aun no sabemos mucho (hay una lista de espera para probar este modelo) parece que es una buena noticia.
Los cambios importantes van en este sentido: en el desarrollo de nuevas técnicas, por ejemplo cuantización, modelos de 1bit, nuevas arquitecturas, etc… Y no, como metemos con calzador los modelos mastodónticos y sus megaestructuras…
Si hay una cosa que ha demostrado python con sus cuadernos Jupyter o los nodos n8n, es que la IA se fundamenta en workflows que van recorriendo secuencialmente una serie de pasos de alto nivel de herramientas o módulos que ya existen (en realidad desde el origen eso es la programación funcional) en la empresa poca gente practica ya módulos más pegados a tierra, usan piezas del puzzle. Lo que no quiere decir que no se necesiten eventualmente desarrollos de verdad. En ese sentido JEV es un módulo del puzzle muy útil y sobre todo rápido y barato (según los que lo han probado). Cuando ves la presentación, ves la claridad de ideas, otros se limitan a mostrar benchmarks y que mean más alto en la tapia pero a unos precios de escándalo… es ahí en esa construcción modular donde herramientas como JEV pueden bajar el coste y algo aún más importante el tiempo de proceso. Nadie salvo un «fabricante» de piezas del puzzle se puede permitir innovar conceptualmente en el mundo de la IA… sobre todo las empresas suelen jugar al lego… a cambio eso si de buenas puyas, que se llevan los fabricantes de loritos.
Totalmente de acuerdo con tu visión de los ‘ladrillos modulares’. De hecho, si lo pensamos bien, herramientas como JEV son básicamente traer la lógica de Prolog (declarativa) al siglo XXI, pero adaptada al caos actual.
En lugar de pedirle al modelo que ‘improvise’ una respuesta en texto (que es lo que genera errores y alucinaciones), le defines los predicados (tal cual Prolog) y las reglas del juego (el esquema de salida). La IA no razona paso a paso; se limita a coger datos desordenados y encajarlos en las casillas que tú has marcado, con una probabilidad calibrada. Eso sí, en multihilo.
La ventaja enorme para la empresa es la composición: al ser una salida estructurada y tipada, se conecta directamente a cualquier workflow sin necesidad de parsers correctores.
Pero aquí va la pregunta del millón: cierto que el token de entrada es más barato y el de salida es ‘gratis’… (al menos de momento).
Pero cómo contabilizamos el tiempo humano necesario para diseñar, probar y mantener esos ‘predicados’?
La complejidad no desaparece, solo se desplaza del parsing al diseño del esquema.
Antes la complejidad estaba en parsear la salida basura del LLM; ahora está en el tiempo humano (ingeniería de esquemas/predicados) necesario para definir esas reglas de antemano. Y ese tiempo de desarrollador/experto de dominio es y seguirá siendo caro.
Quien lo paga???
Igual un dato muy simple nos da alguna pista…
Como suele ocurrir, un youtuber español (da igual cual), hace un video con la emoción de la “caña total”… tres horas mas tarde, trescientos youtubers españoles, también hablan de la “caña que te cagas”, miras por ahí, ampliando miras, y ves que 6000 youtubers americanos o de por ahí, también… también….
Esta semana, empiezo el Lunes (de hecho fue el domingo) con la noticia de JEV, y ahí estaba toda la horda…
Algo que igual, nadie se ha dado cuenta, es que mientras la “estrella youtuber” esta hablando en un rinconcito, en el croma detrás de el, está el mismo video, el mismo ejemplo, una y otra vez… y dale…
y nos creemos que “ese tio” sabe lo que no saben los propios creadores”…
Alguno de vosotros… habéis visto un video, donde el autor, haya hecho un ejemplo a modo de tutorial, de como funciona JEV? (quiero decir, creando es json, el .ts, etc)
Si existe, me lo he perdido. Si no existe, o estáis tan perdidos como yo, u os la están metiendo doblada…
O solo es mas HYPE….!!!!
Por eso comento que la página de JEV está muy bien para presentar los casos de uso y ver para que puede valer. También te digo o lo venden dentro de un paquete o se van a comer una rosca, es como querer vender un «nodo» de n8n… o que lo hagan open-source… hay veces que monetizar y que sea buen producto es jodido… pero una vez han lanzado lo que hace, cualquier «chino» se lo fusila…
Y en cuanto a los youtubers, no es por dar nombres pero 100% de acuerdo… que son «loritos» de las presentaciones…
https://vercel.com/ai-gateway/models/jev?utm_source=google&utm_medium=cpc&utm_campaign=24034495428&utm_campaign_id=24034495428&utm_term=jev&utm_content=208721837428_825144924434&utm_source=google&utm_medium=cpc&utm_campaign=gg_s_vercel_acq_emea_generic-aigateway-new-model&utm_campaign_id=24034495428&utm_content=generic_typesafe-jev&utm_term=jev&gad_source=1&gad_campaignid=24034495428&gclid=Cj0KCQjwlNPVBhCMARIsAPZ5Rqi3zuj06n63jgfstuOW5Nl5qo1jn6TQ6IP1-_b3WtLc53nhuoRaYtAaAstaEALw_wcB
y se puede probar gratis…
Totalmente de acuerdo, Lua! La novedad de Jev es utilizar la otra pata de la Inteligencia Artificial: la programción lógica (Prolog y más). Respecto al coste para diseñar y probar predicados es el propio LLM el que puede ayudar a interpretar la petición del usuario o programador y generar codigo IR y después Prolog que será devuelto otra vez al LLM. si queremos mostrar una respuesta en lenguaje natural.
Resumiendo: mas trabajo… XDD
La paradoja es que hay que ser muy inteligente para aplicar la IA, la cual se supone que viene a hacer innecesario que haya que ser muy inteligente.
Si ese es el plan (dejar que sea la IA la que piense por nosotros), apaga y vámonos.
No me has entendido.
Edans habla del momento en que la tecnologia se simplificó para utilizarla con inteligencia, no de que toda la inteligencia la tengas que usar para utilizarla, en lugar de para hacer mejor y mas rapido lo que tienes que hacer.
Lo que creo que está diciendo Dani es clarificar el ámbito de aplicación de la IA.
Lo que dices Juan, estoy de acuerdo de este modo:
a) Mejor. De acuerdo al 100% si el que la usa es un lerdo, al 50% si eres un lego en una materia (ojo se puede equivocar con una alucinación. Al 0% si el humano sabe lo que pregunta y conoce la respuesta al mens una aproximación
b) Rápido. Si la pregunta es sencilla, de acuerdo. Si la pregunta tiene una complejidad media, no siempre es rápida. Si es compleja no es rápida, y además tienes que verificarla
c) Para tomar decisiones. 0% de aplicación en temas que afecten a personas como su vida (siempre pogo el mismo ejemplo niñas Teheran)
Resumiendo… depende del uso, no es milagrosa
Cuando se inventó la rueda estaba claro que no era para que pensara por nosotros, ni para dejar de usar las piernas.
Parece como si, ahora, con la IA tuviéramos que funcionar distinto, dejar que piense la IA, para que piense menos la IH… y algunos pensando precisamente al revés. Para evitar la mediocridad intelectual (y emocional, también, porque no usar las piernas conlleva tener menos destrezas emocionales… ¿cómo abrazarse sentados en el carro de Pedro Picapiedra? Es cierto que hay limusinas, pero son muy caras).
Porque la rueda no era una competidora /adocenadora intelectual, la IA sí. Y el iPhone tampoco competía con nuestro cerebro, salvo que lo tuviéramos de vacaciones. Pero es cierto que podemos usar la metáfora del momento iPhone. Aunque ,este «new iPhone», no esperará a que dejemos a la mente ir de vacaciones (todos nuestros Yos), como hizo muchaa gente con ele uso/abuso del aparatito jobsiano… Este modelo favorecerá el desplazamiento mental propio, por un «Yo IA», que nos puede dejar vacíos hasta que ella nos llene. Pasaremos del Yo (incluido el Ello freudiano) al Ella. Y no por hacerse feministas a tope.
Bueno bueno… ya volvemos con la tontería “innovadora” del iPhone… de hecho ya tardaba, hacía tiempo que no la escuchábamos/leíamos… XDDD
Pues nada… a repetir lo que tantas veces ya hemos contado por aquí… XDD
Respecto a la analogía del artículo: equiparar la maduración de la IA corporativa con la llegada del iPhone es un ejercicio de revisionismo tecnológico que NO aguanta una auditoría técnica de la época. El iPhone (2007) no inventó el smartphone táctil ni la convergencia de datos. Antes de que se presentara, el mercado ya contaba con dispositivos.
Así… a ojo…. (y con ayuda de Qwen)
1. Los «Smartphones» táctiles y avanzados pre-iPhone (2003-2006):
• Samsung i700 (2003): Exactamente el que recuerdas. Formato concha (clamshell), Windows Mobile 2003, pantalla táctil resistiva y ranura SD. Ya hacía lo que el iPhone prometía años después.
• Samsung i730 / i760 (2005-2007): Windows Mobile 5.0/6.0, pantalla táctil, GPS integrado y Wi-Fi. El i760 salió el mismo año que el primer iPhone.
• HTC TyTN (también conocido como Hermes, 2006): Windows Mobile 5.0, pantalla táctil de 2.8″, teclado QWERTY deslizante, Wi-Fi, Bluetooth con transferencia de archivos y cliente nativo de Exchange. Era una máquina de productividad real.
• Nokia 7710 (2004): Symbian S90, pantalla táctil ancha (640×320), navegador web completo y reproducción multimedia avanzada.
• HP iPAQ hx4700 (2004): Windows Mobile, pantalla VGA, Wi-Fi, Bluetooth y lector de huellas. Una PDA de verdad, no un juguete.
y habia mas… (algunos de ellos los tuve antes del Nokia 5800) y con la ventaja de no depender de “una tienda”. Instalabas lo que te apetecía. Libertad.
Y ahora, la guinda del pastel de la “innovación” (que memoria mas corta tienes eDans):
2. Las limitaciones vergonzosas del iPhone original (2007) y 3G (2008):
• Bluetooth capado: Solo soportaba el perfil HSP/HFP (auriculares mono con micrófono). No tenía A2DP (audio estéreo) y, lo más grave para un entorno profesional, no tenía perfil OBEX (imposible transferir archivos, contactos o imágenes por Bluetooth, algo que cualquier Windows Mobile hacía desde 2003).
• Formatos de video: El iPhone solo reproducía H.264 (Baseline Profile, máximo 1.5 Mbps, 480×360) y MPEG-4 Part 2. Rechazaba de plano DivX, Xvid, MKV o WMV, que eran los formatos estándar que todo el mundo manejaba en la época.
• Ausencias críticas de software: Sin copia y pega (hasta iOS 3.0 en 2009), sin MMS (hasta 2009), sin aplicaciones nativas de terceros (hasta la App Store en julio de 2008) y sin soporte para Microsoft Exchange ActiveSync en el lanzamiento (se añadió a medias en 2008, cuando Windows Mobile ya lo tenía nativo y robusto desde 2003).
No digo esto, para contradecirte, solo para remarcar, que algunas comparaciones tecnológicas, son absurdas. Sobre si tarde o temprano, las empresas de IA, acabaran teniendo sus “propias tiendas de aplicaciones”, da para otro articulo del Factory ese…
Desde luego, no me extrañaría. Otra cosa seria como implementarlas, porque en esa “comparativa iPhone”, en un Nokia instalabas lo que querías (como hoy dia, en cualquier marca), y en un iPhone, lo que Apple quería… Seria una cosa así??? Tiendas «propietarias»???
En ese caso no le veo ventaja alguna…
*** «da para otro articulo del Factory ese…»
«da para otro articulo del Fast Company ese…»
Y por cierto que alguien mueve la porteria…
El Gobierno de EEUU no se cree el relato de OpenAI: si una IA «descontrolada» comete un crimen, el responsable será su empresa
es tan evidente que da miedo que alguien pueda no verlo claro
A mi » no me mires», que yo «voy a tientas», a ver si caen en mi mano un buen par de aldabas… XDDD
ps.- ofendiditos, saquen ticket y póngase a la cola….
Desde el momento que salió la noticia de OpenAI, dije que una de 2: inútiles o nos toman por idiotas….
En fin, algo de cordura en el gobierno de EEUU, que se resume en si la cagas te van a responsabilizar
Imaginemos que un diputado del PP introduce un Kalashnikov y nos dice: «esto es lo que llevan en Seuta», y se le dispara o eres Tejero o eres tonto… alguno saldrá con «el spray no es un arma…»
PS: Pues si, cuando eres pastor de ovejas, y se comen la hierba del vecino… ¿quien es el responsable? Pues claro el perro sanxe1!!
Hombre… para estas cosas no metas al Citrico… XDDD
Es que se aburre… le copo los comentarios de IA… y ha saltado al ruedo, a cortar las peluas
PS: malditos maletillas
Es curioso la insistencia de «IA en la empresa», cuando en realidad los trabajos de «oficina» de toda la vida, aquellos de empresas, estarán extintos debido a la IA. El momento Iphone es cuando el mismo servico IA genérico funcione en cualquier caso, tanto un sí es dept. gubernamental ó dept. De contabilidad de una tienda de ropa. Para entonces no habría necesidad de personas en oficinas. Del mismo modo que los smartphones eliminaron los teléfonos públicos.
Sin embargo parece que la IA solo tiene casos de uso en oficina. Hasta donde sé la IA no diseña las redes eléctricas para toda una ciudad, calculo de transformadores en Delta, análisis de materiales en arquitectura; estos campos de tecnología parecen rechazan confiar en tecnología IA en su profesiones.
No, aún no hemos llegado a ese punto. Y las empresas nos vemos obligadas a invertir en todo este ecosistema sabiendo que, probablemente, en poco tiempo quedará desfasado. Pero tampoco podemos correr el riesgo de esperar… y no hay un momento óptimo de adopción… complicado escenario, más aún teniendo en cuenta que el mercado se mueve más rápido que nunca…
Enrique quería comentarte sobre un estudio que mide en qué países se usa más las consultas IA sobre el total de consultas de Google y sorprende ver que los campeones del mundo son Indonesia seguido de Méjico. Sorprende aún más comprobar que los europeos no aprecen hasta el puesto 18 y cuando se hace por idiomas el francés está desaparecido… https://ahrefs.com/blog/ai-overviews-international/