Cómo funciona la dinámica de moda para el crecimiento de los negocios basados en IA

Molinillo de viento”, “Volante motor”, “Rueda de inercia”: hay varias traducciones aceptadas para la expresión “flywheel” del inglés al castellano. Sea cual sea, lo interesante es que describe la figura de moda para describir la actual dinámica de expansión de los negocios basados en inteligencia artificial generativa (IAG). Así como en la explosión de la era digital las expresiones más usadas eran “exponencialidad” o “efectos (o externalidades) de red” (cuando se agregaba un nuevo integrante a una plataforma el valor sumado es más que proporcional), hoy esta rueda de inercia es el concepto o metáfora más utilizado en el ámbito de las empresas de tecnología que mejor están capturando el valor de esta revolución de la IAG.

“Acordate de los molinillos de arena con los que jugabas cuando eras chico en la playa: la idea remite a un modelo de crecimiento en el que los efectos positivos se retroalimentan y crecen con el tiempo, creando un ciclo que impulsa un progreso de manera continua”, explica Sebastián Cao, un ingeniero argentino que lideró hasta hace poco tiempo el área de “inteligencia aumentada” (IA: él propuso cambiarle el nombre para vencer resistencias en el equipo) de Tesla, en Silicon Valley. Cao, que en la actualidad asesora e invierte en startups de tecnología, agrega: “A media que entran más datos mejoran los modelos, se incrementa la satisfacción de los clientes, crece la confianza... Seguimos dependiendo de la capacidad computacional pero ya no hay una asociación lineal entre los avances y la capacidad bruta de cómputo, como en el anterior ciclo”.

“Todo lo que estamos viendo es inédito. El chiste es que OpenIA saca una nueva funcionalidad una semana y barre con decenas de modelos de negocios de startups”, cuenta a La Nación Jonathan Cohen, VP de investigaciones aplicadas de Nvidia, la empresa que dos semanas atrás superó a Apple y se transformó en la más valiosa del mundo (con una cotización de mercado cercana a los 3.5 billones –millones de millones, en castellano- de dólares).

Cohen no puede hablar de la estrategia de la empresa en la que trabaja en particular pero sí sobre el mercado en general. Vino –al igual que Cao y otras figuras de la Costa Oeste de Estados Unidos- días atrás a la semana de Santex, una empresa argentina de software e IA con base en Córdoba y en San Diego, Estados Unidos. ¿El tema central de la exposición de Cohen? El “flywheel”.

Este ingeniero de 44 años trabaja en Nvidia desde los inicios y antes pasó por Apple (la empresa número dos hoy en el mundo). El chiste en el evento era preguntarle cuál va a ser su próximo empleo, para ir comprando acciones desde ahora.

Un abordaje de “rueda de inercia” ya no implica una correlación lineal exacta con el aumento de poder de cómputo, sino un crecimiento más holístico, en el cual hay que cuidar que todas las partes del sistema estén en movimiento. Aquí entra en juego otro concepto que vamos a escuchar cada vez más en los próximos meses: el de la “ley de Amdahl”, que establece que la velocidad de todo un sistema está limitada por aquella fracción que no puede acelerarse tanto. Para alcanzar una velocidad crucero interesante, hay que optimizar todos los componentes y no sólo focalizarse en pasos individuales, como el entrenamiento de los algoritmos.

“Ya no hay discusión de que esta tecnología llegó para quedarse. El rango del debate sobre la creación de valor de la IA para los próximos años está entre 15 y 200 billones de dólares de mercado”, precisa Rebeca Hwang, ingeniera, inversora y experta en IA. “Si pensamos que todas las empresas del S&P 500 tienen un valor de 45 billones, estamos hablando de entre un tercio de ese valor o su cuádruple”, agrega.

Y aunque la generación de vanguardia de conocimiento hoy está concentrada en muy pocas empresas, la velocidad promueve lo que en innovación se conoce como “saltos de rana”: empresas de países de desarrollo intermedio o bajo pueden aprovechar el abaratamiento rápido de herramientas y aplicaciones.

“Usamos IA, y cada vez más IAG, en infinidad de procesos, en el corazón de nuestro negocio”, cuenta a este medio Rafael Sánchez, jefe de innovación del grupo Blue Star, dueño de las marcas TodoModa e Isadora. TodoModa era un local en el barrio de Once en la década del 90; y hoy entre ambas marcas suman 800 puntos de venta y son el tercer retailer de accesorios más grande del mundo.

Utilizan machine learning para modelar precios, horarios de los 4000 empleados, indicadores de atracción de los productos, decisiones sobre alquilar locales y otras variables. La IAG, dice Sánchez, sirve para optimizar funciones relacionadas a textos (descripción de los 3000 productos que lanzan cada mes, por ejemplo) e imágenes: en una foto con los ítems más vendidos en un período, la IAG puede detectar patrones ocultos que hacen que mejore la oferta a futuro.

“Hoy la estrategia de transformación para 2025 debe tener como eje cómo optimizar las herramientas de IA para el negocio”, cuenta ahora Sumit “Jay” Sen, otra figura de Silicon Valley que visitó la semana pasada la Argentina, y que fundó y dirige la startup “Better Context”. Sen hizo énfasis en una habilidad subestimada en la sociedad en las últimas décadas: la de la memoria. “Hoy es lo que más importa; en términos de impacto en el negocio estamos hablando de un insumo clave para que mejore la calidad de la experiencia y la calidad de feedback que recibimos”.

¿Qué está sucediendo a nivel macro y global con el empleo? Por ahora no se están viendo despidos masivos, aunque sí hubo freno en nuevas contrataciones para los planes 2025, señala Juan Santiago, CEO y fundador de Santex. Rebeca Hwang agrega que entre sus alumnos programadores de Stanford y de la Universidad de Arizona ya no hay empleo asegurado al salir de la universidad (cómo sí sucedió en toda la década anterior).

Cao, el argentino ex Tesla, piensa dos segundos cuando La Nación le pregunta qué es lo más importante que ponderaría en la educación de su hija –hoy en el jardín de infantes- a futuro: “Creo que una base sólida de matemáticas y pensamiento abstracto en general va a ser fundamental para lidiar con un mundo algorítmico; y también pensamiento crítico, para analizar información de manera independiente, cuestionar suposiciones y tomar decisiones fundamentadas”.

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