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Hay una idea incómoda detrás del entusiasmo con la inteligencia artificial. Cuanto más útil resulta para una empresa, más conocimiento interno y confidencial debe entregarle para que funcione bien.
Satya Nadella, CEO de Microsoft, ha bautizado ese riesgo como la Paradoja Inversa de la Información. La formuló en un mensaje publicado en Twitter y la conectó con una vieja intuición del economista Kenneth Arrow, ganador del Premio Nobel, sobre el mercado de la información.
"Si todo el valor se concentra en unos pocos modelos IA, la economía política no lo tolerará" - Satya Nadella, CEO de Microsoft
No es una objeción filosófica ni una discusión de laboratorio. Microsoft intenta que el conocimiento que generan sus clientes al usar modelos de terceros como Claude o ChatGPT permanezca en Azure y no acabe alimentando a OpenAI o Anthropic.
Arrow describió un mercado extraño y Nadella lo ha llevado a la nube
Kenneth Arrow resumió hace décadas una paradoja difícil de resolver. El comprador no conoce el valor de una información hasta que la posee, pero cuando ya la tiene la ha adquirido, en la práctica, sin coste alguno.
Nadella traslada esa tensión al uso corporativo de la inteligencia artificial. Las empresas, sostiene, pagan dos veces por estos servicios, una con dinero y otra con el conocimiento propio que deben revelar para obtener respuestas realmente útiles.
Cuanto mejor rinda el modelo, más datos delicados exige.
Ahí aparece el nudo político y económico del debate. Si el aprendizaje circula en una sola dirección, Nadella advierte de que el valor termina acumulándose en los dueños de la infraestructura de aprendizaje y no en quienes aportan el conocimiento situado, ese que depende del tiempo, el lugar y la circunstancia.
"Cuando consumes inteligencia, estás creando inteligencia, y lo que creas debería pertenecerte. Esta es tu inteligencia particular, el conocimiento del tiempo, el lugar y la circunstancia, algo que nadie más puede poseer" - Satya Nadella, CEO de Microsoft
Microsoft no habla solo de principios. También dibuja una estrategia empresarial que ya se intuye en modelos propios con menos coste, con la idea de retener dentro de su nube el aprendizaje que hoy puede escapar hacia plataformas ajenas.
Controlar el bucle importa porque el conocimiento también es capital
Por eso Nadella propone cinco puntos para las empresas en la era de la inteligencia artificial. Los resume en Control, Capacidad, Elección, Coste y Capitalización.
Primero sitúa el control sobre el bucle de aprendizaje, porque considera imperativo distribuir esa infraestructura. Después aparecen la capacidad para usar los modelos, la elección entre proveedores, el coste de esa dependencia y la posibilidad de capitalizar el conocimiento generado durante el uso.
Consumir inteligencia también crea inteligencia que tiene valor económico propio.
La discusión gana relieve porque OpenAI y Anthropic rechazan esa lectura. Ambas compañías aseguran que sus flujos de trabajo y sus actualizaciones no dependen de los bucles de aprendizaje de los usuarios, sino de otros mecanismos para hacer evolucionar los modelos.
Mientras tanto, alrededor de la IA crecen tensiones que no caben en una sola diapositiva. Bill Gates ha llegado a decir que en cinco años deberán pagar impuestos, y Aravind Srinivas, CEO de Perplexity, ha resumido otra pelea de poder con una frase áspera al afirmar que Microsoft construyó la idea del trabajo de oficina porque quería vender más software.
El coste de esta carrera ya aparece fuera de la pantalla
No todo se mide en propiedad del dato. Microsoft ha incumplido su objetivo climático para 2030 debido a su conversión en una compañía de inteligencia artificial, una señal de que el precio de esta transición también se escribe en consumo material y en infraestructura.
Esa presión no termina en los centros de datos. Asha Sharma, CEO de Xbox, comunicó hace una semana el despido de 3.200 personas.
La paradoja, al final, no está solo en quién usa la inteligencia artificial, sino en quién retiene lo que aprende de ese uso. Microsoft pide distribuir la infraestructura de aprendizaje al mismo tiempo que intenta evitar que el conocimiento de sus clientes fluya hacia OpenAI y Anthropic.