Estamos creando cerebros del tamaño de planetas solo para formatear un archivo JSON. Esa frase resume el riesgo de la falacia del modelo divino: invertir en modelos gigantes porque parecen impresionantes, cuando en la práctica muchas tareas útiles se resuelven mejor con cadenas de modelos más pequeños y arquitectura ingenieril sólida.

Vivimos en un Valle Inquietante de la inteligencia artificial: los sistemas alcanzan altos porcentajes en benchmarks pero siguen pareciendo torpes en el mundo real, y nada funciona bien sin acrobacias constantes en los prompts o múltiples pasos. Suena muy parecido al colapso de las Lisp Machines en 1987, pero con GPUs y racks en lugar de estaciones de trabajo y chips simbólicos.

En 1987 las máquinas Lisp especializadas se vendían como la única forma de ejecutar la verdadera inteligencia experta. Fueron reemplazadas casi de la noche a la mañana por estaciones de trabajo normales mucho más baratas que hacían el trabajo 'suficientemente bien'. Hoy los God Models como GPT-5 o equivalentes son los racks caros, y modelos más modestos combinados con técnicas de enrutamiento y especialización son las estaciones que ya resuelven casos prácticos de negocio.

La alternativa práctica no es cerebros cada vez más grandes sino cadenas eficientes: un pequeño router de 1 a 3 mil millones de parámetros que decide la ruta, un recuperador que aporta contexto, especialistas de 7 a 70 mil millones que ejecutan la tarea y un sintetizador que presenta resultados. Toda la cadena puede costar una fracción del precio de una única llamada a un modelo masivo y además puede ejecutarse localmente en dispositivos como el teléfono de 2027, reduciendo dependencia de centros de datos.

Pero hay una parte que nadie quiere discutir abiertamente: el impuesto de integración. En un mundo monolítico pagas tokens caros pero el desarrollo es sencillo. En un mundo encadenado los tokens son casi gratuitos pero la ingeniería se vuelve un infierno: enrutamiento, fallbacks, latencia, observabilidad, condiciones de carrera. Esa complejidad hará difícil construir aplicaciones abiertas al usuario finales como chatbots sin una inversión de ingeniería significativa.

El Gran Despertar llegará cuando un modelo abierto de 3 a 8 mil millones de parámetros que corra en hardware accesible haga el 95 por ciento de lo que hoy cuesta medio millón de dólares al mes. Ese día tambaleará la burbuja de financiación de modelos fronterizos. Para los maximalistas del AGI es difícil abandonar una idea hermosa, pero para los ingenieros esto significa que la magia está desapareciendo y la ingeniería real por fin puede comenzar. Eso es buena noticia para las empresas que buscan soluciones robustas y costeables.

En Q2BSTUDIO entendemos ese cambio. Somos una empresa de desarrollo de software y aplicaciones a medida que combina experiencia en inteligencia artificial, ciberseguridad, servicios cloud aws y azure y servicios de inteligencia de negocio para crear productos que funcionan en el mundo real. Diseñamos soluciones de software a medida y aplicaciones a medida pensadas para minimizar el impuesto de integración mediante arquitecturas modulares, orquestación de modelos y pipelines observables. Descubre nuestros servicios de IA para empresas y cómo aplicamos agentes IA y modelos especializados para casos concretos.

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