¡Qué ‘vaina’! A veces uno se cree que las cosas van a pasar ‘de una vez’ y la realidad te da un chapuzón. Eso es precisamente lo que le ha pasado a Sam Altman, el CEO de OpenAI, quien se ha sincerado sobre la adopción de la Inteligencia Artificial en el mundo empresarial. Según la noticia, Altman, una figura clave en el desarrollo de la IA, pensó que el lanzamiento de modelos avanzados como GPT-4 en 2023 iba a revolucionar el sector corporativo a una velocidad ‘jevi’. Sin embargo, ha reconocido que se equivocó en su pronóstico de rapidez, afirmando que ‘la economía tiene demasiada inercia’. La adopción de la Inteligencia Artificial por parte de las empresas no ha sido el ‘coro’ masivo que muchos esperaban, demostrando que el ‘tigueraje’ del cambio organizacional es más complejo de lo que parece a simple vista.
El meollo de la cuestión, ‘asegún’ Altman y el reporte, no radica en una falla técnica de la IA. Los modelos han mejorado un ‘viaje de’ cosas desde su aparición, con capacidades que eran impensables hace poco. El verdadero freno está en la implementación. No es lo mismo abrir ChatGPT para un uso personal, que dura segundos, que rediseñar los procesos internos de una compañía entera. Integrar nuevos sistemas, revisar la seguridad, migrar datos viejos, capacitar a los empleados y convencer a los clientes son pasos que toman tiempo, mucho tiempo. Las empresas, por más avanzada que sea la tecnología que tengan disponible, se mueven a velocidad humana, como una ‘guagua’ llena en hora pico: pasito a pasito.
Esta lentitud contrasta fuertemente con la acogida que la Inteligencia Artificial tuvo entre los usuarios finales. Recordemos que ChatGPT se convirtió en el producto digital que más rápido alcanzó los 100 millones de usuarios en la historia, un ‘chulo’ récord que demuestra el impacto directo y personal que la IA puede tener. Sin embargo, en el ámbito empresarial, aunque hay muchos proyectos piloto y un interés genuino, las compañías suelen depender de proveedores y aplicaciones ‘legacy’, o sea, sistemas antiguos que son difíciles de cambiar. La expectativa de Altman era que la IA acelerara esta transición, pero los costes y la complejidad de reemplazar esos viejos procesos importan casi tanto como las capacidades innovadoras de la nueva tecnología.
Paradójicamente, Altman también expresó un cierto alivio por esta inercia. Aunque las startups de IA están ‘full’ en el negocio de vender sus soluciones a toda prisa, el CEO de OpenAI sugiere que esta lentitud en la adopción empresarial puede hacer que la transición sea más suave. La economía, al tener tanta inercia, funciona como un amortiguador gigante, evitando que la revolución tecnológica sea un terremoto. Esto permite que las empresas se adapten con mayor calma, sin el estrés de un cambio radical ‘de la noche a la mañana’, lo cual, ‘está de lo más bien’ para muchos.
Lo que estamos viendo no es una novedad en el mundo de la tecnología, sino la confirmación de una vieja ley conocida como la ley de Amara. Esta ley postula que tendemos a sobrestimar el impacto de una tecnología a corto plazo y, a su vez, a subestimarlo a largo plazo. Con la Inteligencia Artificial, ‘pinta a que’ estamos justo en esa fase intermedia, donde el entusiasmo inicial ha bajado un poco y el impacto real y profundo aún no se ha materializado por completo. Es como cuando uno espera un aguacero ‘bacano’ después de ver las nubes, pero solo caen unas cuantas gotas.
Mirando hacia atrás, vemos ejemplos claros que confirman esta dinámica. Los primeros ordenadores personales en los años 70 y 80 generaron muchísimas expectativas, pero su verdadero impacto llegó cuando empresas y hogares adoptaron nuevas formas de trabajar y vivir a su alrededor. Lo mismo pasó con el internet; la burbuja de las puntocom demostró una sobreestimación inicial, pero con el paso de los años, internet transformó nuestro mundo de una manera que nadie podía haber anticipado. Así que, aunque ahora la ‘chercha’ de la IA empresarial parezca ir lenta, la historia nos enseña que lo bueno se cocina a fuego lento.
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Ingeniero de Sistemas especializado en Inteligencia Artificial y Automatización de Procesos. Con una trayectoria enfocada en la convergencia entre tecnología de vanguardia y comunicación digital, Ramón lidera la implementación de modelos generativos aplicados al periodismo dominicano. Su trabajo garantiza que la información que llega a la diáspora no solo mantenga nuestra identidad “del patio”, sino que cumpla con los más altos estándares de veracidad y optimización técnica de la web moderna (2026).
