(Este planteamiento fue compartido por Lucho Salazar en el capítulo “El Impacto de la Inteligencia Artificial en los Laboratorios de Innovación” de nuestra charla semanal Castor Sin Filtro, un espacio abierto en el que puedes participar todos los viernes a las 11:30 a. m. (hora Colombia). dando click aquí )
Cuando nos tomamos en serio el rol de la Inteligencia Artificial en los laboratorios de innovación, es momento de romper con el primer gran mito: la dependencia absoluta de los gigantes de la nube. Innovar no significa que tengamos que estar usando siempre los mismos megamodelos comerciales y centralizados. Las empresas necesitan dar un paso adelante y empezar a estructurar sus propios ecosistemas con modelos locales.
Hoy en día, plataformas como Hugging Face albergan más de un millón y medio de modelos, muchos de ellos pequeños (Small Language Models o SLM) y completamente descargables. Esta accesibilidad nos permite operar de forma local, abriendo un abanico de herramientas hiperespecializadas. Desde soluciones como NotebookLM hasta la espectacular precisión que ofrece Perplexity para el rastreo de fuentes confiables, el verdadero poder está en saber integrar la herramienta correcta para el problema correcto.
El factor humano y el imperativo de experimentar
Tener a la mano millones de modelos no sirve de nada sin dos componentes que considero fundamentales para cualquier laboratorio de innovación que se respete:
Human in the Loop: Aunque la automatización y los “usuarios sintéticos” o gemelos digitales agilicen el proceso, la verificación y el criterio humano siguen siendo indispensables.
Multiplicar la experimentación: Recogiendo la famosa premisa (atribuida tanto a Jurgen Appelo como a Jeff Bezos) de que el éxito radica en “doblar el número de experimentos por unidad de tiempo”, la IA no viene solo a sumar; viene a multiplicar esa capacidad de experimentar.
El peligro de la “innovación predictiva”
El mayor obstáculo en este camino no es la tecnología, sino la costumbre corporativa muy común que nos ha pasado a casi todos en este medio: la innovación predictiva.
Es la clásica paradoja donde una empresa te llama con urgencia diciendo: “Necesitamos hacer algo totalmente disruptivo, algo que ninguna otra empresa esté haciendo”.
Trabajas con ellos durante semanas o meses, diseñas una solución verdaderamente innovadora y, al momento de presentarla, la respuesta de los directivos suele ser: “Oye, pero eso se ve muy arriesgado… ¿tienen algún ejemplo de otra empresa que ya lo haya hecho?”.
Si la IA nos da la velocidad para multiplicar los experimentos, los laboratorios deben usar esa ventaja no para buscar certezas imposibles, sino para validar rápido, fallar barato y construir con base en la experimentación real, no en el miedo a lo desconocido.
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