El 2 de julio, Microsoft anunció Frontier Company, una nueva unidad con 2 mil 500 millones de dólares y 6 mil ingenieros cuya misión será instalarse dentro de las empresas cliente para construir y operar sus sistemas de inteligencia artificial, asegurándose de esa manera de que la IA desplegada por Microsoft se integre en la empresa.
Dos días antes, Amazon Web Services anunció mil millones de dólares para algo parecido. En mayo, OpenAI creó una empresa de despliegue con más de 4 mil millones de capital de un consorcio liderado por TPG. Anthropic se asoció con Blackstone, Hellman & Friedman y Goldman Sachs en un vehículo de mil 500 millones para meter ingenieros en empresas medianas.
Cuatro gigantes llegaron a la misma conclusión en el mismo trimestre: la forma en la que la consultoría tradicional se está aproximando a resolver los problemas de IA es inadecuada.
Un estudio del proyecto NANDA del MIT encontró que 95 por ciento de los pilotos de inteligencia artificial generativa en empresas no produce impacto medible en el estado de resultados. Los modelos llevan dos años mejorando y el número no se mueve. La falla está en la integración con los procesos reales del negocio.
Las consultoras entendieron el momento antes que muchos de sus clientes. En febrero, OpenAI lanzó Frontier Alliances, sociedades multianuales con McKinsey, BCG, Accenture y Capgemini. Cada firma está formando equipos certificados en la tecnología de OpenAI para venderla e implementarla. McKinsey lo dice claramente en su propio comunicado: sus equipos desplegados crearán un circuito de retroalimentación entre los proyectos de sus clientes y el desarrollo de producto de OpenAI.
Eso reduce al consultor en tu empresa a ser también un canal de distribución certificado del proveedor del modelo, y tu proyecto de transformación alimenta el producto de ese proveedor. Como detalle de color, la unidad de Microsoft y la plataforma de OpenAI se llaman igual: Frontier. La industria ni siquiera se molesta en diferenciar sus conquistas.
Querido lector, aquí es donde la historia se vuelve nuestra. México y América Latina son el mercado perfecto para esta ofensiva, y no por las razones que nos gustan.
Esta oleada de neoconsultoras cae sobre una estructura empresarial que durante veinte años aprendió a tercerizar su músculo tecnológico. Las áreas de tecnología de muchas empresas grandes se vaciaron por dentro hasta volverse administradoras de contratos. El sistema lo opera un tercero y el desarrollo lo hace una fábrica de software. El departamento de TI levanta requerimientos y firma anexos. Esto sucede desde el gobierno hasta el capital privado.
Esa estructura funcionaba, mal que bien, cuando la tecnología era un commodity. Con la inteligencia artificial, este no es un modelo que vaya a resultar en una buena implementación en la empresa.
Todo lo que vale en un sistema de IA se construye con el uso. Ahí están los prompts afinados y las evaluaciones que miden si el sistema sirve. Ahí está el registro de qué falló y por qué. Ese conocimiento es la curva de aprendizaje de la empresa. Cuando el proyecto lo ejecuta un externo y nadie lo absorbe por dentro, la curva de aprendizaje se va con él al terminar el contrato.
Satya Nadella lo escribió en un ensayo reciente: los modelos se están volviendo intercambiables, así que el activo durable es ser dueño de la relación de despliegue. El que está parado en tu edificio cuando la IA por fin funciona se queda con el acceso a los datos y con la memoria institucional de lo que costó llegar ahí.
Cerrarle la puerta al consultor sería ingenuo. Lo que toca es cambiar qué se contrata y qué se retiene. Tres reglas concretas.
Primero, los activos del pipeline son de la empresa. Prompts, evaluaciones, datasets de prueba y el backlog de casos de uso deben vivir en repositorios propios y bajo contratos que lo digan con todas sus letras. Tenemos que asegurarnos de que todo este desarrollo esté en manos de la empresa.
Segundo, cada proyecto externo necesita una contraparte interna que absorba en lugar de recibir. Un experto del negocio y un ingeniero por flujo de trabajo, con el mandato de quedarse con el sistema cuando el externo se vaya. Palantir inventó este modelo hace quince años y hoy todos lo copian porque funciona.
Tercero, hay que hacer las cuentas completas. En muchos casos, un equipo interno de diez personas cuesta menos que un año de un contrato grande con una firma global. Y a diferencia del contrato, ese equipo se queda y acumula el contexto del negocio con cada error.
La nueva era de la consultoría va a buscar aprovechar la IA. Tenemos que asegurarnos de que el valor se quede dentro de la empresa y no en beneficio de externos.