Se habla mucho de Dario Amodei, CEO de Anthropic, por su enfoque sobre gobernanza, impacto social y riesgos. Pero una de las ideas más lúcidas recientes llega de Daniela Amodei, presidenta y cofundadora de Anthropic (ex-OpenAI). oai_citation:10‡Business Insider
Su mensaje es claro: la tecnología puede seguir mejorando muy rápido mientras la economía real y las empresas tardan en absorber esas capacidades. oai_citation:11‡The Indian Express
“The exponential continues until it doesn’t”: el escalado aún no muestra un techo evidente
En una entrevista reciente, Daniela Amodei citó una frase que escucha a menudo: “the exponential continues until it doesn’t.” Año tras año, la industria cree que se acerca el límite… y año tras año la curva sigue. oai_citation:12‡The Indian Express
Esto importa porque el debate “¿la IA se está estancando?” suele estar mal planteado. Desde la perspectiva de Anthropic, no hay un techo técnico claro a corto plazo. oai_citation:13‡Business Insider
El verdadero freno: la adopción en el mundo real
Daniela Amodei sugiere que el “boom o burbuja” no se decidirá solo por mejores modelos, sino por la capacidad de las organizaciones para integrarlos en trabajo real.
Hay dos curvas que se separan:
- la curva tecnológica (rápida, concentrada, muy capital intensiva),
- la curva de adopción (lenta, irregular, humana).
Por qué tantos proyectos se quedan en POC
Se dice “faltan casos de uso”. En realidad, casos de uso hay muchos. El problema es pasar de la demo a la escala.
Muchos proyectos se quedan en:
- pilotos locales,
- prototipos,
- POC prometedores que no transforman la empresa.
Falta una capa intermedia: traducir capacidad en resultados
El punto estructural es este: falta una capa intermedia madura entre los proveedores de modelos y las empresas.
No faltan “prompt engineers”. Faltan perfiles capaces de traducir negocio en sistemas IA:
- márgenes, riesgo, cumplimiento, calidad,
- mapeo real de procesos,
- criterios medibles de éxito,
- arquitecturas pragmáticas (RAG de dominio, seguridad, gobernanza, monitoreo).
Un nuevo mercado: especialistas de integración IA
La oportunidad más grande no es solo “el modelo más impresionante”, sino:
- integración en workflows,
- fiabilidad y cumplimiento,
- adopción por equipos,
- medición de valor en el tiempo.
La visión de Leadkong: el valor está en el uso
En Leadkong, creemos que la pregunta correcta no es “¿cuántos tokens usamos?”, sino:
- cuántas decisiones se aceleraron,
- cuántos errores se evitaron,
- cuánto tiempo se reasignó a tareas de mayor valor.
Checklist para evitar el “muro del mundo real”
Antes de escalar IA, conviene responder:
1. ¿Qué proceso concreto se busca mejorar y dónde está el valor?
2. ¿Cuáles son las excepciones y casos límite?
3. ¿Quién supervisa, aprueba y asume responsabilidad?
4. ¿Qué datos están permitidos, trazables y actualizados?
5. ¿Qué KPI de negocio demuestra el ROI (no “uso”)?
6. ¿Qué plan de cambio asegura adopción?
Conclusión – La IA puede avanzar, pero el mundo real decide
El mensaje de Daniela Amodei no es pesimista: es realista. La IA puede seguir creciendo técnicamente, pero su impacto económico depende de la capacidad de las organizaciones para integrarla.
La exponencial no siempre choca primero con el cómputo. Puede frenarse durante mucho tiempo contra un muro más duro: el mundo real.