El enfoque de OpenAI este año en la «adopción práctica» podría indicar que la industria de la IA está lista para dejar de vivir de la publicidad y adoptar un pragmatismo concreto.

La directora financiera de OpenAI, Sarah Friar, describió este cambio el domingo en una publicación del blog de la compañía. Escribió que, al centrarse en la «adopción práctica», OpenAI puede cerrar la brecha entre lo que la IA hace posible actualmente y cómo las personas, las empresas y los países la utilizan en su día a día.

«La oportunidad es grande e inmediata, especialmente en salud, ciencia y empresas, donde una mejor inteligencia se traduce directamente en mejores resultados», señaló.

«La infraestructura amplía lo que podemos ofrecer», continuó. «La innovación amplía lo que la inteligencia puede hacer. La adopción amplía quién puede usarla. Los ingresos financian el siguiente avance. Así es como la inteligencia escala y se convierte en la base de la economía global».

Este enfoque refleja un cambio de la promesa general de la IA a la implementación diaria y los resultados medibles.

El énfasis de Friar en la «adopción práctica» indica que incluso las empresas de IA más destacadas reconocen que el ciclo de la publicidad está dando paso a un ciclo de responsabilidad, observó Jon Knisley, director de habilitación y valor de IA en Abbyy, una empresa global de automatización inteligente.

«Las organizaciones ya no se impresionan tan fácilmente y están listas para ver resultados», dijo. «Su enfoque en la salud, la ciencia y las empresas como sectores prioritarios es revelador, porque son ámbitos donde el contexto y la gobernanza no son opcionales. No se puede ofrecer una IA confiable en la atención médica o los servicios financieros sin resolver los problemas de precisión, trazabilidad y cumplimiento».

«Las empresas que triunfen en esta próxima fase no solo tendrán los modelos más potentes», dijo. «Tendrán los más confiables».

Señal de madurez.

La brecha que la «adopción práctica» busca reducir no se trata principalmente del rendimiento del modelo o la infraestructura, sino de la claridad del liderazgo, la toma de decisiones, los incentivos, la confianza y la cultura, sostuvo Barbara Roos, fundadora de Trailhead Communications, una consultora de comunicaciones y gestión del cambio en Portland, Oregón.

«En otras palabras», dijo, «el aspecto tecnológico de la IA ha avanzado más rápido que la capacidad de las empresas y las personas para integrarla en la forma en que se realiza el trabajo».

«La mayoría de las empresas todavía están experimentando en los márgenes, mientras que los flujos de trabajo centrales, los modelos de gobernanza y los comportamientos de liderazgo permanecen sin cambios», explicó. “La capacidad de la IA avanza exponencialmente, pero su adopción se ve limitada por la lentitud de los sistemas y las mentalidades humanas.”

“Lo destacable es que OpenAI está nombrando públicamente la adopción —no solo la capacidad— como su prioridad estratégica”, añadió. “Esto indica una maduración de la industria. Estamos entrando en una fase en la que el éxito de la IA se juzgará menos por los parámetros de referencia y más por si los líderes pueden lograr que cambie significativamente la forma en que se trabaja, se toman decisiones y se crea valor”.

También existe una brecha entre lo que la IA puede hacer y cómo la gente la utiliza en la vida diaria, señaló Natasha August, fundadora de RM11, una plataforma de monetización de contenido para creadores en Carrollton, Texas. “Las herramientas de IA son increíblemente potentes, pero para muchas personas y empresas, todavía no está claro cómo convertir ese poder en algo práctico, como ahorrar tiempo, ganar dinero o mejorar su forma de trabajar”, ​​declaró.

En el ámbito empresarial, la brecha radica entre las capacidades analíticas básicas de la IA y su capacidad para generar resultados comerciales tangibles y repetibles, sostuvo Nithin Mummaneni, fundador y director ejecutivo de Infinity Loop, una plataforma de inteligencia contractual y negociación en la ciudad de Nueva York. “Muchas organizaciones pueden generar información valiosa, pero muchas menos pueden traducir esa información en decisiones que realmente cambien los contratos, los precios o los costos”, explicó

“En la gestión de compras y proveedores, esa brecha se manifiesta claramente”, afirmó. “Las empresas tienen datos, pero aun así pagan de más porque la información no se aplica en las negociaciones”.

IA que completa tareas, no solo responde preguntas.

Behnam Bastani, director ejecutivo y fundador de OpenInfer, una empresa de software de IA en fase inicial con sede en San Mateo, California, explicó que la curva de capacidad de la IA ha avanzado a una velocidad increíble. Sin embargo, la adopción en el mundo real todavía se enfrenta a fricciones en los flujos de trabajo, problemas de confianza, requisitos de gobernanza y limitaciones de costo, potencia y latencia. “La brecha no es de inteligencia, sino de implementación”, declaró.

Esa brecha se puede reducir tratando la IA como software de producción en lugar de como una novedad, añadió. “Esto significa una integración más estrecha con las herramientas y los datos existentes, una evaluación y un monitoreo sólidos, controles claros con intervención humana, IA explicable y diseño centrado en flujos de trabajo específicos donde se pueda medir el impacto”, explicó.

“La estrategia ganadora no es tanto ‘IA que responde preguntas’ sino ‘IA que completa tareas de forma segura y predecible’”, concluyó. “La adopción de la IA se produce cuando esta se integra al flujo de trabajo, no cuando se convierte en una herramienta aislada.”

La brecha que destaca Friar se encuentra esencialmente entre la promesa de la IA y su aplicación práctica en el mundo real, afirmó Olek Paraska, director de tecnología de Togal.AI, una empresa de tecnología para la construcción con sede en Miami. «Muchas herramientas de IA se desarrollan de forma aislada de los desafíos empresariales cotidianos», declaró. «Parecen impresionantes en investigaciones o demostraciones, pero no siempre resuelven problemas tangibles».

«En la construcción, esta brecha es muy real», explicó. «Los equipos dedican horas a analizar planos y estimar proyectos manualmente, y hasta que la IA pueda intervenir para automatizar ese flujo de trabajo, las mejoras en la eficiencia siguen siendo teóricas».

Para reducir la brecha, la IA debe diseñarse específicamente para tareas reales, argumentó. «En Togal, nos centramos en entrenar la IA específicamente para leer planos y automatizar los pasos que consumen más tiempo en la elaboración de presupuestos», dijo. «Esto implica datos a gran escala y específicos del sector, pruebas iterativas con equipos reales y el diseño de sistemas que complementen la experiencia humana en lugar de reemplazarla».

«Cuanto más se asemeje la IA a los flujos de trabajo reales, menor será la brecha», añadió.

Integración en el flujo de trabajo.

Reducir la brecha es lo que permite que la IA pase de ser una novedad a algo en lo que la gente confía, lo que tiende a mejorar la retención, la disposición a pagar y la demanda a largo plazo, señaló Sameer Gulati, director de producto de ZenBusiness, una empresa de tecnología financiera en Austin, Texas.

«Pero la implicación más importante es más amplia», dijo. «Impulsa a toda la industria de la ‘inteligencia bajo demanda’ hacia una IA integrada en flujos de trabajo reales, conectada a datos y a la ejecución. Ahí es donde el impacto se vuelve masivo, tanto para las empresas como para los usuarios finales».

«La señal principal es que los principales actores de la IA están pasando de ser meros proveedores de inteligencia o computación a formar parte de un ecosistema donde la inteligencia se conecta con los flujos de trabajo y los datos», añadió. «Ese es el camino hacia una mayor utilidad y, en última instancia, lo que determina si la IA cambia la vida cotidiana a gran escala».

Las declaraciones de Friar presagian una amplia diversificación de cómo interactuamos con la tecnología central de OpenAI, señaló Ross Rubin, analista principal de Reticle Research, una firma consultora de tecnología de consumo en la ciudad de Nueva York. «Esto significa que OpenAI se convertirá en un proveedor de tecnología de servicio completo», declaró. “El mensaje es que la inteligencia artificial estará integrada en muchos más aspectos de nuestra vida diaria, tanto personal como profesional.”

“En el fondo, el mensaje implícito es que el mercado de la IA está entrando en su era de ‘infraestructura’, donde la integración, la fiabilidad y la gobernanza son tan importantes como la capacidad de los modelos”, señaló Mark N. Vena, presidente y analista principal de SmartTech Research, una firma de consultoría tecnológica con sede en Las Vegas.

“Si OpenAI logra que la automatización se perciba como ‘segura y predecible’ en el mejor sentido, la empresa pasará de ser una herramienta que la gente prueba a una capa operativa de la que la gente dependerá”, declaró. “Por eso, el enfoque de Friar en la salud, la ciencia y las empresas es revelador, ya que se trata de ámbitos orientados a resultados donde los beneficios prácticos se traducen directamente en valor por el que la gente está dispuesta a pagar.”

“Es interesante que esto provenga de un director financiero”, añadió Rob Enderle, presidente y analista principal de Enderle Group, una firma de servicios de consultoría en Bend, Oregón.

“Normalmente, los directores financieros, aparte de la presentación de informes financieros, son como niños bien portados: se les ve, pero no se les oye”, comentó. “Pero, en este caso, sus declaraciones demuestran una profunda comprensión de uno de los problemas de mayor riesgo a los que se enfrentan las empresas de IA como OpenAI y muestran a Friar como un ejecutivo importante y eficaz, que garantiza el futuro de OpenAI.”