Cada maestrillo tiene su librillo y cada big tech tiene su LLM. Si alguien faltaba por unirse a la fiesta con una declaración de intenciones era Meta, compañía dirigida por un hombre tan oscuro como Sam Altman (OpenAI), tan despiadado como Elon Musk (xAI), políticamente mucho menos valiente que Dario Amodei (Anthropic) y de perfil no tan silencioso como el de Sundar Pichai (Alphabet). Mark Zuckerberg ha robado ideas, afrontado multas por vulneración de la privacidad, coqueteado con las artes marciales mixtas y respaldado a Donald Trump, pero, mucho más relevante a efectos crematísticos, también presentó esta semana Muse Spark, un gran modelo de lenguaje creado in house ya sin la magnética presencia de Yann LeCun, embarcado hoy en su propia aventura vía AMI Labs.

Puede establecerse una analogía. En las escuelas de negocio suele afirmarse que quien golpea primero golpea dos veces. Es lo que ocurrió con Facebook, consolidada hoy, pese a su decadencia, como red social de referencia en una categoría que podría definirse como de uso general; o con Instagram y el propósito olvidado de la fotografía; o con YouTube y la micro-televisión a la carta. Lo que los caballos que corren esta partida quieren ahora es imponerse en un derbi que sigue muy abierto, pues aunque ChatGPT se ha convertido en el estándar universal del mismo modo que lo es Facebook, existen infinidad de públicos y utilidades, y en paralelo todos los LLM aspiran a pescar usuarios en el caladero de Altman. Claude es la mejor prueba: alabada por los programadores como herramienta superior, también solventa cuestiones de índole más doméstica y además lo hace con nota, generando gráficas resultonas y procurando escarbar más allá de la superficie.

Nada de lo que propone Muse Spark es exactamente nuevo. La posible fortaleza del modelo reside en su naturaleza transversal, como si fuese un silo de silos capaz de aunar esfuerzos frente a la atomización que suponen ciertos flujos de trabajo (usar cada LLM allá donde más destaca). Se plantean tres niveles de razonamiento según la tarea, habrá integración con todas las aplicaciones de Meta, se recurre a una orquestación de agentes autónomos para aunar fuerzas ante misiones complejas y hay retazos de visión en tiempo real, consultoría médica, diseño de minijuegos y una clara estrategia de recomendación de productos.

Esta última línea es especialmente estratégica. La compañía francesa Orisha Commerce lanzó el jueves pasado un estudio titulado Los Consumidores del Mañana donde se recopilan los hábitos de consumo de jóvenes españoles de entre 15 y 25 años. El 62% confía en los productos que se sugiere ChatGPT y un tercio ya ha comprado a través de plataformas de IA. No hay que ser un lince para concluir que Meta, OpenAI, Alphabet/Google y las demás firmas del segmento acumulan un apabullante poder marketiniano en lo que podría ser el segundo capítulo histórico de la publicidad hipersegmentada, con los riesgos inherentes a estas prácticas y las sanciones a las que Bruselas siempre está más que dispuesta a recurrir.

Un detalle con miga podría otorgar a Muse Spark cierta ventaja competitiva. Se habla, de manera vaga, de que el usuario podrá visualizar la cadena de razonamiento, uno de los talones de Aquiles de los LLM, capaces de las más brillantes piruetas y las más estrafalarias chapuzas. Tampoco es ninguna novedad: los agentes o trabajadores digitales de la española Maisa permiten el acceso a esa caja negra y funcionan con código, circunstancia que permite identificar los errores con gran eficacia y prescindiendo de las dotes adivinatorias del algoritmo.

Si existe una sombra de duda, y es una sombra potencialmente inabarcable, es la de la propia coherencia del pulso que libran las big tech. Se ha dicho muchas veces y se repite ahora: alimentar el cerebro de estos mastodontes algorítmicos entraña un desafío bestial a la sostenibilidad. Los centros de datos son tan voraces como un millón de Goliats, y además los modelos se entrenan con datos manufacturados por el hombre, como si trabajasen a partir de un relato en lugar de ver por sí mismos el mundo, que es lo que LeCun persigue con AMI Labs. Esta posible desorientación recuerda un poco a la industria de la automoción, marcada por la transición hacia el coche eléctrico a partir de las baterías de litio, cuando resulta que muchos de los problemas intrínsecos a esta tecnología pueden sortearse con la alternativa de las baterías en estado sólido, tal y como demuestran las pruebas publicadas hasta la fecha por la finlandesa Donut Lab. Que Meta se apunte a la fiesta del LLM omnisciente tal vez sea bueno, regular o malo para el usuario (depende de mil factores, algunos apuntados en este texto), pero no está nada claro que conduzca al cáliz de la inteligencia artificial general.