Las marcas ante el abismo entre lo que se dice y lo que se hace
Hay semanas en las que las noticias parecen pertenecer a mundos diferentes. ByteDance entrena un modelo gigantesco. Google reorganiza el liderazgo de DeepMind. SoftBank gana miles de millones gracias a su participación en Intel. Una inteligencia artificial diseña virus que no existían en la naturaleza. Los usuarios empiezan a intimar con sus chatbots como si fueran personas. Y Meta recibe una sanción cercana a los 1.000 millones de dólares por los daños asociados a sus plataformas para menores.
Tecnología, ciencia, finanzas, salud mental y regulación.
Sin embargo, todas estas noticias forman parte de una misma transformación.
Un sistema que concentra capacidad, capital, talento, influencia y responsabilidad.
La escala
La escala. Escala de datos. Escala de computación. Escala de talento. Escala de inversión. Escala de distribución. La competición por la inteligencia artificial es una competición por la escala.
ByteDance estaría entrenando un modelo de hasta 10 billones de parámetros, una dimensión que podría acercarse a la de Mythos, el sistema más avanzado de Anthropic. Según estimaciones del sector recogidas por el Financial Times, Mythos 5 tendría alrededor de 8 billones de parámetros y Fable 5 unos 5 billones, lo que situaría al proyecto de ByteDance más de tres veces por encima de Kimi K3, de Moonshot AI, el modelo chino más grande lanzado hasta la fecha. El proyecto se encontraría aún en una fase temprana, y el número de parámetros no garantiza por sí solo un mejor rendimiento. Pero la magnitud de la apuesta resulta significativa.
La propiedad de TikTok convierte a ByteDance en algo más que una compañía que desarrolla modelos. Es también una empresa que conoce los comportamientos, los intereses y los patrones de atención de cientos de millones de personas. Esa combinación entre plataforma, datos y capacidad de generación puede ser mucho más poderosa que un modelo aislado.
Pero la noticia también hace que me pregunte: ¿estamos midiendo el progreso de la inteligencia artificial por su utilidad o por su tamaño?
Existe una fascinación creciente por las cifras. Más parámetros, más centros de datos, más inversión, más velocidad. Un sistema más grande puede ser más capaz, pero también puede amplificar errores, sesgos, dependencia y concentración.
Otra pregunta que me surge: ¿el tamaño se convertirá en la única idea de futuro que somos capaces de imaginar?
El talento
La reorganización de Google DeepMind añade otra dimensión a esta carrera. Como me adelantó Feli Stalman en un episodio de STALMANÍA, Demis Hassabis deja la dirección operativa del laboratorio para concentrarse más en la investigación y la estrategia científica, mientras Sergey Brin recupera protagonismo y Google modifica la estructura de liderazgo de su división de inteligencia artificial.
Esto, a mi entender, habla de una tensión estructural: la que existe entre investigar lo que todavía no sabemos hacer y comercializar rápidamente lo que ya sabemos hacer.
Hassabis simboliza la profundidad científica y la visión de largo plazo. Brin representa, en parte, la urgencia de una compañía que necesita convertir su conocimiento acumulado en productos, servicios y ventajas competitivas. Y monetizarlo todo.
La inteligencia artificial está obligando a las compañías a responder preguntas organizativas muy difíciles:
- ¿Quién decide qué investigar?
- ¿Quién decide cuándo lanzar?
- ¿Qué pesa más: la precisión o la velocidad?
- ¿Cómo se protege la investigación de largo plazo?
- ¿Cómo se evita que la presión competitiva destruya la cultura que produjo la innovación?
- ¿Qué rol juegan el talento y la ética ante la presión desmedida por el «delivery»?
- ¿Quién puede detenerse a responder estas preguntas si todo avanza a una velocidad descomunal?
El capital
La ganancia de SoftBank vinculada a su participación en Intel recuerda que la inteligencia artificial tiene una dimensión material que no es sexy pero sí muy rentable. En su último informe trimestral, la revalorización de esa participación aportó 1,38 billones de yenes —unos 9.100 millones de dólares— a las cuentas del grupo japonés, que además obtuvo ganancias adicionales gracias a la revalorización de su posición en ByteDance. La IA necesita chips, energía, centros de datos, redes, fábricas y enormes cantidades de capital.
Cada vez que hablamos con un chatbot, hay una infraestructura física trabajando detrás de la pantalla.
Hay un mapa menos visible en esta nueva economía: semiconductores, computación en la nube, energía y financiación.
SoftBank ilustra precisamente esa interdependencia. El crecimiento del valor de los modelos beneficia a los fabricantes de chips. La disponibilidad de chips facilita el desarrollo de nuevos modelos. Los nuevos modelos aumentan las expectativas de los inversores. Y el capital vuelve a financiar la infraestructura. Es un círculo de retroalimentación extraordinario.
También es un círculo que puede concentrar demasiado poder en muy pocas manos. Si unas cuantas empresas controlan los modelos, los chips, los datos y la distribución, la inteligencia artificial podría convertirse en una de las estructuras más centralizadas de la historia tecnológica.
El impacto
La sanción de casi 1.000 millones de dólares a Meta por los daños asociados a sus plataformas para menores introduce una idea que durante mucho tiempo estuvo ausente del discurso tecnológico: el impacto también tiene un precio.
Un tribunal de Nuevo México ordenó inicialmente a Meta pagar 375 millones de dólares y posteriormente impuso una cantidad adicional de 567 millones, lo que eleva el total a 942 millones de dólares. Meta ha anunciado que recurrirá la decisión. Considerando que la compañía ingresa, de media, más de 20.000 millones al mes, ¿qué daño real puede hacerle a una corporación de este tamaño una multa así? ¿Es ese el camino?
Más allá del desenlace jurídico, el caso señala un cambio de época. Las plataformas ya no son evaluadas únicamente por su capacidad de atraer usuarios, aumentar el tiempo de permanencia o generar ingresos publicitarios. También empiezan a ser juzgadas por aquello que producen en la vida real.
Lo que ya sabemos —creo que todos— es que los modelos de negocio no son neutrales. Cuando una plataforma está optimizada para maximizar interacción, atención y permanencia, esa optimización puede generar comportamientos y efectos que van mucho más allá de la pantalla. Y que no se solucionan con dinero.
El impacto social no siempre puede corregirse a posteriori. Hay daños que dejan huella, especialmente cuando afectan a menores o a personas vulnerables.
La frontera
Investigadores han utilizado inteligencia artificial para diseñar nuevos virus capaces de infectar bacterias. No se trata de virus humanos, pero el avance representa un momento importante: por primera vez, la IA participa en el diseño de entidades biológicas funcionales que no existían en la naturaleza.
Aquí la conversación cambia por completo.
Hasta ahora, gran parte del debate sobre IA se había centrado en contenidos. Textos, imágenes, vídeos, código. Pero los virus sintéticos muestran que la tecnología puede empezar a influir directamente en la materia, la salud y los sistemas vivos.
La promesa es enorme. El riesgo también.
La IA puede acelerar el descubrimiento de medicamentos, ayudar a diseñar tratamientos o ampliar la capacidad de los investigadores.
Cuanto más accesible sea el conocimiento para diseñar sistemas biológicos, mayor será la necesidad de controles, supervisión y responsabilidad. Y todo esto sin mencionar a los malos, o a los ineptos, o a los que no tengan las medidas de seguridad o cuidado para evitar que se escapen de los laboratorios.
La no noticia es que la tecnología está avanzando más deprisa que muchas de las instituciones encargadas de gobernarla.
La capacidad de crear supera nuestra capacidad de anticipar las consecuencias. Y no estamos haciendo lo suficiente al respecto.
La intimidad
—¿Hablas con tu chatbot? —No es un chatbot. Es Claudio.
La conversación es real, aunque parece banal, y resume otra de las transformaciones culturales que estamos atravesando.
Los chatbots compiten por tu tiempo, por tu atención. Se hacen los cercanos, están siempre disponibles (a veces los de Grok no, si no eres premium), parecen empáticos, confiables y emocionalmente relevantes. Algunas investigaciones recientes muestran que las personas pueden desarrollar vínculos de apego con estas herramientas, especialmente cuando buscan compañía, apoyo o validación.
La inteligencia artificial empieza a ocupar un territorio que antes pertenecía casi exclusivamente a las relaciones humanas. La conversación íntima con tu Carlos, o Maca, o Elena, o Ernesto, se ha vuelto «normal».
Esto también abre un problema. Una herramienta puede parecer empática sin sentir empatía. Puede ofrecer compañía sin tener conciencia. Puede responder con afecto sin asumir una responsabilidad emocional equivalente.
La misma capacidad que hace que un chatbot sea útil puede convertirlo en una presencia persuasiva. Y la misma personalización que mejora la experiencia puede facilitar la dependencia.
Me pregunto, te pregunto: ¿qué tipo de relación estamos diseñando entre las personas y las máquinas? ¿Es la que queremos, la que necesitamos, o la que reemplaza lo que lo humano eligió dejar de compartir?
Vistas juntas, las noticias muestran cinco desplazamientos:
- De la aplicación a la infraestructura.
- Del crecimiento a la responsabilidad.
- De la innovación a la concentración de poder.
- Del software a la biología.
- Del producto a la relación.
La madurez para gobernar estas nuevas capacidades no está avanzando al mismo ritmo que la tecnología.
ByteDance, Google, SoftBank, Meta, los virus sintéticos y los chatbots organizan posibilidades y, como resultado, también organizan comportamientos, mercados, relaciones y futuros.
El branding
Solo después de entender todo este contexto aparece, inevitablemente, la conversación sobre branding.
La inteligencia artificial está modificando el contexto en el que las marcas construyen significado.
Una marca ya no se expresa únicamente a través de campañas, productos o experiencias diseñadas por humanos. También aparece en las respuestas de un asistente, en una recomendación algorítmica, en una interacción automatizada, en una decisión tomada por un agente o en un sistema que utiliza datos personales.
Cada interacción con IA puede convertirse en un momento de marca. De hecho, ya lo es.
Pero el branding no consiste en poner una capa estética sobre esa tecnología. Consiste en definir qué promete una organización, qué límites acepta y cómo utiliza el poder que tiene.
Las marcas, en un mundo ideal, tendrían que responder, además de «¿qué ofrecemos?», a:
- ¿Qué capacidad estamos desarrollando?
- ¿Para qué la utilizamos?
- ¿Qué no estamos dispuestos a hacer?
- ¿Cómo protegemos a las personas?
- ¿Qué consecuencias asumimos?
- ¿Por qué deberíamos ser considerados confiables?
- ¿Qué papel tienen la ética, la seguridad y la privacidad en esto?
- ¿Es el negocio, por encima de todo, el que rige, o son nuestros valores y nuestro propósito?
La IA ayuda a que una empresa sea más rápida, más grande y más eficiente. Pero no puede decidir qué merece la pena hacer.
Esa sigue siendo una responsabilidad humana. Y, cada vez más, una responsabilidad de marca.
La escala se mide en parámetros. La confianza, no.
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