La preocupación sobre los riesgos de seguridad y competencia que plantean los modelos de IA propietarios no es nueva en Silicon Valley. Inversores de capital de riesgo como Jason Calacanis y ejecutivos como Alex Karp, director ejecutivo de Palantir, han expresado inquietudes similares. Sin embargo, la intervención de Nadella marca un punto de inflexión significativo: es el líder de una de las mayores empresas tecnológicas del mundo, que además ha invertido en OpenAI y Anthropic, quien ahora cuestiona públicamente este modelo.

El argumento central de Nadella es directo: "Esencialmente pagas por inteligencia dos veces, una con dinero, y otra con algo aún más valioso: el conocimiento propietario que debes revelar para que esa inteligencia sea útil. Cuanto mejor quieras que el modelo funcione, más de ese conocimiento tienes que alimentarle", escribió en su publicación.

El riesgo es particularmente grave porque los modelos de IA aprenden de lo que Nadella denomina "residuos": los indicadores que escriben las personas, las herramientas que utilizan los agentes de IA, y especialmente las correcciones que hacen cuando el modelo comete errores. "Cada corrección se destila en conocimiento institucional", explica. Este tipo de información "es el conocimiento que un competidor nunca podría comprar", y sin embargo, las empresas lo están entregando voluntariamente.

Nadella señala una hipocresía fundamental en el statu quo actual. Los proveedores de modelos de IA argumentan que tienen derecho a entrenar sus sistemas con datos públicos de internet sin restricciones. Sin embargo, simultáneamente imponen términos restrictivos que prohíben a las empresas practicar la "destilación" de modelos, es decir, usar los resultados de un modelo para aprender cómo funciona y entrenar nuevos modelos basados en esos conocimientos. En febrero, Anthropic acusó a modelos de código abierto chinos de enviar millones de indicadores a su modelo Claude para mejorar sus propios sistemas, e instó al gobierno estadounidense a implementar controles de exportación más estrictos.

"Aunque la gran innovación que proviene de que los proveedores de modelos tengan derechos de uso justo para entrenar modelos con datos públicos es necesaria, encuentro irónico que el statu quo sea luego imponer términos restrictivos sobre la destilación", escribió Nadella. Su preocupación es especialmente aguda cuando los proveedores "se reservan el derecho de aprender de los datos de uso e interacción de los clientes".

La solución que propone Nadella refleja su posición como director ejecutivo de un proveedor de servicios en la nube. Aboga por que las empresas "retengan la propiedad" de sus datos, incluyendo indicadores, retroalimentación y otros insumos. Para lograrlo, insta a las organizaciones a construir sus propios "entornos de aprendizaje propietarios" en la nube, donde sus datos ya están almacenados. También recomienda implementar lo que llama "capas de orquestación": esencialmente, mecanismos que permitan cambiar fácilmente entre modelos de IA de diferentes proveedores en lugar de quedar atrapados en uno solo. Herramientas como "puertas de enlace" de IA que permiten exactamente esto se han vuelto cada vez más populares.

Aunque Nadella nunca menciona explícitamente "código abierto" como método para retener la propiedad de los datos, este es el subtexto obvio de su argumento. Existe otro subtexto adicional: muchas grandes empresas, que aún mantienen algunos de sus propios centros de datos además de usar servicios en la nube, ya están migrando hacia modelos de código abierto instalados en sus propias instalaciones, lo que se conoce como "on-prem" en la jerga de la industria.

Idit Levine, fundadora y directora ejecutiva de Solo.io, una empresa que desarrolla software de redes y seguridad para ayudar a las empresas a gestionar sistemas de IA, confirma que está presenciando exactamente este cambio con sus propios clientes. Después de experimentar con proveedores de modelos propietarios, las empresas comienzan a preguntarse: "¿Puedo tomar un modelo de código abierto y ejecutarlo on-prem? Hará casi el 90% de lo que hace el grande. Costará mucho menos", dijo Levine a TechCrunch. "Lo entienden, y pueden controlarlo".

La tecnología de Solo.io fue seleccionada el año pasado para potenciar el proyecto Agentgateway de la Fundación Linux. La empresa cuenta con empresas como T-Mobile, ADP y SAP entre sus clientes. Levine observa que las empresas están instalando cada vez más modelos de código abierto on-prem y lo considera la próxima gran ola en el uso empresarial de IA.

No está sola en esta evaluación. Vercel, conocida principalmente como plataforma para construir y alojar sitios web pero que recientemente ha añadido herramientas de cambio de modelos de IA, y OpenRouter, una empresa que ayuda a los desarrolladores a enrutar solicitudes entre diferentes modelos de IA, están experimentando un aumento en el tráfico hacia modelos de código abierto. De hecho, los modelos abiertos representaron el 29% de todo el tráfico enrutado a través de la puerta de enlace de Vercel el mes pasado.

Con el director ejecutivo de Microsoft, una empresa que ha invertido en OpenAI y Anthropic, ahora instando públicamente a las empresas a desconfiar del uso de modelos propietarios, es probable que esta tendencia continúe creciendo. "Al consumir inteligencia, estás creando inteligencia. Y lo que creas debe pertenecerte", escribió Nadella.

La advertencia de Nadella representa un momento crítico en la evolución del mercado de IA empresarial. Sugiere que las organizaciones están comenzando a reconocer que la conveniencia de usar modelos propietarios de proveedores establecidos conlleva costos ocultos significativos en términos de pérdida de control sobre datos sensibles y conocimiento empresarial. La migración hacia soluciones de código abierto on-prem podría redefinir la dinámica competitiva del sector de IA en los próximos años, especialmente si más líderes empresariales adoptan la posición de Nadella.