Las empresas de inteligencia artificial que desarrollan modelos fundacionales se encuentran en un momento único donde resulta cada vez más difícil distinguir cuáles tienen verdaderas ambiciones comerciales. Un nuevo análisis propone una escala de cinco niveles para medir las aspiraciones comerciales de laboratorios de IA, evaluando no el éxito financiero sino la intención de generarlo, según reporta la industria tecnológica esta semana.
La propuesta surge en un contexto donde veteranos de grandes empresas tecnológicas lanzan proyectos independientes junto a investigadores legendarios cuyos objetivos comerciales permanecen ambiguos. Esta confusión sobre las ambiciones comerciales ha generado tensiones significativas en la industria, particularmente visible en casos como la conversión de OpenAI de organización sin fines de lucro a entidad comercial.
Escala de ambición comercial en laboratorios de IA
La escala propuesta clasifica a los laboratorios de IA desde el Nivel 5, donde empresas como OpenAI, Anthropic y Gemini ya generan millones diariamente, hasta el Nivel 1, reservado para proyectos puramente científicos sin aspiraciones monetarias claras. Los niveles intermedios reflejan diferentes grados de planificación comercial, desde estrategias detalladas hasta conceptos vagos de monetización.
La abundancia de capital en el sector permite que los fundadores elijan libremente su nivel de ambición comercial. Los inversionistas actualmente muestran disposición a financiar proyectos incluso sin planes de negocio concretos, según indican las tendencias de financiamiento recientes.
Humans& y la ambigüedad comercial
Humans&, uno de los anuncios más destacados de la semana en inteligencia artificial, ilustra perfectamente esta ambigüedad. Los fundadores prometen herramientas de comunicación y coordinación que reemplazarían productos como Slack, Jira y Google Docs, redefiniendo fundamentalmente cómo funcionan estas aplicaciones en un entorno post-software.
Sin embargo, la compañía ha evitado comprometerse con productos específicos monetizables. Basándose en las declaraciones públicas sobre desarrollar algún tipo de herramienta empresarial, analistas ubican a Humans& en el Nivel 3, con ideas prometedoras pero sin detalles concretos de implementación.
Thinking Machines Lab enfrenta desafíos internos
Thinking Machines Lab, fundado por la ex-CTO de ChatGPT Mira Murati con una ronda semilla de $2 mil millones, inicialmente parecía operar en el Nivel 4 con una hoja de ruta específica. No obstante, acontecimientos recientes sugieren una posible reclasificación.
La salida del cofundador y CTO Barret Zoph, junto con al menos cinco empleados adicionales que citaron preocupaciones sobre la dirección de la empresa, ha generado interrogantes. Casi la mitad del equipo ejecutivo fundador ya no trabaja en la compañía después de solo un año, según reportes de la industria.
Señales de incertidumbre estratégica
Los observadores interpretan estas salidas como indicadores de que el laboratorio podría haber sobrestimado la solidez de su plan inicial. La evidencia sugiere una brecha entre aspirar a ser un laboratorio de Nivel 4 y la realidad operativa de Nivel 2 o 3, aunque aún no hay suficientes datos para confirmar una degradación definitiva.
World Labs alcanza madurez comercial
Fei-Fei Li, reconocida por establecer el desafío ImageNet que impulsó las técnicas contemporáneas de aprendizaje profundo, fundó World Labs en 2024 con $230 millones. Inicialmente, el proyecto parecía posicionarse en niveles inferiores de ambición comercial dado el prestigio académico de Li en Stanford.
Sin embargo, en poco más de un año, World Labs ha lanzado tanto un modelo generador de mundos completo como un producto comercializado basado en él. La demanda real de modelado espacial de las industrias de videojuegos y efectos especiales, combinada con la ausencia de competencia directa de laboratorios mayores, posiciona a la compañía en el Nivel 4, potencialmente cerca del Nivel 5.
Safe Superintelligence mantiene enfoque científico
Safe Superintelligence (SSI), fundada por el ex-científico jefe de OpenAI Ilya Sutskever, representa un ejemplo clásico de startup Nivel 1. Sutskever ha aislado deliberadamente a SSI de presiones comerciales, rechazando incluso un intento de adquisición por Meta, según informes de la industria.
La compañía carece de ciclos de productos y, aparte del modelo fundacional de superinteligencia en desarrollo, no muestra productos tangibles. Con esta propuesta puramente científica, Sutskever consiguió $3 mil millones en financiamiento, reflejando la disposición excepcional de inversionistas hacia proyectos de investigación en IA.
Sutskever indicó recientemente que SSI podría pivotar hacia objetivos comerciales si los plazos de investigación resultaran extensos o si surgiera valor significativo en implementar la IA más poderosa. Estos escenarios sugieren que, dependiendo del progreso científico, SSI podría ascender varios niveles en la escala comercial próximamente. La industria observará cómo evolucionan estos laboratorios mientras navegan entre aspiraciones científicas y presiones comerciales en un mercado de inteligencia artificial cada vez más competitivo.