En el universo de la inteligencia artificial (IA), abundan las ideas brillantes que prometen transformar el mundo antes de haber demostrado siquiera un modelo de negocio viable. El caso de Fei-Fei Li y su iniciativa para que la inteligencia artificial “entienda el espacio” ilustra la distancia entre el concepto y el retorno.

La propuesta es fascinante, consiste en enseñar a las máquinas no solo a ver, sino a razonar sobre el entorno físico, sobre distancias, volúmenes, causas y consecuencias. Sin embargo, su atractivo intelectual no guarda proporción con su factibilidad económica.

Un startup que trabaja en esa línea se enfrenta a un dilema de tiempo y dinero: ¿cuánto puede sobrevivir una empresa que no sabe cuándo ni cómo monetizar su hallazgo? La historia demuestra que las revoluciones tecnológicas no se sostienen solo con buenas ideas, sino con modelos concretos de rentabilidad.

El grafeno, por ejemplo, fue celebrado hace más de una década como un material que cambiaría la industria. Hoy, pese a miles de millones invertidos, sus aplicaciones comerciales son limitadas y los retornos casi inexistentes. Lo mismo ocurre cuando una iniciativa de IA se disfraza de emprendimiento, pero en realidad opera como un laboratorio académico con financiamiento privado.

En el universo IA, abundan las ideas brillantes que prometen transformar el mundo antes de haber demostrado siquiera un modelo de negocio viable

La diferencia esencial es que un laboratorio investiga sin presión inmediata de generar ingresos, mientras que una startup debe sobrevivir en el mercado. Presentar lo primero como lo segundo distorsiona el sentido de la inversión y genera expectativas falsas.

En IA existen ya múltiples espacios de negocio reales, desde la automatización de procesos hasta los agentes autónomos o la optimización de datos, que aún están en etapas tempranas y con un potencial de expansión enorme. Los modelos de lenguaje actuales ni siquiera desplegaron una fracción de su capacidad total, y la infraestructura necesaria para explotarlos aún está en construcción.

Dirigir recursos hacia proyectos que exigen hardware inexistente, datasets que no se pueden obtener y costos de cómputo prohibitivos es, en términos prácticos, una distracción cara. La innovación sin mercado es un lujo que solo las universidades pueden permitirse.

Quedan océanos por explotar con las herramientas disponibles. Perseguir visiones lejanas puede ser estimulante, pero financieramente suicida

El capital de riesgo, en cambio, necesita horizonte, métricas y retorno. Y cuando un proyecto no sabe ni siquiera qué producto venderá, solo explora sin emprender. La investigación tiene su valor, pero no se puede confundir con negocio.

En la actual fase de la IA, quedan océanos por explotar con las herramientas disponibles. Perseguir visiones lejanas puede ser intelectualmente estimulante, pero financieramente suicida.

Las cosas como son.