Mi columna en Invertia de esta semana se titula «Algoritmos propios o ajenos» (pdf), y trata de modelizar lo que creo que será el proceso de adopción corporativa del machine learning, y hasta qué punto se parecerá al de tecnologías anteriores.
La gran discusión en este momento es si estamos hablando de un proceso liderado por las big tech y alguna compañía más, como OpenAI, en proceso de serlo – o de ser gradualmente absorbida por una Microsoft que lo apuesta todo a esta tecnología – frente a un futuro distribuido en el que la gran mayoría de las compañías, al menos para sus funciones críticas, desarrollan sus propios algoritmos.
Desde el punto de vista de alguien que lleva más de diez años viendo evolucionar el panorama del machine learning desde dentro de una compañía dedicada a crear herramientas para ella, la respuesta parece clara: si bien algunos algoritmos, como los conversacionales, pueden representar un esfuerzo de desarrollo para una funcionalidad genérica que pocas compañías pueden estar dispuestas a acometer, el futuro va mucho más allá de utilizar a ChatGPT y a herramientas similares para todo, por mucho que se diga sobre sus capacidades en todas las disciplinas. En primer lugar, porque las compañías, para sus procesos críticos de negocio, requieren un cierto nivel de control y entender qué se hace con sus datos, algo difícil de conseguir por mucho que abras tus algoritmos a tus clientes o al regulador.
En segundo, porque quienes realmente conocen sus datos y sus procesos son las compañías que los generan. Cada industria se va a convertir en una carrera por generar datos de mejor calidad, por saber tratarlos y mantenerlos actualizados, y por desarrollar algoritmos capaces de aprender de ellos, con participación, por supuesto, de consultoras especializadas en ello, pero también con mucho desarrollo interno llevado a cabo con las herramientas adecuadas.
En ese sentido, las cartas abiertas alarmistas y los llamados a la regulación pretenden simplemente crear un clima de criticidad y peligrosidad que lleve a que la tecnología se convierta en el coto privado de unas big tech a las que se quiere presentar como las únicas capaces de llevar a cabo un desarrollo razonablemente seguro, como si no hubieran ya demostrado el nivel de irresponsabilidad que pueden llegar a desarrollar con herramientas anteriores. La dialéctica de «unas compañías que desarrollan y otras que demandan» que pretende propagar Sam Altman es completamente falsa y sesgada, y pretende establecer una carrera armamentística por ver cuáles de las big tech se posicionan mejor: en la práctica, sus productos serán para unos cuántos usos genéricos – con los chatbots no especializados probablemente entre ellos – mientras los procesos de negocio más especializados e importantes en cada compañía tenderán más a ser de desarrollo interno.
En esta revolución nos jugamos mucho. Y sobre todo, por mucho que pretendan algunos… en evitar que se parezca a la anterior.
