Nuestras imperfecciones nuestra seguridad : la vida en la Internet Bot

Era un escenario probable y por lo tanto a (casi) nadie le sorprende: el tráfico generado por bots a paginas web supera ya el generado por nosotros los humanos, segun datos de Cloudfare una de las empresas más relevantes de los servicios en Internet 

Este cambio no es menor porque la Internet que hemos conocido se basa en la interacción persona-maquina, basicamente alguien consulta una web y esta le muestra su publicidad o bien los productos y contenidos que le generan más trafico, ahora bien los bots se quedan indiferentes ante la publicidad y se comportan como recolectores de datos para que el agente de IA y luego el modelo los analicen y decidan la accion 

Como esto no ha pillado por sorpresa a los propietarios de webs importantes llevan tiempo adoptando contramedidas para evitar el tráfico no autorizado de bots en sus webs. 

El punto de partida es que estos acertijos visuales que llamamos Captcha , no son ya un obstaculo insuperable para los bots de IA, lo que supone asumir algo mucho mas importante:  que las máquinas no son ya más torpes que los humanos, al menos a la hora de resolver estas barreras de verificación

La solución a este nuevo reto econçomico (¿quien se lleva el beneficio ahora?) de momento se basa en analizar minuciosamente detalles de como nos comportamos cuando interactuamos con una máquina o sistema artificial, lo que se conoce como rasgos de comportamiento fisico (behavioral traits) 

Estos son cosas tan sutiles como el tiempo que nos lleva resolver una duda, los errores al teclear, analizar como movemos el cursor, las pautas que se repiten cuando hacemos scroll, el ritmo al que tecleamos, incluso el angulo con el que vemos la pantalla del movil (captado por el giroscopio), y que compañias como IBM ya estan implementado 

Pero claro la gran cuestion aqui es quien guarda esos datos, una cuestión que no es nada menor y que al final dependera de quien te fias más: 

los propietarios de grandes sitios web o servicios? empresas que IA que son las que desarrollan los citados bots de IA?, o serán los gobiernos nacionales o supranacionales (piensa en los UE)?,  esto es, un modelo de indentificación centralizada , asumiendo que hay un gran hermano bueno 

la alternativa claro, es la identificación humana descentralizada, con sistemas que prueben que eres humano sin revelar información de ti mismo (zero knowledge proof), y que se llevan tiempo probando (por ejemplo mediante escaneres de iris) pero que tambien tiene sus debilidades ya que creedme :)  hay gente que vende su identidad por unos pocos dolares, y eso permite sortear todo sistema de verificación humana 

Solución desde luego que no hay , pero si se vislumbra ya un nuevo contrato social de la Internet: las empresas de IA o que la usen para escarbar datos ajenos pagaran a los extraidos y los humanos tendran pase gratuito (tampoco universal claro) a cambio de dejar sus huellas de comportamiento alli donde entren (o sea, lo que esta ya ocuriendo)

Habitos de recomendación en IA: riesgo y sentido común

A medida que los propios desarrolladores de modelos IA nos convencen que estamos camino o cerca o en algunas ocasiones (casi) llegamos a la Inteligencia Artificial General (AGI), ese nivel que aparentemente nos supera en (casi) todo, más personas le piden consejo a sus chatbots 

No veo esto nada ilogico, los chicos de OpenAI, Google y Anthropic hace tiempo que han logrado ese hito de convertir un producto de laboratorio en una herramienta cotidiana, que con toques de personalización crecientes (conversaciones memorizadas) y esa (falsa) sensación de que una conversación con un bot es privada, lleva a muchos a pedir consejos al bot que basculan la mayoria de las veces hacia opciones de cero riesgo

Fiajos sino lo que dice Doordash, el gigante norteamericano del delivery, en su último informe sobre el mercado de la restauración en los US: 

El 22% de los clientes utilizan un chatbot como Gemini o ChatGPT para elegir un restaurante, lo que les permite busquedas muy segmentadas por tipo de comida, precios, zonas pero tambien ayuda a hacer comparativas, una tarea que a veces es laboriosa y ahuyenta clientes 

 A esto es lo que me referia con consejos de riesgo bajo o tolerable, y aqui si veo una progresión de la busqueda Google o Maps (muchos resturantes no completan su información) hacia una IA que permita sin fricciones saltar entre app´s y pasarelas de pago, de la misma forma que los links nos educaron en la fluidez y la confianza en la primera etapa web de Internet 

La otra cara de esta IA consejera la estamos viendo en Estados como Florida (US) donde el fiscal general (AG) ha demandado a OpenAI y su iconico CEO San Altman (a estas alturas Altman es parte del branding de la empresa) por ayudar a algun desequilibrado a realizar tiroteos masivos o erosionar la capacidad de pensamiento critico de sus (confiados) usuarios 

Bueno, soy de esa parte de la población que piensa que con o sin IA el que busca maldad la encuentra y la información puede tener más fricción pero al final se encuentra, a las pruebas me remito con el sorprendente historial que tienen los US de tiroteos indiscriminados en escuelas (algo que me cuesta entender) 

Tambien milito en el equipo optimista de la sociedad y los mismos que usamos IA (uno de cada seis en el mundo) sabemos distinguir entre el riesgo y la confianza que te ofrece un bot de IA a la hora de elegir comida y por ejemplo diagnosticar una enfermedad y no digamos ya justificar comportamientos poco eticos o directamente letales

¿Que hay que poner salvaguardas a estos bots de IA tan peculiares? pues sin duda, pero dime en que faceta humana no las hay, porque el lado oscuro no es un invento de StarWars sino una realidad estadisticamente marginal de todo grupo humano

Porque le va tan bien a Alphabet y META: anunciantes y de quien es el problema

Llevamos años señalando más que denunciando el oligopolio en que se ha convertido el mercado publicitario en Internet, un mercado que solo en los US alcanzó los 300.000 m US$ el pasado 2025 

Al respecto y no hace tanto, cuando comenzó esta etapa IA-orientada o AI-First, algunos empezaron a ver un punto de fuga, no se si de disrupción, en la utilización de modelos de IA que abaratasen e hicieran mucho más sencillo anunciarse (algo que ya hacia la publicidad programatica) y crear anuncios

Bueno, quiza sea un poco prematuro para señalar una tendencia pero lo cierto es que a los lideres de la publicidad digital no es que les vaya peor con la IA como supuesta competidora es que les va mejor que nunca. Alphabet acaba de anunciar que este primer trimestre ha ingresado (revenues) +109.000 m US$ y META +56.000 m US$ (un 33% más que el año pasado!) 

¿Eso significa que las plataformas de IA no son competidoras (serias) de momento?, en parte si, porque tampoco es un mercado sobre el que se hayan desplegado al 100% (la suscripcion de momento es mejor), pero sobre todo quiere decir algo nada inesperado: 

que la IA es una herramienta que puede pertenecer al menos inicialmente a un grupo de empresas (léase OpenAI) pero su rentabilidad económica depende de quien le saca más valor al emplearla, por eso tanto Alphabet como META estan siendo early adopters de como integrar IA para escalar su ya de por si engrasado negocio publicitario 

Que la IA iba a "democratizar" el acceso a muchos anunciantes pequeños (y no tan) era uno de esos pronosticos ya descontados, pero que esto se tradujera en algo real es algo que hasta ahora no habiamos visto

La integración de IA en las plataformas publicitarias de Alphabet y META ha significado un paso más alla de la publicidad programatica (machine based buying) ya que no solo permite crear sus propios anuncios, seleccionar el tipo de audiencia (entiendo que con mayor precisión) y medir los resultados (+ conversiones o no?) 

En esencia, la IA esta ofreciendo a los anunciantes un matching más ajustado a quien realmente les comprarian (buyer persona), ya que los modelos LLM son mejores que los humanos a la hora de asimilar cantidades ingentes de datos de personas, perfiles y mercados, lo que se esta traduciendo en anuncios que no son mejores que los actuales pero que si impactan más al que los ve, que sin rodeos es lo que le importa al anunciante 

Con todo, yo señalaria que el factor de los factores en esta integración de la IA en la publicidad es que ha simplificado los procesos, automatizando partes que antes o las hacia un humano o seguian procesos demasiado rigidos que demandaban información que muchas veces no se poseia del todo (como por ejemplo el target) 

Hoy por hoy una empresa que quiera anunciarse en estas plataformas ni siquiera tiene que teclear a que segmento quiere dirigir el anuncio, ya que la IA le recomienda quien es el potencial comprador de sus productos, entiendo que mejor que lo hace el propio anunciante 

Nótese que la IA sigue la misma direccion que vimos en las interfaces de las PC desde los años 80´s, cada vez más sencillo para el usuario y cada vez más complejo para el sistema tecnologico que lo respalda y que el usuario no ve (o no le importa) 

En esta foto fija de apenas 4 años el mercado esta premiando a los colosos tech que poseen productos, herramientas e  infraestructura propias y un alcance (casi) global y aunque en teoria la IA llega todos esta por ver si esta etapa no va a seguir perpetuando la concentración del mercado (winners take almost all) 

Comercio & agentes IA: ni tan rápido ni tan facil

Entiendo perfectamente porque OpenAI tiene tanta prisa por convencernos de que todo lo que no se haga con IA - o con su plataforma - simplemente se va a volver irrelevante, ya que su pirueta financiera o burn rate (literalmente quemar unos 9000 millones US$ al año) es la mayor que hemos conocido en una startup

El problema es que el mundo y sus transacciones no se inventaron en 2022 y conceptos como el valor de una marca , la confianza del cliente o el rediseño estrategico del comercio entorno a una plataforma central superinteligente que convierta a los minoristas y sus marcas en proveedores no convence y lo más importante, de momento no funciona 

Esta es la razon de que el agente de compras InstantCheckout con apenas 6 meses de vida pliega ahora velas y se reconvierta en agente de recomendación y descubrimiento, segun anunció la propia OpenAI

¿Por que no ha funcionado InstantCheckout? el tiempo. ¿Es pues otra de esas innovaciones que se lanzaron antes de tiempo? no es un si tan rotundo porque la propuesta de encontrar (discovery) y completar el proceso de compra dentro de una única plataforma (IA) tenia y tiene sentido

La cuestión es que para que esto sea una realidad transformadora tienen que darse una serie de condiciones que hasta ahora no se han producido: lo primero , que las marcas que se integraron temprano en InstantCheckout no han obtenido resultados esperados ni deseados (Walmart dice que el porcentaje de conversiones (ventas) dentro de Instant fue 3 veces menor que su Web)

¿Que hacen las personas (aka users) que buscan productos en ChatGPT? pues basicamente echar un vistazo, leer las comparaciones entre productos y luego irse a comprar fueran ya sea en la app del vendedor o en alguna de las plataformas de ecommece que todos conocemos

Soy lo suficentemente viejo como para recordar el temor incial de muchas personas a meter los datos de su tarjeta bancaria en Internet (nuevo medio) alla por los lejanos años 90 y bastantes principios de este siglo. Asi que, como veis el indice temor-confianza sigue inclinandose a favor de las marcas establecidas, que tienen una reputación cultural (que es un factor economico de primer nivel)

Lo que vemos en esta etapa es que las app de marcas dentro de ChatGPT estan funcionando como un eslabon de entrada, donde ésta conserva toda su capacidad de gestión y estrategia (que productos muestro de mi catalogo) y tiende un puente a un nuevo comercio donde la IA estará seguro presente, pero evitando saltarse etapas que sinceramente de momento (casi) nadie pide.

A ver si lo entiendo, modelo de negocio de agentes: ¿soft se come al soft?

¿Existe algo parecido a eso que algunos llaman pensamiento Silicon Valley? evidencias hay pero no se si se puede decir que certezas, lo que si se puede afirmar es que los últimos 30 años hemos externalizado (outsource) la tarea del diseño de nuestros modelos laborales, industriales, tecnológicos y puede que sociales, a ese todo lo que saliera de ese minuscula porción del Estado de California (el 1%) 

Esta etapa software de la tecnologia , aquella que relató y muy bien Andresseen, nos ha conducido a la actual de la IA (AI), con una mimetización de sus declaraciones travestidas de discursos, esto es: el software- paradigma ultimo de la tecnologia y la automatización-  se va a comer todo, pero con un inquietante matiz: vamos a por todo, lo que incluye el propio software

Asi en que en esta micro-etapa de los agentes IA el objetivo es que el vibe coding se convierta en la forma no se si normal pero si más recomendable de vivir o al menos de abordar las tareas y no solo laborales 

Como soy fan de la innovación tecnologica, me cuesta mucho el escepticismo y por eso abordo el tema de los agentes IA (AI) como el TAM imaginable para las empresas que desarrollan estos agentes (muchas pero sobre todo Anthropic y OpenAI), en palabras simples: 

una vez que hemos llegado al mercado nicho de los programadores vamos a dar el gran salto billonario (trillion market) que no es otro que la gente común que no es técnica en absoluto

Lo cierto es que hay base y nada alucinada, de hecho Sinofsky- al que reconozco como autoridad sensata- lo decia hace unas semanas: ni de lejos estamos cerca de haber aplicado software a todo lo que se podria mejorar , lo que sin duda señala ese enorme margen donde una red de agentes IA en coordinación podria ahorrarnos tiempo de trabajo y lo que me parece más inquietante, tiempo de socializacion y ocio 

Inversores en IA, y por tanto parte interesada, como Tomasz Tunguz declaran sin pudor que hacen (casi) todo con agentes IA, lo que incluye presentaciones, gráficos y demas pero tambien reservar el hotel de las vacaciones, pedir recomendaciones de música pop o hacer la compra 

Bueno si yo invirtiese tanto en IA tambien diria eso, pero hay una parte de este discurso magico que no llego a entender: si estamos a las puertas de automatizar con agentes primero a los propios programadores y luego tareas definitorias de estilos de vida y cultura,¿no estamos acabando tambien con Silicon Valley o al menos con la cultura que representa, que es la verdadero sustento de sus ingresos?

¿El acto final de la costa oeste de los US es acabar consigo misma?

Asi eres asi te respondo: de la indefinición en OpenAI a las personalidades Alexa+

Convertir los bots de IA en la puerta de entrada por defecto a eso que todavia llamamos Internet esta teniendo la dificultad que presentiamos, olvidando la retorica lógica pero algo inflada de estas empresas que tienen muchos ingresos pero escasos beneficios hasta el momento 

Hay un temor y desde luego nada infundado de que en realidad el producto que intentan vender estas empresas de IA es una commodity o una novedad que como tal puede ser copiada con (cierta) facilidad (véase los modelos chinos DeepSeek y Qwen)

Buscando esa diferenciación (se puede decir valor añadido?) el año pasado OpenAI se replanteó su politica y dio luz verde a un adult mode (con marcha atras incluida ahora) , o sea la posibilidad de iniciar conversaciones sexualmente explicitas para usuarios adultos verificados

Y ahi es donde viene el laberinto: para comprobar si eres adulto, o sea 18 años en la mayoria de  paises pero con excepciones como Alabama (US), OpenAI utiliza un verificador externo llamado Persona, que puede pedirte desde un selfie hasta tu documento de indentidad (en los US suele ser el carnet de conducir) que en teoria se borra tras la comprobación ya que el chatbot solo necesita la confirmación , pero....te puedes imaginar las barreras de entrada disuasorias que implican estos procesos 

Esta forma de enganchar al usuario con el chatbot customizando su personalidad es algo que lleva haciendo hace meses Amazon con su app Alexa+ que tiene ahora disponible hasta 5 personalidades diferentes: Alexa, Brief, Sweet, Chill y Sassy, esta ultima considerada adults only ya que te da respuestas sarcasticas o cortantes, lo que demuestra la distinta consideración de ser adulto según Amazon y OpenAI 

Sin embargo entiendo algo más logica de Alexa+ porque al fin y al cabo Amazon es una plataforma de venta y todo lo que conduzca a su amplio y expansivo sistema (olvidate de eco-sistema!) puede terminar en una conversión. Pero, dicho esto, ¿que quiere ser OpenAI? 

¿Un producto para empresas como Claude? ¿un buscador empoderado con AI al estilo Perplexity? ¿la home page de esta IA-Internet pots-2022? o ¿todo eso junto?

eCommerce : la hipotesis cero visitas y los agentes IA

El comercio electronico, tal como lo entendemos hoy, no desintermedio el proceso de compra simplemente lo desplazó del site del vendedor original a la plataforma de uso general, es verdad que muchas veces como herramienta de búsqueda previa a la compra (ROBO) pero fijando como punto nodal a la plataforma (ahi radica el poder de los Amazon et al) 

Ahora y siguiendo al pie de la letra la misma tendencia, los agentes IA para ecommerce estan tratando de volver a resituar el sitio de compra de las plataformas hacia los bots de IA, con atractivas promesas de menor fricción (eso me suena tambien de la etapa Amazon/Alibaba) al sustituir los ya de por si sencillos y rápidos procesos de compra por agentes que actuan en nombre del usuario 

Aunque los agentes IA son por el momento una apuesta sin demasiadas bases solidas, al menos para el comercio, pero con el objetivo claro de reordenar el actual status quo Google+Amazon, lo que explica que haya una eclosión de estandares que intentaran coronorse como norma por defecto en las futuras transacciones realizadas integramente por agentes IA, ocupando un lugar de privilegio en la nueva cadena de valor (la propia Google tiene al menos dos estandares UCP y AP2)

Al hilo de este agentic commerce que podria ser habito de consumo casi generalizado en compras o muy estandarizadas (siempre hago compras similares) o en aquellas que requieren un estudio (research) previo largo y razonado (comprar una casa o un coche), las marcas se encontrarian con un nuevo escenario donde el SEO ya no seria tan determinante para sus conversiones, ya que la puerta de entrada pasaria de los resultados de Google o incluso busqueda organica a un escenario donde (casi) nadie visitaria la pagina de la marca 

Para este hipotetico escenario cero visitas ya hay recetas más o menos recomendadas bajo el acronimo GEO que basicamente enseñan como posicionarse en una etapa donde el buscador por defecto pasaria a ser un chatbot y donde los agentes IA serian los visitantes de webs y app´s lo que implica entre otras cosas que habria que escribir para ellos no para los humanos para los que actuan 

Entiendo la impaciencia de algunos por desvalorizar el SEO en favor del GEO, pero esto no es tan sencillo como cambiar el contenido de webs y apps y pensar como actuan y que priorizan los agentes IA (contenido claro, evidencias y datos para ser resumidos) ya que hay millones de tiendas online (solo Shopify tiene 7 millones!) con miles de metadatos que habria que estandarizar con el protocolo que use el agente IA y ademas, las compras en una plataforma de proposito general no le han funcionado ni a o rei Google ni a META, por lo que habria que explicar muy bien porque esto iba a ser distintos con los agentes ...

Hablando solo de eficiencia energética : modelos LLM vs humanos

Sam Altman, el CEO de OpenAI, va camino de convertirse en alguien/algo más popular que los modelos que desarrolla su empresa, algo que no se realmente si es su objetivo primordial, aun asumiendo que a estas alturas hay retroalimentación: uno vende al otro (y viceversa?)

Hay que ver que controversia-burbuja que ha generado sus descontextualizadas declaraciones del pasado viernes en la India, cuando Altman dijo estar cansado de las críticas sobre el consumo de energía de sus modelos de IA (y estimo que todos los demás) y lo poco riguroso que es olvidarse que para que un adulto no alucine en responder una pregunta debe ser alimentado y entrenado durante 20 años! (que optimista!) 

Altman dijo que la pregunta-critica valida seria preguntarle a un modelo cuánta energía consume un modelo una vez que está entrenado versus un ser humano. Así que lo hice, y Gemini me dijo esto: (incluye fine-tuning mio)

Un cerebro consume en total entre 12 y 20 vatios , pero eso incluye todo, desde controlar que el corazón lata a escribir en este blog !. Nuestro cerebro utiliza una cantidad de energía casi residual para contestar una pregunta (menos del 5%), lo que le hace literalmente incomparable con el consumo de las neuronas electrónicas de una GPU como las de Nvidia 

Cuando preguntamos a alguien algo, su cerebro consume alrededor de 0,0002 vatios/hora, y con esa energía no iluminas ni una fracción de un segundo una lámpara LED , por contra un modelo estándar como ChatGPT consume unos 0,3 watios/hora, energia que nos daria para iluminar 2 minutos con esa misma bombilla LED 

Las comparaciones son casi siempre odiosas (viejo dicho latino) pero esta más, porque un humano consume en efecto un mínimo de 14.000 millones de kilocalorias durante 20 años (equivalente a unos 17.000 kwh en consumo eléctrico) para mantener vivo y activo (con variaciones claro), pero es que esto sólo tiene sentido como medida de productividad en la industria alimentaria, ya que si no gastamos recursos en mantenernos vivos y útiles, ¿para que diantres queremos la IA?

La IA genera más rechazo del que debería, en eso estoy de acuerdo con Altman, pero no por lo que hace o puede llegar a realizar, sino por discursos alucinatorios como este, que mezclan demagogia con ciencia, y levantando la nube de polvo del miedo para vender una tecnología como jamás vimos antes (ni veremos)

Destilación algo más que un proceso: la encrucijada en modelos IA

No me cabe ninguna duda del profundo, duradero y diversificado impacto que va a tener la IA, lo que me obliga (y agradezco) a seguir este apasionante viaje del que saldrá otro sociedad-mercado-cultura

Lo que si tengo dudas razonables es del modelo económico, que hasta el momento, sustenta a las empresas de IA. Hay demasiados puntos de fuga en lo que muchas veces parece un modelo de subvención cruzada (te compro chips y tu inviertes en mi empresa) , un nuevo player en el mercado publicitario o un ensayo previo a la espera de lanzar un producto IA que nos convenza de reemplazar todos o parte de los dispositivos que poseemos

Hace un año la china Deepseek lanzo un modelo LLM (R1) que cuestionó esto precisamente: si la carrera hacia más capacidad de computación, más data centers, más inversión (+Capex !!) era el mejor camino para popularizar la IA como la commodity universal del conocimiento 

En esencia y simplificando bastante: Deepseek aparentemente logró acercarse mucho a los modelos de OpenAI, pero con un coste que no superaba los 294.000 US$, usando los chips H-800 que US permite vender a China, una cantidad que debe ser lo que se gasta una de estas empresas en catering 

Semilovidado ya este más que significativo contratiempo y con las previsiones de inversión en niveles de ficción sin ciencia, ahora nos enteramos que OpenAI presentó ayer una queja-memorándum al Comite que supervisa las (dificiles) relaciones entre los US y el Partido Comunista chino, señalado que Deepseek se está aprovechando de los modelos que ellos desarrollan  

Aparentemente Deepseek estaría utilizando un conocido proceso en el desarrollo de modelos LLM llamado destilación (distillation) que permite crear modelos más pequeños pero que sirven para tareas nicho (como traducir documentos) 

La técnica es relativamente sencilla, a partir de un modelo llamado Profesor se trasfiere su conocimiento a otro más pequeño llamado estudiante, de modo que este último ofrece resultados comparables al primero, pero claro a un coste mucho menor

¿El problema? de donde sacas el Teacher, que es la queja de OpenAI,  o sea, que según ellos Deepseek está utilizando sus modelos sin permiso ninguno para entrenar a su modelo estudiante, lo que es una forma descarada de plagio 

Hablar de plagio en un desarrollador de LLM parece una broma, porque todo lo que se ha podido usar como datos de entrenamiento se ha usado hasta que alguien ha puesto una demanda. Lo que no niega la denuncia que hace OpenAI, pero también nos hace pensar si con modelos más pequeños destilados no se podría hacer el 80% de las tareas que se hacen actualmente con la IA, lo que nuevamente cuestiona la rueda especulativa 

IA en la salud: más síntoma que innovación

El desembarco de los gigantes tecnológicos en ese colosal sector de la Sanidad (Health) no es nuevo y probablemente no se haya avanzado más por el temor a un fuerte rechazo social si alguna de estas app´s provoca un desastre y el fundado temor a que gobiernos y organismos supranacionales aprovechen para regular (maniatar) aun más a estas codiciadas empresas tecnológicas

La IA, como era previsible, esta llamando hace tiempo a las puertas de la sanidad mundial, interpretándolo como un mercado potencial de 10 billones (trillions) US$ , cuyo gasto per cápita ha ido creciendo a niveles superiores a la pandemia del 2020

Como aquí nunca hay casualidades, en este mes de Enero encontramos que los 3 grandes de la IA en Occidente, han lanzado modelos de IA específicamente para el sector de la salud: ChatGpt for Health, Claude for Health y la mejora de los modelos abiertos MedGemma de Google

La mayoría de las funciones de estos modelos se centra, de momento,  en agilizar las tareas de los profesionales sanitarios desde interpretación de pruebas a acceso a bases de datos, incluso detectar patrones en historias clínicas que pudieran pasar desapercibidas (el tiempo de atención a cada paciente es un punto clave) 

Con la IA en la salud hay una divergente interpretación: 

por una parte los empresas sanitarias de todo tipo están adoptando la IA a una velocidad mayor que el resto de los sectores, al comprobar que en efecto se aumenta la productividad (más resultados con los mismos medios) y la otra es la de los pacientes, y los gobiernos que en general les representan, que temen una segunda oleada de ciudadanos que pretenden saber más que los médicos de su enfermedad, accediendo al doctor-bot propulsado por IA (AI powered)

Situando un poco las cosas y utilizando el sentido común fruto de la simple observación cotidiana si podemos aventurar que mientras el acceso a la salud sea complejo, tardío o caro, la tentación de auto-diagnosticarse con un chat seguirá creciendo, a pesar de las advertencias sobre los errores (alucinaciones) que pueden generar los actuales modelos LLM 

O sea en países con sistemas de salud complejos (incomprensibles diría yo) o con listas de espera realmente alucinantes o literalmente inadecuados (más población que medios para atenderla) , el uso de IA para la Salud no será una tentación sino una necesidad 

El tráfico en Internet sigue siendo PC: predicciones interesadas y amnesia selectiva

Es curioso lo poco que interesa en general la historia de Internet, dominando la sensación de que solo la novedad (vs innovación) es lo que realmente interesa y sinceramente no creo que sea ya por la juventud del medio, aunque algunos le siguen llamando nueva tecnología!

En estos 3 decenios de una Internet crecientemente interesante, útil, y luego imprescindible para una mayoría uno de los debates importantes fue si el acceso a través de móviles se iba a convertir en la nueva normalidad mayoritaria y los PC´s en herramientas empresariales 

El pistoletazo de salida de aquel diseño de una nueva Internet mobile fue el iPhone pero no el primer modelo sino el segundo o 3G aparecido en el verano septentrional del 2008, cuando Apple se dio cuenta que para acceder a Internet no solo era necesario que el smartphone pareciera una computadora de mano (handheld) sino que tuviera una conectividad que permitiese el acceso sin la tortura de los (percibidos) largos tiempos de acceso

La euforia de la nueva Internet mobile llevó a algunos y prestigiosos a profetizar la muerte de la web , algo que 15 años después no se ha cumplido ya que en este año 2025 el 57% del tráfico de Internet procede de un PC (desktop) y el 43% restante de un dispositivo móvil, mayoritariamente smartphone 

El oficio de predecir siempre ha sido de riesgo y más en la tecnologia por que se entremezclan factores sociales, económicos y geográficos que afectan a la adopción de cualquier tecnología con independencia de su potencial  

Lo que si podemos afirmar sin demagogia es que los smartphones fueron un hito (probablemente una revolución) para los paises menos desarrollados, haciendo posible su primer acceso a Internet que en muchos casos significa supervivencia de los individuos

Los países donde el móvil es mayoritario para acceder a Internet están todos en Africa (Sudan, Malawi, Suazilandia) y los países donde menos son una mezcla variopinta donde esta Gibraltar, Irán, Irlanda y Singapur, como veis un mix que responde a factores geográficos, políticos, y económicos (la muy desarrollada Irlanda!) 

Como regla general se puede decir que hay una relación entre el nivel de desarrollo y el tipo de tráfico de red: 

en los más desarrollados el PC sigue siendo mayoritario, y como notable excepción Japón donde el 58% de los accesos se hacen con un móvil, algo que tiene su explicación si se tiene en cuenta el carácter pionero de Japón en esta tecnología que se convirtió en una cultura  

¿La IA va a cambiar esto? pues esa es una de las preguntas de moda. ya que depende de la lectura que se haga de este conjunto de tecnologías que llamamos IA : 

si la IA se convierte en un complemento que mejore lo existente , es muy probable que esto siga igual , pero si la IA se entiende como una plataforma que sustituirá a lo que hay ahora, pues es más que probable que aparezcan nuevos dispositivos con nuevas formas de uso 

IA y trabajo humano: mientras seamos baratos no hay problema

Hace unos días no se si celebramos o simplemente recordamos que la ahora dubitativa OpenAI hace 3 años ofreció al mundo su ChatGPT indudablemente uno de esos productos que suponen un antes y después de algo que todavía no podemos describir pero que muchos desean predecir

De ChatGPT se puede afirmar sin mucho margen de error que su mayor mérito hasta el momento es haber creado un hito cultural (y por tanto social y por tanto económico) entorno a la IA, de modo que toda la tecnología tiene que ser ahora IA o no lo es o no lo parece (not AI inside?)

Lo paradójico para OpenAI y sus inversores de  alto riesgo es que ChatGPT ha logrado un mayor grado de asimilación cultural que de adopción continuada de su producto estrella, lo que es un buen indicador pero no para la cuenta de resultados que se espera para lograr el sorpasso a los Alphabet y Amazon (y Microsoft?)

El otro día en un capitulo de A man on the Inside vi en una secuencia donde el protagonista visita con su hija (Mary Ellis) y nieto una universidad, y este ultimo le dice a su madre que no va a ir a la universidad porque la IA va a acabar con todos los trabajos y la madre no encuentra argumentos para contradecirle. Es verdad que es una comedia e indudablemente es ficción pero fijaos como los guionistas han percibido los miedos de la gente frente a lo que la IA podría hacer 

Sobre si la IA nos reemplazara o no y cuando se escribe constantemente con distintos grados de seriedad pero de momento me quedo con  lo que dice Dwarkesh Patel : 

el trabajo humano es valioso precisamente porque no es difícil de entrenar. Los trabajadores humanos son valiosos precisamente porque no necesitamos crear ciclos de entrenamiento complejos para cada pequeña parte de su trabajo

Lo que NO quiere decir que estemos 100% a salvo sino que mientras los modelos actuales de IA necesiten complejos y costosos entrenamientos para cada nueva pequeña tarea que se presente, será más rentable contratarnos que sustituirnos

Creo recordar que con los robots ocurre lo mismo, los trabajadores en países menos desarrollados y por tanto con menores salarios no le temen a los robots porque ellos lo hacen más barato y claro la  viceversa: empleados de cuello blanco con altos salarios son un gran incentivo para automatizar y reducir costes

El contexto y sobre todo su carácter cambiante se ha vuelto muy importante para nosotros, por que en función de éste actuamos de una manera u otra valorizando así nuestro trabajo, lo que de momento nos coloca por delante de los modelos de IA cuya ventana de contexto aunque creciente es limitada 

¿Quieres saber un secreto?: OpenAI, automatización y banca de inversión

Algunas historias reflejan muy bien el estado actual de las cosas, y esta es una de ellas: 

OpenAI esta pagando hasta 150 US$ la hora a ex-banqueros y consultores seniors para que les cuenten literalmente en que consisten las tareas que consumen más tiempo, esfuerzo y dedicación a los analistas junior, con el objetivo de que ChatGPT pueda realizar este trabajo

Hay aquí varias reflexiones y ninguna de ellas simple: primero que OpenAI esta corriendo (y no es metáfora) en todas las direcciones para encontrar algo que se parezca a los 2 billones (trillion) de dólares en que estiman los ingresos necesarios de la IA para hacer rentable las inversiones actuales (en el conocido ciclo de burbuja-estallido- crecimiento real)

Así que automatizar Wall Street parece una de esas ideas-proyecto que se le ocurrirían a cualquiera, por que ahí es donde corre el dinero ¿no?, mientras llegan los retornos de inversión del uso masivo y popular (el Google del siglo XXI?) que no se esperan realmente a corto plazo (la gente lo usa un poco y luego tarda mucho en volver a usarlo y así , ¿Cómo armamos un negocio?)

Otra cosa, ¿la banca de inversión buscar de verdad una manera de hacer más operaciones con menos empleados? 

pues no seria esto algo inédito, pues es lo que busca cualquier empresa en cualquier sector, pero si echamos un vistazo a la era Excel, esta app no redujo tiempo de trabajo a los empleados de banca, analistas etc sino que les condujo a trabajar en más cosas y desarrollar modelos más complejos con la participación de más equipos empleando más tiempo de trabajo no menos ! (un manejo experto de Excel a un analista formado le lleva no menos de 1 año)

Ergo, las horas de trabajo medias de un trabajador de cuello blanco de este tipo (no menos de 50-60 horas semanales) no van a disminuir ya que al hipotéticamente liberarse de tareas que puede hacer un modelo de IA, se dedicara a hacer más cosas que den más dinero , de eso no me cabe la menor duda 

Por último, como veis no todo el conocimiento del mundo esta en la web abierta, es más la mayoría de los datos empresariales son intranet y no están disponibles y lo mismo ocurre con las rutinas laborales, al menos las mejor pagadas, no están escritas/descritas para que los LLM los convierta en tokens legibles para sus algoritmos 

Me encanta la energía y la ilusión que esta etapa IA esta generando en tantas cosas (y sus lindas promesas!) pero como veis es la automatización de (casi) siempre con algunas gotas de Taylor (divide y vencerás)

Electrones: el nuevo petróleo (bye bye data?)

Que poco nos ha durado aquel precioso meme de Data is the new oil acuñado por Humby hace 19 años, pero popularmente distribuido mucho más tarde, y que se tradujo en carreras contra reloj por aprovechar cada dato sin utilidad aparente hasta entonces (traducir eso en eficacia es otra historia) 

En fin no seáis antiguos y subiros ahora al nuevo meme de los electrones son el nuevo petróleo generado/propagado por el guru-influencer number 1 de esta nueva etapa IA (AI) San Altman, CEO de OpenAI, empresa-paradigma de un cierto modelo tecnológico-industrial del que (casi) todo el mundo habla 

No es que a Altman y resto de tribu IA no le importen ya los datos,  pero para procesarlos necesitan mucha electricidad y todos están en una carrera para diferenciarse de la competencia, ya que bajo el punto de vista de los que usan (pagan y/o consumen)  modelos de IA todos se parecen mucho, o sea un horror para cualquier empresa 

Pide por esa boquita dice la vieja expresión coloquial y Altman ha pedido a la Casa Blanca que cree 100 gigavatios de energía nueva cada año (léase, además de la existente), para que nos hagamos una idea, con 1 megavatio se puede dar electricidad a 1000 hogares y 10 gigavatios equivale al consumo anual de 8 millones de hogares en los US 

Aquí claro hay muchos factores en juego: primero que el espejo donde se están mirando los desarrolladores de IA y los hiperescaladores de la nube es China, el no tan nuevo rival de los US en el dominio industrial que según fuentes normalmente interesadas añadió solo el año pasado más de 459 gigavatios de capacidad, en comparación con los escuetos 51 gigas de los US

Básicamente esto hay que entenderlo como una llamada a eliminar barreras normativas para enganchar a la red eléctrica (grid) todo lo que sea capaz de generar electrones desde una central nuclear a una dinamo manual (sarcasmo), teniendo en cuenta además que los US están produciendo más electricidad que nunca en su historia 

En la lógica del repetido más madera de los modelos IA y sus data centers esto tiene sentido, la duda que me genera es si este más mucho más equivale o equivaldrá a más productividad y ciclos más cortos de innovación que son los dos polos básicos para la competencia con China o con la India el gran tapado del siglo XXI 

La intefaz es la clave: ChatGPT como agente de comercio

Esto tiene dos lecturas y aparentemente fáciles de entender: 

una cosa es el grado de innovación en IA y hacia donde va y con que métodos (¿los LLM son el modelo único?) y otra relacionada pero diferente es el modelo de negocio de las empresas de IA, o sea como piensan ganar dinero en un mercado complejo, que tiende a la concentración y diferente de los que hasta ahora triunfaron (esto NO es web search)

La paradigmática OpenAI hace 3 años que está en una fase conocida de toda startup de quemar dinero para crecer rápido, lograr una amplia base de usuarios y ocupar sectores que se supone que van a ser clave como los data centers y la capacidad de procesamiento (acuerdo con Nvidia)

Ahora con 700 millones de usuarios semanales en ChatGPT  el planteamiento comienza a ser como ganar dinero con transacciones que ya se pueden automatizar por completo con su Protocolo de agente de Comercio (ACP) desarrollado con Stripe, una de las pasarelas de pago con mayor potencial 

¿De que va esto? pues de que ChatGPT añade a partir de ahora (como siempre primero en US) un botón checkout de compra de productos que de momento están limitados a los que ofrece Etsy (la mayoría artesanía) pero con el indudable objetivo de extenderse, de hecho el próximo paso ya esta previsto con Shopify y su millón largo de vendedores 

Una lectura apresurada nos llevaría a pensar que Amazon esta amenazada apuntado sobre todo a la comodidad del acto de comprar (lo realiza todo el agente es el argumento de venta), pero como sabemos en el comercio electrónico las cosas son más complejas y factores como la confianza se tardan en conseguir! y sinceramente cualquiera bot de IA nos tiene que convencer primero que el vendedor final es eficaz , al menos tanto como Amazon

Esto puede ser de hecho un intento de quedarse con trocitos del pastel que genera ChatGPT con las preguntas de sus usuarios (la gente busca productos también!) , pero para mi la clave esta en lo que dice la propia OpenAI: 

la clave esta en el interfaz, esto es, el objetivo final de las empresas de IA es convertirse en la primera plataforma visible por una mayoría de usuarios, sustituyendo a todo lo que actúa como mediador privilegiado (desde Android, Google a Amazon) 

YouTube AI Overviews y sentido completo

YouTube anunció justamente ayer que comenzaría a añadir AI Overviews inicialmente para sus clientes Premiun en los US (casi 14 US$ al mes), ciertamente nada extraño dentro de la divulgada estrategia de Alphabet de añadir IA a toda su gama de productos y servicios 

Los AI Overviews son, sin demasiadas vueltas, resúmenes o visiones comprimidas tanto de búsquedas en Google como ahora de videos en YouTube, generados por su modelo Gemini y cuya función, al menos de momento, es no hacer perder el tiempo leyendo/viendo algo que no se ajusta a la búsqueda (o sea, como todos los resúmenes!) 

La intención de los AI Overviews ahora en YouTube es sugerir un carrusel de videos que podrían interesar más al usuario, lo que va a tener al menos dos consecuencias: 

la primera y conocida es una vuelta de tuerca más en el proceso de recomendación de videos que YouTube lleva haciendo años atrás o si lo prefieres como parte del invisible pero apreciable trabajo del algoritmo de recomendación que bajo cualquier punto de vista funciona como una Inteligencia Artificial (eso si pre-ChatGPT)

La segunda y probable consecuencia es que muchos usuarios de YouTube se sientan  suficientemente satisfechos con la visión de estos clips en carrusel y literalmente pasen de activar el video sugerido en cuestión, lo que como te puedes imaginar no creo que entusiasme a los creadores de videos 

No es hipótesis descabellada por que los AI Overviews en Google están produciendo eso, menos visitas desde Google a webs externas, por que la IA esta haciendo un descreme de lo aparentemente importante para el que busca sin abandonar la plataforma de rebote (entro y me voy) que hasta hace bien poco era Google 

¿Hay solución a esto ? bueno Google ya ofrece un sistema de pop-ups que permite a los usuarios la posibilidad de elegir como quieren ver la web seleccionada, pero como todo elemento intermedio que interrumpe y dilata el acceso, no lo veo como una solución al menos para todos

En el caso de los videos en YouTube creo que los AI Overviews apuntan a un debate interesante; 

que los creadores de videos tienen que cambiar su manera de narrar para que sus videos tengan sentido completo solamente o principalmente si se consumen de principio a fin, lo que asumo dejara en la cuneta de la escasa rentabilidad a tanta chorrada formateada que solo persigue captar una atención de baja calidad 

Apple, Google, IA: sobre la supervivencia y el liderazgo (who cares?)

Como es más que bien sabido una forma de entender y conocer datos clave de los grandes empresas tech (y por extensión de cualquier sector) es cuando se presentan a juicio y tienen que testificar los ejecutivos que toman las decisiones

Digo esto por que Eddy Cue,vicepresidente senior de Apple servicios y una de las caras determinantes detrás de la larga estrategia de Apple, acaba de decir en el juicio antimonopolio contra Alphabet que Apple en efecto está trabajando para convertir su browser Safari en soporte de búsqueda integrando alguno de los modelos que ya ofrecen este servicio como Claude o Perplexity

En contexto, como muchos sabéis,  Alphabet le pase a Apple un más que jugoso cheque anual de 20.000 m US$ por que Google sea el buscador por defecto en los iPhone, acuerdo se remonta al 2002 y que se basa en el argumento (win-win) de que Alphabet paga a Apple una parte de los ingresos que recibe por publicidad en las búsquedas que realizan los usuarios del iPhone (que no son menos de 2000 millones) 

Claro, el juez que el año pasado dijo que Google era un monopolio a partir del cual se organizo todo este lio, se basaba precisamente en los acuerdos preferentes que Alphabet mantiene con empresas como Apple y que en teoría dificultan la competencia 

A día de hoy no hay ningún modelo de IA que supere en precisión a las búsquedas de Google, de hecho un hábito diario que adopté es hacer preguntas a los modelos IA y luego comprobar el dato en una búsqueda de Google por el por si acaso, ya que son datos que luego uso y difundo en mis clases y en mi blog 

¿podría darse un vuelco en este lucrativo mercado? (unos 167.000 m US$)  pues claro pero es más que poco probable que Alphabet se cruce de brazos y no convierta a Google en otra cosa empoderada con IA, algo que como veis ya esta haciendo 

Sin predicciones que se confundan con deseos, hay que tener siempre en cuenta que Alphabet posee el OS más usado en el mundo (45% de todos los aparatos conectados) de modo que para integrar cualquier IA en una máquina tienes que negociar con Alphabet, incluso en el escenario posible de que las empresas ahora lideres de la IA como OpenAI intenten convertirse también en OS, algo parecido a la estrategia Chrome con las Chromebook 

Actitudes y sentimientos a la carta: flexibilidades IA, consumo y persuasión

La interactividad fue una de esos ganchos diferenciadores e insuperables de todos los medios digitales que aparecieron a finales del siglo pasado

En general la interactividad se entendió y limitó al poder de variación, transferido ahora al consumidor, sobre que ofrece, devaluando la muy recompensada tarea de los programadores de contenido, sobre todo en medios con la TV, ahora llamada lineal 

Es cierto que una interactividad plus, donde el receptor (aka user) podía variar como lo veía lleva años también ofreciéndose pero con muy escaso éxito (en el soccer europeo se podía elegir por ejemplo el ángulo de cámara), y la incógnita ahora es si con la IA esto no podría cambiar y que el mayoritariamente pasivo consumidor tome algunas riendas sobre lo que ve o lo escucha

Un ejemplo podría ser la reciente integración de Suno en el renovado Alexa+ de Amazon que va a permitir que sus usuarios creen su propia música a la carta, un concepto muy alejado de la oferta de la música grabada por artistas 

Sin elucubrar demasiado ¿Qué pasaría si en vez de crear canciones con Suno el nuevo consumidor alterara la música existente en función de su estado de animo o de la actividad que esta llevando a cabo en ese momento? ¿Rompería eso el espíritu del copyright tal como lo entendimos hasta ahora, o simplemente se considerarían versiones de una canción y por tanto sujetas al pago al artista?

En este despliegue de abanico que estamos asistiendo con la IA, fruto de su compulsiva financiación, OpenAI ofreció hace unos días la posibilidad de variar el tono y actitud de sus nuevos modelos de texto a voz de modo que estos se adaptan al perfil del potencial consumidor al que se dirige 

Desde un tono profesional a uno calmado pasando por el que tendria un caballero medieval, esta personalización del modelo abre otra puerta en el marketing permitiendo la posibilidad de variar no solo que se dice sino como se dice con la IA (es decir sin pagar actores), un punto de construcción en la dirección de crear agentes que disuadan al usuario de que ellos hacen mejor/con menos esfuerzo lo que sabes hacer tu

Estudiar el estado de animo y el contexto del consumidor no es algo nuevo y las estrategias de marketing hace décadas que lo tienen en cuenta en sus campañas, pero la IA ahora añade dos factores clave: uno el abaratamiento de esta personalización y segundo, una mayor agilidad a la hora de  variar como te diriges a tu target o buyer persona 

El dilema de la creación grabada y la innovación IA: el álbum silencioso

 

La adaptación de la normativa del Copyright a esta etapa inédita de IA que crea contenidos "nuevos" a partir de todo lo que pesca en Internet es ya uno de esos tópicos que nos acompaña desde que apareció ChatGPT, el seminal bot de OpenAI que propulsó los modelos LLM 

Los gobiernos realmente no lo tienen fácil por que la estrategia inicial de los titulares de derechos de autor ha sido crear un dilema de la cuestión: si entrenas tu IA con mi contenido tienes que pagarme. 

Algo que tiene lógica si nos basamos en la larga tradición del copyright, alentado además por la actitud inicial de las empresas de IA que se apresuraron a aspirar todo lo que estaba en Internet antes de que viniera una legislación más restrictiva

Claro, si como gobierno apruebas ahora leyes que asuman esta visión del si usas pagas, pocas dudas caben de que se va a ralentizar la innovación que pueda surgir de las empresas de IA, ya sea por la restricción de los datos de entrenamiento, ya sea por un nuevo coste a añadir a lo que esta ahora (pensemos en DeepSeek) se pensaba que costaba crear un modelo de IA generativo 

En UK el dilema es especialmente polémico por que las propias estimaciones del gobierno elevan a 126.000 millones de libras (159 billion US$) la contribución que generan lo que ellos llaman industrias creativas (desde Harry Poter a Kate Bush)

Pero por otra parte esta todo ese cluster del sector tecnológico, que no son solo las Big Tech que todos conocemos, que debería situar a UK como un player de referencia global entre los US y China especialmente en el desarrollo de aplicaciones de IA, un modelo que conocen muy bien desde la primera  revolución industrial que ellos lideraron 

La posición del gobierno británico es más favorable a abrir una excepción en la normativa Copyright que permita a las empresas tecnológicas usar las obras protegidas para entrenar sus modelos de IA, lo que incluiría una opción de salida (opt-out) para los artistas que se nieguen a que se usen sus obras 

El caso es que a los artistas no les convence (casi) nada esta excepción al Copyright y por eso un grupo de hasta 1000 músicos, entre los cuales se encuentra mi admirada Kate Bush, han grabado un álbum en el que todas las canciones son silencios, una protesta simbólica pero nada original, ya que el mismísimo John Lennon grabó en 1969 una pieza en silencio en su álbum Life with the lions, una alucinación neopop del por entonces airado beatle 

La historia nos ha enseñado que la música grabada superó la turbulenta etapa del peer to peer, cuando una minoría grande descubrió que técnicamente se podía compartir música entre colegas sin pagar y por tanto parece probable que con la IA ocurra algo parecido pero nunca igual...

De los 7 billones a los 5 millones: los riesgos de la exuberancia IA

Hay algo que siempre me resultó chocante en el desarrollo de la IA: aparentemente el problema de que no se avance más rápido y con mejores resultados era meramente financiero y de musculo tecnológico (más chips conectados)  

San Altman el pionero, heraldo y estrella IA pop decía hace 11 meses: si me dais 7 billones de dólares (trillion en ingles) hare fábricas de chips conectados con tal poder de procesamiento que alcanzaremos la ansiada AGI (la IA que lo sabe todo-o al menos más que tu) 

No es que no le crea, pero a mi estas cosas del tipo más madera nunca me han parecido ni buena estrategia ni buena solución, por que las innovaciones tecnologías (casi) siempre han surgido de carencias y necesidades no de superabundancia y paradigmas más o menos ideológicos 

Y la semana pasada la realidad de las cosas vino a confrontar esta visión:

la empresa china Deep Seek lanzó el R1 un modelo LLM que igualaba o superaba el rendimiento de modelos en teoría más avanzados, como el o1 de OpenAI,  pero con 600.000 millones de parámetros (600 B) y a un coste de desarrollo de menos de 6 millones de dólares 

R1 cuesta 0,55 US$ por millón de tokens estándar de entrada (input) y 2,19 dólares por millón de tokens de salida (output) y además es Open Soft lo que quiere decir que cualquiera lo puede descargar e implementar o desarrollar

Hay que tener en cuenta que DeepSeek ha entrenado y desarrollado este modelo en medio de las restricciones de chips avanzados, sobre todos los de Nvidia, y con un coste que no es ni la décima parte de lo que se creía hasta ahora que era necesario para hacer un LLM que compitiera con lo que hay 

¿Puede ser una estrategia del gobierno chino para devaluar la estrategia de los US de lograr la supremacía IA a fuerza de tener la tecnología más avanzada y el capital necesario? pues desde luego es una posibilidad , lo que implica que DeepSeek no dice del todo la verdad pero....

Si la empresa china no miente con su R1, entonces estamos de vuelta a un cierto sentido común. Meter más dinero de alto riesgo no garantiza mejores resultados sino inflar un sector que lógicamente esta encantado con las inversiones

Sin olvidar los campeones de esta etapa de picos y palas de la IA, los fabricantes de chips sin los cuales no se te ocurra trabajar en IA , que ya han empezado a comprobar en la bolsa el impacto de R1 

Realmente aunque nos olvidemos momentáneamente : el software abierto a la larga siempre se impone como mejor que el propietario (muchos adoptando y mejorando) y la exuberancia de recursos no es el principio orientador sino la eficiencia (menos recursos pero igual eficacia)