El CEO de Microsoft sostiene que las empresas no solo entregan datos al utilizar modelos de IA: también exponen correcciones, evaluaciones y conocimiento operativo que puede volverse estratégico.
Las empresas que adoptan inteligencia artificial no solo pagan por acceder a modelos. También entregan, en cada interacción, parte del conocimiento que vuelve útil a esa inteligencia: instrucciones, correcciones, evaluaciones, decisiones y contexto operativo. Esa es la preocupación planteada por Satya Nadella en una reflexión que denomina la “paradoja inversa de la información”.
La idea invierte una conocida formulación del economista Kenneth Arrow. La paradoja original sostiene que resulta difícil vender información porque el comprador no puede conocer plenamente su valor antes de recibirla. Para Nadella, la IA introduce el problema opuesto: el comprador corre el riesgo de revelar conocimiento propio para poder obtener valor del producto que adquirió.
El conocimiento que se genera al usar IA
Un modelo de IA necesita contexto para ofrecer resultados relevantes dentro de una organización. Ese contexto puede incluir documentos, datos, procesos, herramientas conectadas y criterios para evaluar la calidad de una respuesta. También comprende las correcciones que realizan los usuarios cuando el sistema se equivoca.
Para Nadella, esas interacciones no son un simple residuo operativo. Reflejan conocimiento institucional: cómo una empresa mide el éxito, qué excepciones reconoce, qué decisiones prioriza y de qué forma resuelve problemas en circunstancias específicas.
El riesgo, según el ejecutivo, es que la relación entre proveedor y cliente se vuelva asimétrica. Mientras el proveedor puede aprender de la interacción con sus usuarios, la empresa usuaria conoce poco sobre qué se retiene, cómo se procesa o qué valor se extrae de esa actividad.
De proteger datos a proteger aprendizaje
La propuesta no se limita a reforzar las políticas tradicionales de protección de datos. Nadella plantea que las empresas necesitan una frontera de confianza que abarque los mecanismos mediante los cuales aprenden y mejoran con IA.
En esa frontera deberían acumularse y permanecer bajo control de la organización elementos como las evaluaciones privadas, la memoria de los sistemas, las trazas de uso, la retroalimentación, las decisiones y el contexto institucional. También incluiría los resultados de las tareas realizadas con modelos de terceros, de modo que la empresa pueda usarlos para ajustar o entrenar sus propios sistemas.
La diferencia es relevante. En la era de la nube, las organizaciones buscaron concentrar y proteger sus datos. En la era de la IA, el activo estratégico también incluye la capacidad de transformar esos datos y las interacciones cotidianas en conocimiento acumulativo.
Control, capacidad y elección
Nadella propone cinco principios para construir esa autonomía. El primero es el control: cada empresa debe definir sus propias evaluaciones, pues estas establecen qué significa un buen resultado en su contexto.
El segundo es la capacidad de operar entornos privados de aprendizaje dentro de los límites de su propio entorno tecnológico. El objetivo es adaptar o ajustar modelos frente a flujos de trabajo reales sin exponer el conocimiento que los hace valiosos.
El tercero es la elección. La capa que orquesta modelos, contexto y tareas no debería depender de un único proveedor. Si un modelo deja de estar disponible, cambia sus condiciones o deja de responder a las necesidades de la empresa, la organización debiera conservar la posibilidad de operar con alternativas sin perder su experiencia acumulada.
La independencia también tiene una dimensión de costo. Separar la capa de orquestación permite combinar modelos y tareas de acuerdo con calidad, precio y requerimientos específicos, en lugar de aceptar una única configuración tecnológica.
Una nueva discusión sobre propiedad intelectual
La reflexión de Nadella pone el debate más allá de la privacidad convencional. La pregunta no es solo quién puede acceder a los datos, sino quién conserva el aprendizaje derivado de su uso. En un entorno donde los modelos se alimentan de contexto y retroalimentación, esa distinción puede definir la capacidad competitiva de una organización.
El desafío para las empresas consiste en aprovechar modelos externos sin ceder el conocimiento que las diferencia. Para ello, deberán revisar contratos, límites de uso de datos, arquitectura de integración, gobierno de evaluaciones y la posibilidad de mantener una estrategia multmodelo.
Con información de Satya Nadella.
Fotocomposición: retrato de Satya Nadella bajo licencia Creative Commons; composición y adaptación propias.
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