La startup de Murati lanza un modelo de IA de pesos abiertos ante los temores sobre los datos empresariales

El CEO de Microsoft ↗ 0.03%, Satya Nadella, ha introducido lo que él llama la "Paradoja de la Información Inversa", argumentando que las empresas que adoptan IA empresarial están entregando sin saberlo su activo más valioso —el conocimiento propietario— cada vez que interactúan con un modelo.

En una publicación en X el lunes 13 de julio, Nadella escribió que las organizaciones "esencialmente pagan por la inteligencia dos veces, una con dinero y otra con algo aún más valioso: el conocimiento propietario que deben revelar para hacer que esa inteligencia sea útil". Cuanto mejor quiera una empresa que funcione su IA, argumentó, más experiencia interna, flujos de trabajo y procesos de toma de decisiones debe exponer a los proveedores de modelos.firstpost+2

El problema del 'escape de inteligencia'

Nadella advirtió que los sistemas de IA capturan lo que él llama "escape de inteligencia" —las correcciones, calificaciones y datos de uso generados cada vez que los empleados interactúan con herramientas de IA. Estos datos revelan conocimiento interno de la empresa que los proveedores pueden usar para construir productos competidores o concentrar el valor económico entre los operadores de infraestructura en lugar de en las empresas que generan el conocimiento.the-decoder+1

Su solución propuesta es un "límite de confianza" estricto dentro de cada empresa, construido sobre cinco pilares que él llama las Cinco C: Control, Capacidad, Elección, Costo y Compuesto. El marco insta a las empresas a poseer sus evaluaciones y bucles de retroalimentación, construir entornos de aprendizaje privados, mantener las capas de orquestación independientes de cualquier proveedor de modelos único, optimizar costos y crear sistemas de aprendizaje continuo que generen valor internamente.aiweekly+3

El doble rasero de la destilación

Nadella también apuntó a laboratorios de IA, incluidos OpenAI y Anthropic, por prohibir la destilación de modelos —la práctica de entrenar modelos más pequeños utilizando resultados de otros más grandes— en sus términos de servicio. Argumentó que esta postura es hipócrita dado que esos mismos laboratorios extrajeron libremente datos de la internet abierta para entrenar sus propios sistemas. Si los laboratorios pueden aprender de datos públicos, sostuvo Nadella, las empresas deberían ser libres de estudiar y mejorar los resultados por los que pagan.techcrunch+2

El modelo Inkling de Murati entra en la contienda

Las preocupaciones planteadas por Nadella encontraron una respuesta práctica el miércoles cuando Thinking Machines Lab, la startup fundada por la ex directora de tecnología de OpenAI, Mira Murati, lanzó su primer modelo llamado Inkling. El modelo de pesos abiertos de 975 mil millones de parámetros permite a las empresas descargarlo y personalizarlo con sus propios datos, un contraste directo con los modelos cerrados que criticó Nadella. El CEO de Palantir ↘ 0.36%, Alex Karp, había expresado advertencias similares semanas antes, diciendo a los líderes empresariales que "algo ha salido completamente mal" con la forma en que los laboratorios de IA manejan los datos de los clientes.wsj+5

"El vendedor aprende más y más sobre ti a medida que usas lo que compraste", escribió Nadella, "mientras que tú aprendes muy poco sobre lo que el vendedor está aprendiendo a cambio".thenextweb