Junio de 2024 es el mes donde la inteligencia artificial dejó de ser una tecnología de nicho para convertirse en infraestructura de plataforma para el consumidor masivo. Cuando Apple anuncia que sus dispositivos incluirán capacidades de IA generativa integradas en el sistema operativo, el mercado deja de contar en millones de usuarios y empieza a contar en miles de millones. Al mismo tiempo, Anthropic publicó Claude 3.5 Sonnet y redefinió lo que significa tener el mejor modelo disponible. Y en la Estación Espacial Internacional, dos astronautas de la misión Starliner de Boeing comenzaron una espera que se extendería mucho más allá de los ocho días planeados.

Apple Intelligence: el momento en que la IA se vuelve infraestructura

El 10 de junio, en la Worldwide Developers Conference (WWDC), Apple presentó Apple Intelligence: un conjunto de capacidades de inteligencia artificial integradas en iOS 18, iPadOS 18 y macOS Sequoia. La propuesta central incluye una nueva versión de Siri con capacidades de comprensión contextual profunda, herramientas de escritura asistida en todo el sistema, generación de imágenes integrada, resúmenes automáticos de notificaciones y correos, y —lo más significativo estratégicamente— integración nativa con ChatGPT de OpenAI para consultas que requieran capacidades más avanzadas que las disponibles en el dispositivo.

El acuerdo entre Apple y OpenAI es notable en lo que no incluye: Apple no paga a OpenAI. El valor para OpenAI es la distribución —acceso a la base de instalación de Apple como canal de adquisición de usuarios— y el valor para Apple es la capacidad de ofrecer una experiencia de IA de primera clase sin haber entrenado su propio modelo de lenguaje de gran escala. Es un acuerdo de distribución disfrazado de integración de producto, y es inteligente para ambas partes.

La escala del despliegue potencial es difícil de procesar: Apple tiene aproximadamente 1,500 millones de dispositivos activos. Si Apple Intelligence se despliega incluso en el 30% de ese parque —los dispositivos con chips suficientemente potentes para ejecutarla— representa 450 millones de usuarios con acceso a IA generativa integrada en su sistema operativo, sin necesidad de descargar una aplicación adicional ni crear una cuenta en un servicio externo. Ningún despliegue de IA en la historia ha llegado a esa escala con esa fricción baja.

Para los desarrolladores de aplicaciones en el ecosistema Apple, la integración de Apple Intelligence introduce una nueva variable: las capacidades de IA ya no son un diferenciador de una aplicación específica, sino una expectativa del sistema operativo. Las aplicaciones que no integren estas capacidades de manera coherente con el comportamiento del sistema comenzarán a sentirse desactualizadas.

"Cuando Apple integra IA en el sistema operativo, no está adoptando una tecnología. Está estableciendo el nuevo piso de lo que los usuarios esperan de cualquier dispositivo digital."

Claude 3.5 Sonnet: el mejor modelo público en junio de 2024

El 20 de junio, Anthropic lanzó Claude 3.5 Sonnet, un modelo que superó tanto a GPT-4o de OpenAI como al propio Claude 3 Opus —el modelo más capaz de la generación anterior— en los benchmarks de referencia de la industria. Lo relevante no es solo el resultado numérico: Claude 3.5 Sonnet alcanzó este nivel de rendimiento siendo el modelo de nivel intermedio de la nueva generación, lo que sugiere que el modelo Opus de Claude 3.5, cuando se publicara, quedaría aún más por encima.

Claude 3.5 Sonnet también introdujo mejoras en razonamiento multimodal, capacidad de análisis de código y consistencia en instrucciones complejas de múltiples pasos. Para los equipos que construyen aplicaciones sobre modelos de lenguaje, la combinación de precio, velocidad y capacidad de Claude 3.5 Sonnet lo hizo el modelo de referencia más equilibrado disponible en ese momento. La rotación del liderazgo entre GPT-4 en 2023, Claude 3 Opus en marzo de 2024 y Claude 3.5 Sonnet en junio señala un patrón claro: el estado del arte en modelos de lenguaje se mueve en ciclos de pocos meses, no de años.

Para las organizaciones que integran IA en sus procesos, esto tiene implicaciones de arquitectura: los sistemas que dependen de características específicas de un modelo en particular deben diseñarse con capas de abstracción que permitan la migración, porque el modelo que es líder hoy puede no ser la mejor opción en tres meses.

Boeing Starliner: ingeniería impecable en papel, problemas reales en órbita

En junio, Boeing lanzó a los astronautas Butch Wilmore y Suni Williams a bordo del Starliner hacia la Estación Espacial Internacional, en lo que se planificó como una misión de certificación de ocho días. El lanzamiento fue exitoso. El acoplamiento fue exitoso. Y entonces comenzaron los problemas: se detectaron fugas de helio en el sistema de propulsión y varios propulsores no funcionaron con la confiabilidad esperada durante las maniobras de aproximación.

Boeing y NASA iniciaron un proceso de análisis y evaluación que se extendería por semanas y eventualmente meses. Los astronautas permanecieron en la ISS mientras los ingenieros intentaban comprender si era seguro usar el Starliner para el viaje de regreso. El caso Starliner ilustra una diferencia fundamental entre la ingeniería aeroespacial y casi cualquier otro tipo de desarrollo de producto: no existe la posibilidad de un parche de software o una actualización de firmware cuando el hardware está a 400 kilómetros de altitud y dos personas dependen de él para regresar a casa.

Boeing había tardado más de una década en desarrollar el Starliner bajo el programa Commercial Crew de NASA, con sobrecostos que superaron los mil millones de dólares y múltiples retrasos. El programa fue diseñado para competir con SpaceX Crew Dragon, que ya había completado múltiples misiones exitosas. El contraste entre ambos programas se volvió el tema de conversación inevitable en la industria aeroespacial durante el segundo semestre de 2024.

EU AI Act: la regulación que cambia las reglas para las empresas globales

En agosto de 2024 entró en vigor oficialmente el EU AI Act, la primera legislación integral de inteligencia artificial en el mundo. Las empresas con operaciones en Europa —o que ofrezcan productos y servicios a usuarios europeos— tienen 12 meses para cumplir con los requisitos aplicables a sus sistemas de IA de alto riesgo, incluyendo transparencia, documentación, supervisión humana y prohibición de ciertas aplicaciones.

Para las empresas latinoamericanas que exportan servicios digitales o tecnología a Europa, el EU AI Act no es una preocupación futura: es un requisito presente. La regulación clasifica los sistemas de IA en niveles de riesgo —inaceptable, alto, limitado y mínimo— y establece obligaciones proporcionales al nivel de riesgo. Los sistemas de alto riesgo incluyen IA en reclutamiento, crédito, educación, seguridad y gestión de infraestructura crítica. Cualquier empresa que opere en estos sectores con componentes de IA debe iniciar su evaluación de cumplimiento con tiempo suficiente para ajustar sus sistemas antes de las fechas límite.

Lo que el primer semestre de 2024 deja como balance

De enero a junio de 2024, el sector tecnológico procesó más cambios estructurales de los que normalmente se producen en varios años: la legitimación institucional de Bitcoin, el debut del video generativo con IA, la renovación del liderazgo en modelos de lenguaje tres veces consecutivas, la democratización de los LLMs a través del open source, la voz como interfaz de computación en tiempo real, y la integración de IA generativa en el sistema operativo más extendido del mundo. Cada uno de estos eventos por separado habría sido el evento tecnológico más relevante de cualquier año anterior. Ocurrieron en seis meses.

Para las empresas que toman decisiones de tecnología en México, este semestre ofrece una enseñanza que va más allá de los eventos individuales: la velocidad de cambio estructural en tecnología ya no permite ciclos de evaluación de dos o tres años. Las organizaciones que adopten un modelo de revisión continua de sus capacidades tecnológicas —y que cuenten con equipos capaces de interpretar estos cambios en términos de impacto de negocio— estarán en mejor posición para capturar las oportunidades que este ritmo de cambio produce.