Por Canuto  

El episodio más reciente del AI Daily Brief explora cómo los modelos de peso abierto como Qwen 3.8 Max podrían ser la solución al ‘AI washing’ corporativo, mientras Palantir, Apple y Google DeepMind redefinen el panorama de la inteligencia artificial empresarial.
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  • Palantir reporta ingresos de USD $1.94 mil millones, un 93% más que el año anterior, y su CEO Alex Karp critica a los laboratorios de IA por buscar capturar el valor de sus clientes.
  • El modelo chino Qwen 3.8 Max, con 2.4 billones de parámetros, se lanzará con pesos abiertos por primera vez, a un precio significativamente menor que el de sus competidores.
  • El artículo de opinión de Julie Averill, ex CIO de Lululemon, acuña el término ‘AI washing’ para describir a las empresas que exageran su uso de IA, y ahora los líderes empresariales están empezando a tomar conciencia.

En el episodio reciente del AI Daily Brief, se analizó cómo los modelos de peso abierto podrían combatir el “AI washing” corporativo. El video, titulado Can Open Models Solve Corporate AI Washing y presentado por el AI Daily Brief, recorre los resultados de Palantir, una disputa legal entre Apple y OpenAI, y el lanzamiento del modelo Qwen 3.8 Max.

El episodio comienza con los resultados trimestrales de Palantir, que muestran una demanda empresarial de IA en auge. La conversación luego se traslada al lanzamiento de Qwen 3.8 Max y su posible impacto en la estrategia de IA corporativa.

El tema central es el concepto de “AI washing”, que se refiere a empresas que exageran sus capacidades de IA para obtener beneficios de relaciones públicas. El episodio argumenta que los modelos abiertos podrían ser una herramienta clave para combatir esta práctica.

Palantir y la soberanía de la IA

Palantir registró ingresos trimestrales de USD $1,94 mil millones, un 93% más que el año anterior y superando las expectativas. Las ventas comerciales aumentaron un 149% interanual, superando la tasa de crecimiento del 133% del primer trimestre.

El CEO Alex Karp describió el trimestre como “de otro mundo” y proclamó que Palantir es la única empresa que ha demostrado la capacidad de transformar tokens en valor económico real. En su carta a los accionistas, Karp criticó a los laboratorios de modelos de lenguaje por estar “estructuralmente diseñados para capturar” la inteligencia organizacional y empresarial de sus clientes.

Karp también hizo comentarios polémicos, como que su negocio tiene “matices y connotaciones marxistas”, y comparó a los laboratorios de IA con quienes buscan “capturar los medios de producción” de sus socios. En una entrevista con CNBC, arremetió contra los altos ejecutivos de laboratorios como Anthropic, a quienes acusó de querer “drogarnos hacia un futuro que creen que controlan”.

La firma elevó sus previsiones anuales, lo que hizo que las acciones se dispararan un 10% en las operaciones posteriores al cierre. El mensaje de Karp se centra en la soberanía de la IA: el control sobre los datos, las instrucciones que ingieren los modelos y la inteligencia organizacional.

Apple contra OpenAI

Apple está envuelta en una demanda contra OpenAI, alegando que un empleado que dejó Apple para unirse a OpenAI robó secretos comerciales. OpenAI respondió con una carta calificando la demanda como “descuidada, agresiva y extrañamente personal”.

OpenAI reveló que Apple cometió un error al contactar a la persona equivocada, confundiendo dos apellidos asiáticos. Este incidente ha generado dudas sobre la validez de la demanda, ya que Apple admitió que sus abogados externos enviaron el correo a la dirección incorrecta.

El episodio señala que este error es tan increíble que capturó el espíritu de la comunidad de IA. Aunque el resultado legal es incierto, podría afectar los planes de OpenAI con el hardware si la disputa escala.

Google DeepMind y el gasto en IA

El director de estrategia de Google DeepMind, Just Son, reformuló los altísimos gastos de capital como un pago inicial para la auto-mejora recursiva. Durante un panel en UC Berkeley, dijo que la auto-mejora recursiva es una parte clave de la tesis de inversión.

Son reconoció que los ingresos actuales de IA “no sostienen los gastos de capital que estamos haciendo hasta ahora”, creando un “peligro de que podamos golpear una bolsa de aire de IA”. Sin embargo, argumenta que la construcción del gasto de capital no se trata de ingresos a corto plazo, sino de la “mayor apuesta científica que la civilización haya hecho jamás”.

Vulnerabilidad en bases de datos de ADN

Claude, el modelo de Anthropic, ayudó a investigadores a descubrir una vulnerabilidad de décadas de antigüedad en las bases de datos de evidencia de ADN utilizadas en el enjuiciamiento penal. Los científicos forenses guardan muestras de ADN como archivos digitales, y el software usado fue creado en 1995 con protecciones obsoletas.

Los investigadores pudieron alterar los archivos usando código escrito por Claude en unos 45 minutos. Una científica forense, Laura Gadoscom, dijo que estos archivos “legítimamente se consideran el estándar de oro de la ciencia forense” pero carecen de marcas a prueba de manipulación.

El creador del software ha trabajado con la Agencia de Ciberseguridad e Infraestructura de EE. UU. para implementar firmas digitales. Sarah Chu, directora de políticas en el Centro Promotor de Justicia Legal, señaló que el sector forense ha estado muy rezagado en ciberseguridad.

Qwen 3.8 Max: el lanzamiento que sacude la industria

Alibaba lanzó Qwen 3.8 Max, un modelo con 2.4 billones de parámetros, que habría sido el mejor modelo abierto del mundo si no fuera por el reciente lanzamiento de Kimmy K3. El modelo se destaca en codificación autónoma, con ejemplos de 10 días de desarrollo sin supervisión.

El precio es notablemente más bajo: USD $2 por millón de tokens de entrada y USD $6 por millón de tokens de salida, lo que lo hace un tercio del precio de Kimmy y una quinta parte del de Opus. Además, Alibaba anunció que abrirá los pesos completos por primera vez para un modelo de la serie Max.

Sin embargo, las primeras pruebas independientes mostraron resultados mixtos. Artificial Analysis publicó una puntuación de 53, pero rápidamente la retiró. Ethan Mollik dijo que es “un modelo sólido, pero no al nivel de Kimmy K3”, mientras que Datam lo llamó “inutilizable”, citando lentitud e inestabilidad.

Pavlhur probó el modelo en su prueba Bug Bench y encontró 19 de 105 errores, mientras que Kimmy K3 y Opus 5 arreglaron 21 cada uno. El costo de una prueba fue de USD $31, en comparación con USD $1,80 para GPT 5.6.

El AI washing y el camino hacia la madurez empresarial

El episodio conecta el lanzamiento de Qwen con el artículo de opinión de Julie Averill, ex CIO de Lululemon, publicado en el New York Times. Averill acuñó el término “AI washing” para describir a las empresas que afirman hacer más con IA de lo que realmente hacen.

Averill señala que el “deseo de IA” (la creencia de que la IA es mágica) lleva a recortes de empleo injustificados y a la pérdida de talento. Cita que en mayo se anunciaron 97.000 recortes de empleo, y que un 40% se atribuyeron a la IA, pero un tercio de los gerentes ya habían recontratado para esos puestos.

El episodio argumenta que la conversación empresarial sobre IA ha cambiado radicalmente en el último año. En el Simposio de Innovación Tekken de KPMG, los líderes ahora discuten gobernanza, costos y políticas de modelos abiertos, en lugar de casos de uso básicos.

Modelos abiertos como solución

La tesis central es que los modelos de peso abierto como Qwen 3.8 Max ofrecen a las empresas la capacidad de personalizar y controlar la IA, reduciendo el incentivo para el AI washing. Al tener acceso a los pesos, las organizaciones pueden ajustar los modelos a sus datos y necesidades, en lugar de depender de laboratorios externos.

Empresas como Thinking Machines Lab y Microsoft están explorando el ajuste fino y el enrutamiento de modelos. Stripe estaría por comprar OpenRouter por USD $10 mil millones, lo que muestra la creciente importancia de la intermediación de modelos.

El episodio concluye que la sofisticación empresarial está aumentando, y que las actitudes hacia el AI washing están cambiando. La IA requerirá trabajo y rediseño organizacional, y los atajos están destinados a fallar.

La próxima semana se publicarán los pesos del modelo Qwen 3.8 Max, y será clave ver cómo las empresas adoptan esta nueva herramienta en su lucha contra el AI washing. El futuro de la IA corporativa podría depender de la transparencia y el control que ofrecen los modelos abiertos.


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