Cuando todos venden palas

Creo que todos hemos escuchado la historia de la fiebre del oro: no se hizo rico quien encontró el oro, sino quien vendió las palas.

Ahora vivimos una campaña de bombardeo en la que cualquiera está vendiendo palas. Nadie encuentra oro y solo hacemos hype alrededor de un producto que promete desenterrar algo que quizá nunca existió de la forma en que nos lo están vendiendo.

Los mineros de aquella época tenían una certeza: si cavaban lo suficiente, existía la posibilidad de encontrar oro. Nosotros tenemos todas las herramientas que nos están vendiendo, pero seguimos sin saber si, después de cavar hasta el fondo, encontraremos la recompensa que nos han prometido.

El poder de un buen marketing

Últimamente hemos visto cómo aparecen modelos cada vez más rápidos, con más contexto y más capacidades. Cada día crece el hype alrededor de una nueva tecnología que supuestamente reemplazará a la anterior, que supera a las demás o que acaba de alcanzar un nuevo hito.

Todo esto viene acompañado de campañas de marketing que han logrado calar en la mente de muchas personas, pero sobre todo en el mundo corporativo. Todas las empresas quieren subirse a la tendencia de la IA, formar parte de este mercado y vender soluciones que, en muchos casos y por lo que he visto, simplemente añaden una capa más a un proceso que ya era complejo. Pero no quiero adelantarme. Más adelante hablaré de eso.

En esta parte quiero recalcar cómo estas empresas han construido campañas de marketing que van más allá de vender un producto y mostrar sus resultados. Utilizan miedos, especulaciones y posibilidades que, en el mejor de los casos, terminan en un MVP que no supera la fase inicial. En otros casos, simplemente se quedan en publicidad.

Son campañas muy elaboradas que buscan vender. No hay nada más directo que decir: “Mira, este es mi producto, te lo vendo y estas son sus ventajas”.

Pero si puedes demostrar o simular que tu producto hace mucho más de lo que promete de forma explícita, tienes una herramienta de marketing mucho más poderosa. Puedes vender entre líneas un problema, una solución y una necesidad a través de situaciones, cuanto menos, particulares.

Esa situación empieza a aparecer en el boca a boca y puede convertirse en la mejor campaña que hayas hecho, de forma consciente o inconsciente. Sea real o no, el resultado es el mismo: estar en boca de todos convierte tu producto en tendencia, y las tendencias venden.

Para mí, muchas de las noticias que han empezado a aparecer sobre IA son campañas y oportunidades de venta. Subirse a una tendencia puede hacer que vendas más.

Y no me malinterpreten. Existen posibilidades y realidades que ninguno de nosotros puede negar. Los nuevos modelos tienen capacidades que antes nos parecían inimaginables: creación de imágenes y audio, análisis de documentos y un repertorio de herramientas que agilizan procesos repetitivos. Son tecnologías muy capaces.

Aun así, no puedo dejar de pensar que muchas de las noticias más sensacionalistas que han aparecido recientemente forman parte de campañas para vender. La más reciente que recuerdo habla de una IA que escapó de un laboratorio, salió de un sandbox y consiguió hackear una página web ^{1 2}. Menos de una semana después, otra empresa afirmó: “La nuestra también se escapó. Ya había hackeado otras páginas” ³.

¿Por qué, justo después de que una empresa publica una noticia así, otra afirma que ya había ocurrido lo mismo meses atrás? La explicación: no habían contado nada porque estaban investigando.

Para mí, ese tipo de situaciones forman parte de campañas diseñadas para mantenerse en el boca a boca, convertir una noticia en un espectáculo y seguir alimentando las conexiones humanas que nos hacen imaginar a la inteligencia artificial como el próximo Terminator que acabará con todos nosotros.

¿Quién paga realmente este marketing?

Para nadie es un secreto que el negocio de la inteligencia artificial, al menos hasta la fecha de escritura de este blog, no es del todo rentable ⁴. Hemos visto cómo, después de “innovar”, algunas empresas tienen que echarse para atrás y anunciar que van a descontinuar un producto o una tecnología porque no resulta rentable.

A OpenAI ya le pasó, por ejemplo, con Sora 3 ⁵. Tuvieron que echarse para atrás porque no era rentable y porque su público objetivo, que a día de hoy sigue siendo principalmente empresarial, no iba a comprarlo. No iba a ser beneficioso para ellos ni para nadie, por lo que tuvieron que retirarlo.

Entonces, ¿quién asume realmente el costo de todas estas supuestas innovaciones?

No es el usuario final que paga $20 al mes por una suscripción. Ese usuario genera mucho menos dinero para una empresa como OpenAI o Anthropic que un cliente corporativo.

El verdadero negocio está en las empresas. Ellas se convierten en intermediarias hacia un público mucho más amplio. No es lo mismo tener un chatbot general como ChatGPT que ofrecer una herramienta especializada para un nicho específico. Un ejemplo es la integración de IA en Notion.

Ahí está el verdadero negocio. Las empresas se convierten en intermediarias de estos servicios, como ocurre en buena parte del mercado tecnológico. Este modelo está dominado por grandes compañías que sostienen la infraestructura digital.

Los usuarios finales no terminan pagando directamente todos esos costos. Las empresas los incorporan en sus propios productos y servicios, y esos costos terminan llegando al usuario que paga por utilizar una herramienta que, en muchos casos, simplemente genera un resumen o un texto mediante la API de una de estas compañías.

Los gigantes que tienen la inversión detrás, como Google, OpenAI y Anthropic, cuentan con un músculo económico lo suficientemente grande para asumir posibles pérdidas a corto plazo. Las pequeñas y medianas empresas que actúan como intermediarias y utilizan estas herramientas son las que terminan pagando el precio y, por consiguiente, trasladando parte de esos costos a los usuarios de sus productos.

ChatGPT fue una revolución, pero la gente descubrió que un modelo de inteligencia artificial podía utilizarse de muchas otras formas. De poco sirve tener un chatbot que responde cualquier pregunta si sus respuestas resultan genéricas. Cuando incorporas un modelo en una aplicación de recetas, gimnasio, compras o resúmenes, lo conviertes en una herramienta enfocada en un caso de uso concreto. Ahí es donde los costos empiezan a recaer sobre los usuarios de estas herramientas intermedias.

Los usuarios de las aplicaciones de IA también asumen parte de los costos. Las empresas pueden reducir la capacidad de los modelos incluidos en sus planes, modificar los límites de uso o restringir determinadas funciones. Sin embargo, los mayores costos recaen sobre los clientes que consumen millones de tokens a través de las aplicaciones desarrolladas por estos intermediarios.

Para OpenAI o Google, abandonar una herramienta que no funcionó resulta más sencillo. Pueden continuar con el siguiente producto, éxito o fracaso de una larga lista de proyectos que han quedado en el olvido o que el propio mercado convirtió en hype.

Los intermediarios no cuentan con el mismo músculo económico para asumir un aumento considerable de costos. Si el precio de los tokens aumenta de un día para otro, como ha ocurrido con mayor frecuencia, mantener una aplicación basada en inteligencia artificial puede resultar mucho más caro. Estos modelos todavía requieren inversiones enormes y muchas empresas operan con pérdidas mientras intentan encontrar un modelo de negocio sostenible.

La IA se globalizó, pero eso no significa que sea un negocio viable para todos. No cualquier empresa puede sostener una suscripción mensual o asumir el costo de los millones de tokens que pueden consumir sus usuarios.

Y ahí aparece el problema: las empresas de IA todavía buscan un modelo de negocio que les permita recuperar las enormes inversiones que realizan. Cuando tú no pagas por un producto, tus datos, preguntas, respuestas y feedback pueden aportar valor a la empresa. Sin embargo, ese valor no parece representar un retorno suficiente para cubrir por sí solo el costo de desarrollar y operar estos modelos.

Entonces, ¿qué con las IA's?

Esto no es un ataque directo a la inteligencia artificial. No deberíamos ver todo como una zona blanca o negra, como si tuviéramos que estar a favor o en contra. Como dije antes, son herramientas y son herramientas muy útiles, pero no son una navaja suiza con la respuesta para todo.

Así como en la Revolución Industrial los primeros trabajos que se reemplazaron fueron aquellos que consistían en tareas repetitivas y seguían una secuencia de pasos específica, algo similar está ocurriendo con la inteligencia artificial. Existen procesos y contextos que una IA puede reemplazar con facilidad.

La clave no está en usarla de forma indiscriminada, agregando capas y capas de información y subprocesos delegados a un tercero que resulta costoso de mantener. Debemos implementarla donde realmente sea necesaria y útil, en procesos donde ayude a aumentar la productividad, reducir los costos de operación y generar un retorno de inversión que podamos medir.

La IA, como el internet, las máquinas y muchas tecnologías que hoy asumimos como normales o estándar, llegó para quedarse, explotarse e implementarse. Sin embargo, todavía se encuentra en una etapa muy temprana como para afirmar que representa el reemplazo o la perdición de la humanidad.

Es una herramienta. Y, en serio, espero no estar equivocado.