por Joe Procopio* – Built-In
En el mundo post-IA, o te integras con la inteligencia artificial o la omites por completo.
No me gustaría ser el fundador de una empresa puramente tecnológica en este momento.
He estado involucrado en tecnología de punta durante casi 30 años — unos 15 de ellos en IA generativa y tradicional—, a veces como fundador de mi propia empresa y otras acompañando a personas brillantes que hacen cosas asombrosas mientras arriesgan grandes sumas de capital de riesgo para obtener retornos extraordinarios.
4 formas en que los fundadores de tecnología pueden abordar la IA
1. Apuntar a un nicho específico.
2. Crear un caso de uso innovador.
3. Promover el elemento humano del negocio.
4.Recuperar la atención real al cliente.
Pero nunca había visto al ecosistema tecnológico luchar tanto como ahora. El ambiente es feo, débil, aterrador —elige el adjetivo deprimente que prefieras.
¿Por qué? IA. Es el elefante en la habitación o el gorila de 400 kilos, parado ahí, mirándote. No hagas movimientos bruscos.
Podemos estar de acuerdo en que la IA llegó para quedarse y que ahora vivimos en los restos ligeramente distópicos de un mundo post-IA, versión 1.0 al menos. De hecho, mientras escribo esto, hay mucho debate en torno al inicio del “Muro de la IA”.
Si yo fuera un fundador tecnológico hoy —y, seamos honestos, es solo cuestión de tiempo antes de que vuelva a lanzarme—, sé con certeza que al menos debo reconocer al elefante-gorila de la IA, si no incorporarlo en mis planes.
Después de muchas conversaciones y análisis con mis colegas, llegué a lo que considero las cuatro mejores formas de abordar la IA de frente como fundador de tecnología, independientemente de cuánto IA ya esté en tus planes actuales.
Plan A: Ir a un nicho
Como en cualquier buen Plan A, este se trata de apostar todo, en este caso, apostar todo por la IA reconociendo el hecho de que el juego de la versión 1 ya terminó y los ganadores han sido elegidos. Y a menos que tengas una reserva de unos mil millones de dólares en inversión de capital de riesgo y corporativa, lamento ser el mensajero aquí, pero no eres uno de los ganadores esta vez.
Entonces, ¿qué hacer?
Mi tesis sobre el «Muro de la IA» es que este muro es algo más que un problema tecnológico y va más allá de los límites del procesamiento. Es una amenaza existencial derivada de la ley de rendimientos decrecientes aplicada al modelo actual de IA, que intenta serlo todo para todos.
En otras palabras, hemos llegado a un punto en el que, sin importar cuántos datos alimentemos al modelo de aprendizaje, los resultados no van a mejorar mucho más para ti, para mí o para la sociedad en general. Hemos alcanzado la máxima productividad general al menor costo. Esto sucede con cada gran ola de tecnología.
Cuanto más puedas especializar tu modelo mientras mantienes la mayor audiencia posible, mejor serán tus posibilidades de éxito. Por ahora.
Cuando esto ocurre, el camino para personas como tú y yo —y, de hecho, creo que debería ser el único camino con la IA— es servir a un nicho en lugar de un espectro amplio. Es lo que estaba haciendo en Automated Insights en 2010, cuando empezamos con esta ola de IA generativa. En la IA generativa actual, estamos empezando a ver esto con las técnicas de RAG aplicadas a los modelos de lenguaje grande (LLM), transformando los casos de uso general, como los que ves en los anuncios de Google Gemini, en servicios más específicos.
Agentes de IA para contabilidad. Agentes de IA para la construcción. Agentes de IA para la crianza de hijos. Y así sucesivamente.
Es como una escala deslizante. Cuanto más puedas especializar tu modelo mientras mantienes una audiencia amplia, mejor.
Plan B: Apostar por un caso de uso poderoso
He hablado de esto muchas veces y lo mencioné nuevamente en mi artículo sobre el «Muro de la IA». De nuevo, en 2010 en Automated Insights, aprendimos temprano que nuestro caso de uso —máquinas escribiendo artículos narrativos a partir de datos— necesitaba ajustarse un poco, convirtiéndose en máquinas escribiendo artículos narrativos a partir de datos en contextos donde los humanos no podían hacerlo.
Una vez que dimos con ese caso de uso clave, la gente empezó a pagarnos por resolver ese problema.
En mi artículo, un poco en tono de broma, sobre Daisy The AI Granny, una plataforma del gigante móvil británico O2 que supuestamente frena o detiene a los estafadores telefónicos, mi intención real era demostrar el valor inherente de este caso de uso en particular. Sostengo que, aunque el caso de uso tal vez no genere muchos ingresos para O2, con un pequeño ajuste podría convertirse en un éxito en IA.
En el entorno actual de negocios de IA, vemos muchas soluciones de IA en busca de problemas. Esa mentalidad debe invertirse. Si estás tratando de resolver un problema grande, costoso y complicado, pregúntate: ¿cómo puede la IA contribuir a esa solución? ¿O realmente no puede hacerlo?
Y si la respuesta a esa pregunta es «realmente no puede», en lugar de tratar de encajar una pieza cuadrada de IA en un problema circular, ve en otra dirección y pasa al Plan C.
Plan C: Volver a lo humano
Últimamente, he estado promocionando un punto de venta en mi escritura: mis publicaciones son directas, sin rodeos, honestas, escritas por un humano en un mar de contenido generativo de IA plano, sin alma y lleno de desinformación.
Eso realmente resuena.
Ahora, escribir es una cosa. ¿Cómo se aplica esto a los negocios, especialmente a un negocio tecnológico?
El desafío con este plan es que las posibilidades son infinitas, pero la respuesta correcta es única para tu negocio, difícil de cuantificar y tal vez ni siquiera exista.
Sí, lo siento. No dije que tenía soluciones, dije que tenía planes.
Pero déjame preguntarte esto: ¿estás cansado de la IA?
Bueno, todo el mundo también lo está. Así como preguntarías, «¿Cómo puede la IA contribuir a mi solución?», también podrías preguntarte lo contrario: «¿Cómo puede un toque humano ayudar a vender mi solución frente al agotamiento de la IA?»
Plan D: Recuperar el soporte real
Diferenciar tu oferta frente a la IA podría ser tan simple como ofrecer soporte humano en vivo las 24 horas del día, en lugar de un chatbot que, seamos honestos, la mayoría de la gente sabe que solo escupirá respuestas copiadas de la sección de preguntas frecuentes de la empresa.
De hecho, hay un argumento más amplio aquí, sobre no dirigir tu negocio como un negocio tradicional. Este es un tema más profundo que necesita su propio artículo, pero el mensaje básico es este:
A medida que hemos avanzado en IA —a través de la automatización digital, el alcance de Internet y los dispositivos móviles, y la IA generativa en la que algunos hemos estado experimentando durante una década—, la forma en que las empresas tratan a los clientes ha evolucionado en la dirección opuesta a lo que deberían hacer para demostrar que valoran su negocio.
Esto se manifiesta en precios y modelos de uso confusos, en la priorización de la conveniencia de la empresa sobre la del usuario, en la reducción de opciones del consumidor y, especialmente, en la atención al cliente deficiente y la falta de contacto humano.
La IA es la cúspide de esa torre de basura.
En última instancia, pagar por un equipo de soporte humano podría terminar siendo una solución más barata que pagar por una IA defectuosa en un chat, que solo empeora los problemas de los clientes. Y si además puedes vender una experiencia superior contra la pésima atención al cliente de la competencia, podría ser una jugada rentable.
Estos son buenos tiempos para las ideas correctas
Filosóficamente, al menos, algunas de las startups más exitosas surgen en períodos como este, cuando todos van en una dirección y ellas toman el camino opuesto. Si hay un solo rayo de luz entre todas estas nubes, proviene de los verdaderos emprendedores audaces que están encontrando ineficiencias para aprovechar o enfrentando el bombo publicitario de la IA de frente.
Tanto Automated Insights como mi propia startup, ExitEvent, nacieron al final de la Gran Recesión y no tenían nada que ver con la tecnología de aplicaciones móviles, que en ese momento acaparaba toda la atención de los fundadores tecnológicos, de la misma forma en que la IA lo hace hoy.
Si buscas ganar dinero rápido con la fiebre de la IA, probablemente llegaste tarde. Pero si estás trabajando en algo realmente innovador que necesita incubación y financiamiento, el riesgo será tan alto como siempre, pero la recompensa podría ser igual de grande, o incluso mayor.