Andrej Karpathy, investigador clave de OpenAI, Tesla y ahora Anthropic, describió recientemente la integración de Claude en Slack como «un nuevo paradigma» en el uso de la inteligencia artificial. La reacción en redes fue inmediata: muchos respondieron con ironía, reduciendo la afirmación a un simple bot corporativo. Esa brecha entre entusiasmo y escepticismo es, según el autor, el rasgo definitorio del momento actual en torno a la IA.
El texto compara la situación presente con la burbuja de las puntocom de 2000. El NASDAQ cayó un 78 % entre marzo de 2000 y octubre de 2002; Pets.com quebró el mismo año de su salida a bolsa, mientras que Amazon perdió más del 90 % de su valor y acabó reorganizando el comercio minorista, los medios y el empleo. «Sobrevalorada» y «transformadora» eran ambas ciertas a la vez. La clave no era elegir una postura, sino distinguir qué empresas tenían un modelo de negocio defendible.
El autor plantea que el debate real no gira sobre qué modelo es mejor, sino sobre reglas de trabajo que cada equipo está redefiniendo sobre la marcha: si hay que leer cada línea que genera un modelo, si los tests garantizan calidad, si una revisión de IA equivale a una humana. Y adelanta una hipótesis: los modelos no serán lo bastante fiables en uno o dos años como para resolver esas preguntas.
El ensayo abre así una serie en la que promete abordar, paso a paso, qué habilita la IA que antes no era posible, la misma pregunta que separó a Amazon de Pets.com.