La inteligencia artificial empresarial está esperando su «momento iPhone»

Todavía recuerdo perfectamente dónde estaba cuando Steve Jobs subió al escenario del Moscone Center en enero de 2007. Estaba siguiendo la transmisión en directo y, más o menos durante la primera demostración, tuve la clarísima sensación de que el terreno había cambiado. No porque el iPhone inventara algo, que no lo hizo, sino porque logró que todo lo que ya existía funcionara por fin a la vez. Y así fue como se consiguió desencadenar la revolución del smartphone, el resto es historia.

En 2007 ya teníamos correo electrónico, navegación web, cámaras, reproductores MP3 y lo que la industria llamaba en plan optimista «teléfonos con muchas funciones» (feature phones). Yo había utilizado varios de esos supuestos teléfonos inteligentes anteriormente. La mayoría exigía más paciencia que inteligencia, y entregar uno a una persona sin conocimientos técnicos era literalmente un acto de crueldad. Lo que hizo Apple fue absorber toda esa complejidad y ofrecer algo que realmente se podía utilizar. La interfaz multitáctil sustituyó a los punteros y a los menús anidados. La integración reemplazó a la fragmentación. El iPhone no fue importante por añadir una función más; lo fue porque dejó de exigir al usuario que se preocupara por cómo funcionaba todo aquello.

El gran Edsger W. Dijkstra dijo una vez que «la complejidad vende mejor«. Sin embargo, de vez en cuando, la simplicidad se impone con tal ventaja que todo el mercado se ve obligado a reorganizarse en torno a ella.

La inteligencia artificial corporativa actual se parece sospechosamente al escenario de 2006

Veo este patrón una y otra vez en el ámbito tecnológico. La capacidad subyacente existe, a veces durante años, pero el mercado no despega realmente hasta que alguien logra ocultar los aspectos más engorrosos o complejos. Precisamente ahí es donde se encuentra hoy la inteligencia artificial corporativa.

Actualmente, cualquier empresa medianamente seria puede adquirir acceso a modelos excelentes, a computación en la nube, a bases de datos, a APIs y a agentes. Eso ya no es el recurso escaso. Sin embargo, transformar todo ello en algo en lo que una organización real, no una teórica, pueda confiar plenamente sigue requiriendo consultores, científicos de datos, rediseño de procesos, marcos de gobernanza, capas de seguridad y un mantenimiento continuo. El problema no radica en que los modelos no sean lo suficientemente buenos; el problema es que todo el ecosistema que los rodea aún es inmaduro.

Nadie compra un iPhone preguntándose qué planificador de tareas o gestor de memoria utiliza (y menos mal). La plataforma se encarga de gestionar todo eso. En la inteligencia artificial corporativa, ocurre justo lo contrario: se espera que las empresas elijan el modelo, la base de datos vectorial, el sistema de agentes, la capa de memoria, las herramientas de observabilidad y las integraciones. Un responsable de área de negocio no debería tener que saber nada de eso. El hecho de que aún deban hacerlo demuestra que esta categoría tecnológica todavía no ha madurado. Hay un aspecto de la situación actual que resulta, en cierto modo, absurdo: la industria de la inteligencia artificial habla de la inteligencia como un servicio básico (similar a la electricidad o el agua), pero luego envía ingenieros con salarios elevadísimos a las oficinas de los clientes para lograr que dicho servicio funcione realmente. Una tecnología verdaderamente madura escala ocultando la complejidad, no enviando especialistas a cada cliente.

El «momento iPhone» transforma quién puede utilizar la tecnología.

Antes del iPhone, los teléfonos inteligentes estaban fundamentalmente en manos de tecnófilos como yo, ejecutivos y departamentos de TI. Tras la llegada del iPhone, el producto alcanzó una adopción masiva porque dejó de exigir conocimientos técnicos por parte del usuario. Aún recuerdo cuando le entregué a mi madre su primer iPhone. No le expliqué los gestos, los menús ni la navegación; simplemente se lo di y, en cuestión de minutos, ella ya realizaba casi todas las tareas que necesitaba.

El momento equivalente en el ámbito de la inteligencia artificial corporativa llegará cuando una unidad de negocio pueda implementar todo tipo de capacidades de inteligencia artificial altamente sofisticadas, sin necesidad de encargar previamente una arquitectura a medida ni de desplegar un equipo de consultores por toda la organización.

Pero la segunda parte de la analogía es… la App Store.

El verdadero efecto de plataforma del iPhone llegó en 2008, cuando Apple lanzó la App Store. Utilizo este caso todos los años con mis estudiantes de MBA porque es uno de los ejemplos más claros de cómo un producto se convierte en una plataforma. En el primer fin de semana se registraron más de diez millones de descargas. Los desarrolladores podían crear lo que quisieran sin tener que reinventar el sistema operativo, el dispositivo ni la distribución. La plataforma asumía las partes complejas; ellos aportaban las ideas.

Ese es también el futuro de la inteligencia artificial corporativa: no una única aplicación de inteligencia artificial gigantesca, sino una plataforma sobre la que se puedan activar capacidades empresariales sin necesidad de desarrollar una arquitectura a medida cada vez. Ventas, atención al cliente, compras, cumplimiento normativo, logística: ninguna de estas áreas debería requerir fundamentos técnicos distintos. Una vez que una plataforma gestiona la identidad, los permisos, el contexto, la memoria, la gobernanza y el aprendizaje, añadir una nueva capacidad debería percibirse más como instalar una nueva aplicación que como encargar un nuevo proyecto de tecnología. McKinsey ha constatado que las organizaciones que obtienen mayor valor de la inteligencia artificial son precisamente aquellas que rediseñan sus flujos de trabajo en torno a ella. El modelo no es la transformación; la transformación es lo que se construye alrededor del modelo.

Empresas de frontera… y una predicción contraintuitiva

El Work Trend Index de Microsoft introdujo el concepto de «empresas de frontera» (frontier firms): organizaciones que combinan personas y agentes, y reorganizan el trabajo en torno a resultados en lugar de funciones. Una vez que la inteligencia se vuelve abundante, obsesionarse con el modelo empieza a parecerse un poco a obsesionarse con el procesador de un teléfono: algo necesario, sí, pero cada vez menos decisivo.

Aquí reside el aspecto contraintuitivo: el «momento iPhone» de la inteligencia artificial corporativa hará que la inteligencia artificial resulte menos espectacular, no más. Hoy en día, cada implementación parece extraordinaria porque conlleva un proyecto complejo. En una fase de madurez, un equipo de ventas simplemente activará una funcionalidad; el servicio de atención al cliente activará otra distinta, y el departamento de compras, una más. La inteligencia se integrará en la rutina habitual de la empresa. Cuando la inteligencia artificial corporativa funcione por fin correctamente, probablemente dejará de parecer inteligencia artificial.

Los límites de la analogía

No estoy prediciendo aquí la aparición de una única «Apple de la inteligencia artificial corporativa» con un ecosistema cerrado y un entorno restringido. Eso no es lo importante aquí. Lo que importa es el concepto de abstracción: una categoría inmadura obliga a los usuarios a comprender la tecnología, mientras que una categoría madura les permite centrarse totalmente en lo que desean lograr.

Cuando la inteligencia artificial corporativa llegue a su «momento iPhone», la pregunta interesante no será qué modelo utiliza su empresa, sino si esta está preparada para emplear una plataforma que haga irrelevante todo eso. La implementación de la inteligencia artificial debería dejar de percibirse como un proyecto de tecnología y empezar a sentirse como la instalación de una aplicación.

No, aún no hemos llegado a ese punto. Pero yo, al menos, ya he visto esta película antes.

This article was previously published on Fast Company