Josef Brocki: «El modelo de IA se está convirtiendo en una commodity; la ventaja está en las personas que lo despliegan»

El mercado de la inteligencia artificial crece a un ritmo desbocado, pero sus previsiones bailan tanto de una consultora a otra que planificar sobre ellas es un ejercicio de fe. Josef Brocki, fundador y CEO de Evolve, que bajo el modelo de Tech Enablement, forma profesionales en IA y nuevas tecnologías, además de acompañar a grandes empresas en su adopción tecnológica, propone cambiar la pregunta: no cuánto crecerá la IA, sino qué hacer cuando nadie sabe cuánto crecerá. En esta entrevista repasa la ola de la IA agéntica y sus fracasos anunciados, el desplome del coste que ha convertido los modelos en un bien de consumo, el problema real del retorno y por qué, en plena incertidumbre, la única jugada sensata es construir capacidad.

El mercado de la IA no para de crecer, pero las previsiones varían enormemente según la fuente. ¿Se puede planificar sobre esas cifras?

Con prudencia. Las estimaciones del tamaño del mercado para 2025 van de unos 244.000 millones de dólares a más de 750.000 según la casa que consultes, y solo la IA generativa la cifra Gartner en 644.000 millones. Un factor de tres entre firmas serias no es un matiz, es una señal de que nadie tiene una bola de cristal. Hay una vieja ley, la de Amara, que lo resume bien: tendemos a sobreestimar el impacto de una tecnología a corto plazo y a subestimarlo a largo.

Para un director de tecnología la conclusión es liberadora: dejar de intentar acertar el número. Las propias previsiones se revisan sin parar; el Foro Económico Mundial ha estimado la inestabilidad de las competencias en el 44% en 2023 y el 39% en 2025. Si el pronóstico cambia cada dos años, apostar el presupuesto a una cifra es ingenuo. Lo racional es invertir en lo que se denomina como movimientos sin arrepentimiento: decisiones que pagan en cualquier escenario. Y construir capacidad interna es el más claro de todos.

La gran promesa ahora es la IA agéntica. ¿Es el salto que muchos esperan o hay más ruido que realidad?

Hay muchísimo ruido. Gartner prevé que más del 40% de los proyectos de IA agéntica se cancelen antes de que acabe 2027, por costes que se disparan, retorno difuso y controles de riesgo insuficientes. Son, exactamente, las mismas causas por las que fracasan los pilotos de IA. La propia Gartner habla de «agent washing»: de los miles de proveedores que se anuncian como agénticos, apenas un puñado construye agentes de verdad. Nuestra experiencia es que, en muy pocos casos, lo que las empresas despliegan son agentes reales que planifican y actúan; el resto son los flujos de siempre con una etiqueta nueva.

No digo que la agéntica sea humo, va a ser importante. Digo que no resuelve el problema de fondo, lo agrava. Un agente toma decisiones y ejecuta acciones por su cuenta. Darle autonomía a un sistema dentro de una organización que todavía no domina ni sus procesos ni el gobierno de sus datos no es un avance, es multiplicar el riesgo. La promesa de la agéntica va a llegar, pero primero a las empresas que hayan hecho los deberes: datos en orden, procesos claros y personas capaces de supervisar lo que hace la máquina.

Si la tecnología avanza tan rápido y llega a todos por igual, ¿dónde queda entonces la ventaja competitiva?

En lo que no se compra en una API. Fíjate en el dato más revelador de los últimos dos años: según el Índice de IA de Stanford, usar un modelo equivalente al GPT-3.5 pasó de costar unos 20 dólares por millón de tokens a finales de 2022 a siete céntimos a finales de 2024. Es una caída de más de 280 veces en año y medio. Y los modelos abiertos casi han alcanzado a los cerrados. Cuando la inteligencia se vuelve tan barata y tan genérica, deja de ser un diferencial.

Además, el liderazgo entre proveedores cambia cada pocos trimestres: Anthropic ha pasado en dos años del 12% al 40% del gasto empresarial en modelos. Atarte a un proveedor como estrategia es construir sobre arena. El valor se ha desplazado hacia lo que sí es tuyo y sí es difícil de replicar: tus datos, tu integración, tu gobierno y, sobre todo, la capacidad de tu gente para usar todo eso con criterio. El modelo es una commodity. Las personas que saben exprimirlo, no.

Se está invirtiendo muchísimo. Un estudio de Forbes con directivos de grandes empresas encontró que menos del 1% ha logrado un retorno significativo de la IA, y que la mitad de las que ya la tienen en producción no es capaz de medir su impacto. ¿Está llegando el retorno?

Sobre esto, siempre me viene a la mente un experimento controlado de la organización METR, que midió a desarrolladores expertos trabajando con y sin IA en su propio código: fueron un 19% más lentos usando IA, aunque ellos creían haber ido un 20% más rápido. La herramienta, sin la preparación adecuada, puede restar mientras te convence de que suma. El retorno de la IA no es un efecto automático de comprar licencias. Es el resultado de preparar los procesos y a las personas, y de medir en serio. Esto lo hemos visto en muchas empresas de nuestro país.

Usted insiste mucho en las personas. ¿Por qué cuesta tanto que los equipos sigan el ritmo?

Porque la obsolescencia va más rápido que la formación. La vida media de una competencia técnica ronda ya los dos años y medio, cuando hace una década eran ocho o diez. El Foro Económico Mundial calcula que el 39% de las competencias cambiarán antes de 2030 y que casi seis de cada diez trabajadores necesitarán reciclarse. El problema es de velocidades: un plan de formación corporativa tarda trimestres en montarse, y la tecnología se mueve en semanas.

Por eso creo que el reskilling ha dejado de ser un beneficio para el empleado y se ha convertido en infraestructura crítica de la empresa.

¿Y España y Europa en qué posición quedan en todo esto?

En una que conviene mirar sin complejos pero sin autoengaño. El informe Draghi lo dejó claro: alrededor del 70% de los modelos fundacionales se han desarrollado en Estados Unidos y tres grandes proveedores estadounidenses controlan más del 65% de la nube. La inversión privada en IA de Estados Unidos en un solo año, 2024, superó los 109.000 millones de dólares; la Estrategia de IA española moviliza 1.500 millones de euros. Esa liga, la de construir los grandes modelos, no la vamos a jugar.

Pero hay otra liga que sí es nuestra y que decide más de lo que parece: la capacidad de nuestras empresas y nuestros profesionales para usar bien esa tecnología. La soberanía, a escala de empresa, no es fabricar el modelo, es no depender de nadie para sacarle partido: tener criterio propio, datos propios y gente formada. Ahí España puede competir de tú a tú, y ahí es donde deberíamos concentrar el esfuerzo.

Ante tanta incertidumbre, ¿qué debería hacer hoy un responsable de tecnología?

Ni perseguir cada novedad que sale ni quedarse congelado esperando a que se despeje el panorama, porque no se va a despejar. Lo sensato son esos movimientos que pagan en cualquier escenario: poner en orden tus datos, definir cómo gobiernas la IA y formar a tu gente para que la use con criterio, que además es lo que la ley ya te exige. Y elegir un solo caso con retorno claro y ejecutarlo bien, en lugar de diez pilotos a la vez. Capacidad y foco. Predecir el futuro de la IA es imposible; estar preparado para varios futuros a la vez, no, y eso sí está en tu mano.