De Aristóteles a Bacon: el giro que necesita la inteligencia artificial corporativa
Los modelos de lenguaje de gran escala (LLMs) son herramientas impresionantes, pero las empresas necesitan sistemas que puedan actuar, observar consecuencias y aprender de la realidad en tiempo real. Enrique Dans, profesor universitario y Director de Innovación en una startup de inteligencia artificial, destaca la necesidad de un cambio de paradigma en el uso corporativo de la inteligencia artificial.
Los LLMs actuales son capaces de generar respuestas sofisticadas, pero las empresas requieren más que eso: necesitan estructuras formales, bucles de retroalimentación y la capacidad de aprender de los resultados. Dans señala que lo que funciona en teoría a menudo falla en la práctica, ya que conceptos como «memoria» o «autonomía» son difíciles de implementar sin una base sólida.
El problema no es solo técnico, sino epistemológico. La industria ha creado máquinas esencialmente aristotélicas, basadas en la lógica y la deducción, pero lo que se necesita es un enfoque más cercano al de Francis Bacon. Mientras que Aristóteles se centraba en silogismos, Bacon promovía un método basado en la observación, la experimentación y el aprendizaje continuo.
Los LLMs actuales permanecen confinados a la información que poseen, sin observar las consecuencias de sus recomendaciones. Esto es una limitación profundamente aristotélica, que Bacon superó al introducir un método de aprendizaje repetible que fomenta la innovación y el descubrimiento a través de la observación y la experimentación.