Hace unas semanas, un amigo mío que trabaja en finanzas tradicionales desafió una de mis suposiciones sobre la IA.
Estábamos discutiendo los últimos lanzamientos de modelos.
Nuevos puntos de referencia.
Nuevas capacidades de razonamiento.
La conversación habitual.
Luego me hizo una pregunta sencilla:
"Si mañana sale un modelo de IA mejor, ¿cambiarías de inmediato?"
Respondí sin dudar.
"Por supuesto."
Pero más tarde esa noche, decidí poner a prueba mi propia respuesta.
Abrí otro asistente de IA y traté de recrear un flujo de trabajo que había estado manejando durante meses.
En minutos, me frustré.
No porque el modelo fuera malo.
De hecho, algunas respuestas eran argumentablemente mejores.
El problema era otro.
No conocía los proyectos en los que había estado trabajando.
No conocía mi estilo de escritura.
No conocía las decisiones que ya había tomado.
Pasé más tiempo reconstruyendo el contexto que realmente trabajando.
Ahí fue cuando me di cuenta de algo.
Durante años, las empresas de tecnología construyeron fosos a través de efectos de red.
Facebook se volvió valioso porque todos ya estaban allí.
Visa se volvió valiosa porque todos la aceptaban.
Pero la IA puede estar introduciendo un tipo diferente de foso.
No uso una IA porque otras personas la usen.
La uso porque ya me entiende.
La debilidad oculta en la carrera actual de IA es que la mayoría de la gente aún se centra en la inteligencia.
Sin embargo, la inteligencia se está volviendo más barata cada año.
El contexto no.
Por eso OpenGradient se siente interesante.
El proyecto parece estar construido sobre una suposición que muchas personas aún subestiman:
El futuro ganador puede no ser la IA con la puntuación más alta en los benchmarks.
Puede ser el ecosistema que posea la capa de contexto más rica.
¿La implicación controvertida?
El próximo monopolio de IA puede no estar construido sobre modelos.
Puede estar construido sobre memoria.
Mi tesis:
El contexto crea un bloqueo más fuerte que los efectos de red.#opg $OPG $BSB @OpenGradient