Deja de esperar a que la IA sea perfecta

Los expertos han reunido sus predicciones sobre la llegada de la inteligencia artificial general (IAG), el tipo de inteligencia artificial (IA) que puede igualar o superar la inteligencia humana. Cuando se hicieron las primeras predicciones en 2023, se esperaba que la IAG llegara en 50 años. Estimaciones más recientes indican cinco años.

Cuando GPT-5 salió este verano, demostró avances sorprendentes en razonamiento y memoria, acelerando aún más esos plazos. El progreso avanza más rápido de lo previsto, y lo que antes parecía especulativo ahora parece inevitable. Mientras tanto, pequeños equipos están lanzando productos que hace dos años habrían requerido empresas de 100 personas.

La brecha entre quienes debaten sobre la IA general y quienes desarrollan sistemas de IA general no es filosófica, sino económica. Mientras todos esperan la IA perfecta, los desarrolladores dominan los mercados con las herramientas actuales, que funcionan, aunque con algunas peculiaridades que se solucionarán a medida que la tecnología evolucione. No apuestan por avances futuros, sino por el impulso.

¿Qué está pasando realmente?

Esta ola de adopción no se produce en laboratorios de investigación. Se produce dentro de empresas que resuelven problemas aburridos y repetitivos. El cambio no se trata de una IA de ciencia ficción. Se trata de lanzar productos rápidamente y actuar ahora.

Como se informó en Fast Company: Cursor, desde su lanzamiento, llegó a tener 40,000 clientes al permitir a los desarrolladores programar más rápido con IA. Glean alcanzó los 100 millones de dólares en ingresos anuales ayudando a las empresas a buscar en sus propios documentos. Estos no son casos hipotéticos de uso de IA. Son negocios reales basados ​​en la IA imperfecta actual. Y están creciendo porque resuelven problemas que ya existen, sin esperar a que surjan capacidades que podrían surgir.

En Fireflies, procesamos miles de millones de conversaciones en ventas, reclutamiento y éxito del cliente. Nuestra IA no solo transcribe. Identifica riesgos en las transacciones, detecta objeciones de los clientes y rastrea las menciones de la competencia en toda la organización. No es perfecta, pero aún no existe una IA que lo sea, pero una herramienta de IA que proporcione información práctica hoy en día supera a una IA perfecta que nunca se entrega.

Observamos el mismo patrón en todos los ámbitos: la IA que funciona justo lo suficiente ya está generando influencia. Tomemos como ejemplo las plataformas de “codificación de vibraciones”: permiten a quienes no son programadores crear aplicaciones simplemente describiendo lo que quieren en lenguaje natural, sin una sola línea de código. ¿ Son estas aplicaciones perfectas? No. ¿Funcionan lo suficientemente bien como para resolver problemas reales? Por supuesto.

Eso significa que estamos entrando en una fase en la que cualquiera que tenga un problema y una indicación puede crear un producto.

El efecto compuesto

¿Lo más difícil de adoptar la IA? Saber por dónde empezar.

Empieza con lo aburrido. Encuentra la tarea repetitiva en tu flujo de trabajo que nadie quiere hacer.

Aplica la IA actual y envía el producto o servicio cuando tenga un 80% de calidad. Luego, corrígelo sobre la marcha.

La mayoría de las empresas creen que necesitan una estrategia de IA de alto impacto. Lo que necesitan es un caso de uso sencillo. La ventaja no reside en tener el modelo más inteligente, sino en aprender más rápido. La IA premia la iteración, por lo que los equipos que adoptan la tecnología con anticipación desarrollan intuición, infraestructura y un impulso que se complementa. La adopción temprana proporciona más que herramientas: te proporciona la fuerza interna para pensar con IA.

Esto es lo que hacen los desarrolladores mientras las grandes empresas forman comités de IA. Y cada día que lanzan, se fortalecen. Cada interacción mejora su producto. Cada cliente les enseña algo nuevo. Cada iteración hace que el cambio a su solución sea más inevitable.

Para cuando llegue la IA general —ya sea en 2027 o 2047—, estos constructores dominarán mercados enteros. No porque tuvieran mejor IA, sino porque empezaron a usar lo que tenían disponible.

Construir o perder

El mundo seguirá funcionando, pero la propiedad de industrias enteras ya habrá cambiado de manos. Desde empresas que esperaban una IA perfecta hasta constructoras que se quedaron con lo que tenían.

El propio OpenAI demostró que este camino funciona: han mejorado sus modelos no mediante algún avance en la AGI, sino enviando modelos o1 que gastan más poder computacional en el razonamiento en el momento de inferencia, el momento en que un modelo genera respuestas en respuesta a una solicitud.

La iteración desordenada supera a la planificación elegante. Dejen de esperar el modelo perfecto. Dejen de discutir los plazos. Los constructores no esperan la historia. La están creando.