La IA como biología: por qué pensar como un jardinero es mejor que la ingeniería para el ROI empresarial
La inversión en IA ha sido enorme, pero parece que no se han obtenido los beneficios prometidos. Las organizaciones esperan 3,71 dólares a cambio de cada dólar invertido en IA generativa, según Encuesta trimestral sobre el pulso de la IA de KPMG. El 70% de los líderes planifican inversiones de entre 50 y 250 millones de dólares por año Informe de la industria AmpliFai 2025. ¿Pero la realidad? Las iniciativas de IA en toda la empresa solo logran un ROI del 5,9% frente a una inversión de capital del 10%. Y, sorprendentemente, ninguna de las organizaciones encuestadas afirma haber obtenido aún la rentabilidad esperada, según Hallazgos de KPMG para el primer trimestre de 2025.
Quizás esto esté relacionado con la forma en que la mayoría de las empresas abordan la IA. Tratamos la IA como un software tradicional, algo que hay que diseñar, construir e implementar. Pero la IA no funciona de esa manera. Las redes neuronales no se ensamblan, sino que crecen. Evolucionan, aprenden y se adaptan como los organismos biológicos. Las empresas que obtienen resultados extraordinarios entienden esta verdad fundamental: cuando se pasa de pensar como un ingeniero a pensar como un jardinero - de construir a cultivar - la tasa de fracaso del 90% se convierte en una oportunidad de crecimiento. Esta perspectiva biológica no es solo una metáfora; es la clave para entender por qué fracasan la mayoría de los proyectos de IA y cómo hacer que los suyos tengan éxito. Empecemos por cómo se desarrolla realmente la IA.
Cultivar redes neuronales como las plantas
Considere los modelos de aprendizaje automático. No son implementaciones de código de estilo perfectamente deterministas en cuanto a si/entonces. Las redes neuronales se «cultivan» como una planta o un árbol cultivados. El investigador le proporciona los datos correctos, configura las funciones objetivas, ajusta los hiperparámetros, del mismo modo que quien cultiva una planta trata el suelo, proporciona agua y se asegura de que la planta reciba la cantidad adecuada de luz solar.
Abordar la IA como la biología no es una visión novedosa. Muchos expertos en la materia abordan la IA de esta manera. Sin embargo, en realidad nuestras empresas no nos basamos en esta información.
Toma La reciente investigación sobre la interpretabilidad mecanicista de Anthropic. Hablan de cómo las herramientas de la neurobiología son increíblemente útiles cuando se trata de entender la IA. Utilizan lo que llaman «microscopios» para estudiar las redes neuronales, descubriendo estructuras similares a las biológicas en los modelos de IA. Características que forman circuitos similares a la organización neuronal biológica. Millones de conceptos que surgen de forma natural (no programados). En su artículo de junio de 2024, titulado «Mapping the Mind of a Large Language Model», lograron lo que describen como «la primera visión detallada de un modelo lingüístico de gran tamaño moderno y apto para producción», extrayendo millones de características interpretables de Claude Sonnet.
Chris Olah, cofundador de Anthropic y pionero en la interpretabilidad de las redes neuronales, lo expresa bien: «Las analogías con la biología a menudo sugieren observar más de cerca los detalles y la estructura interna de las redes neuronales».
Compare el enfoque de ingeniería tradicional y el enfoque biológico
La investigación de IBM capta el problema a la perfección: «La gente decía: 'Primer paso: vamos a utilizar los LLM. Segundo paso: ¿Para qué debemos usarlos? '... Lograr un ROI positivo en una transformación de la IA requiere el enfoque inverso». La mentalidad de ingeniería comienza con la herramienta y busca aplicaciones, exactamente lo que Marco Critical 7 se identifica como un fracaso del enfoque estratégico que contribuye a la tasa de fracaso del proyecto del 90%. El jardinero comienza con el medio ambiente y deja que surjan soluciones.
Los requisitos de energía por sí solos revelan el desajuste. La IA convencional requiere conjuntos de datos masivos, GPU de alto rendimiento e infraestructuras basadas en la nube. Mientras tanto, los sistemas biológicos logran hazañas extraordinarias con un gasto energético mínimo, una lección de eficiencia que apenas estamos empezando a apreciar.
Evidencia de campo: interpretabilidad mecanicista y evolución de múltiples agentes
El Investigación antrópica sobre la interpretabilidad mecanicista es fascinante. Utilizan técnicas de la neurobiología que, de hecho, son más eficaces en la IA que en los cerebros biológicos, con la ventaja de contar con miles de modelos frente a las raras oportunidades quirúrgicas y los experimentos controlados con observación neuronal completa. Han descubierto características que forman circuitos notablemente similares a la organización neuronal biológica. Millones de conceptos que surgen de forma natural a través de la exposición a los datos: desarrollados, no programados.
El documento EvoAgentr y la investigación evolutiva con múltiples agentes muestran esto en acción. La evolución automática de los agentes especializados mediante la mutación, el cruce y la selección genera configuraciones diversas que ningún ingeniero podría haber diseñado. Las presiones ambientales impulsan la especialización, al igual que los pinzones de Darwin. Los modelos de IA que utilizan estos principios biológicos muestran mejoras espectaculares: el rendimiento se cuadruplica en las pruebas biológicas más exigentes, lo que duplica el rendimiento de los expertos humanos en campos especializados. Esto no es metafórico. Es mensurable.
Los ecosistemas sociales sintéticos como sustrato de desarrollo
El enfoque tradicional, mecanicista y en cascada de la IA es ineficiente y pasa por alto toda la complejidad de las tareas laborales y no aprovecha la capacidad de los agentes para aprender. La mejor manera de obtener el rendimiento y la adaptabilidad y, al mismo tiempo, minimizar los riesgos es aumentar los flujos de trabajo, las herramientas y mucho más de los agentes en un entorno simulado.
La investigación sobre la simulación de personas sintéticas muestra personalidades artificiales complejas con perfiles psicológicos detallados. Perfiles «vivos» que pueden entrevistarse y observarse a gran escala. Escala infinita, variabilidad controlada, disponibilidad constante.
El Marco Sotopia permite interacciones sociales complejas entre los agentes. Escenarios de juegos de rol con coordinación, colaboración y competencia. Interacciones no omniscientes que requieren inferencia social. Mientras tanto, la investigación de AgentSociety demuestra que miles de agentes tienen millones de interacciones. Entornos sociales realistas con dinámica económica. Vidas sociales que surgen de las interacciones entre agentes.
El Evaluación de agente/empresa proporciona simulaciones organizacionales completas como caldo de cultivo. Aquí es donde se hace realidad.
Realidad empresarial: cómo un enfoque biológico resuelve los desafíos de implementación
Muchos de los desafíos para obtener los beneficios y la eficiencia de la IA provienen de tratarla como proyectos de software y no como los sistemas flexibles y no deterministas que son.
El problema del purgatorio piloto
El marco Blend 360 Critical 7 nos da las cifras: el 90% de los proyectos de IA nunca llegan a la fase de producción. Existe una enorme brecha entre el valor empresarial potencial y el práctico. Los enfoques de ingeniería tradicionales están fallando a gran escala debido a la naturaleza dinámica y no determinista de la IA y los agentes.
Soluciones biológicas para las barreras de despliegue
Estás entrenando a los agentes, no construyéndolos. Esta es la idea clave.
Alineación de estrategias mediante la integración de los ecosistemas. Los datos como sustrato vivo frente a recurso gestionado. Infraestructura evolutiva frente a alojamiento estático. Adopción orgánica frente a gestión de cambios forzosos. Fiabilidad demostrada mediante la creación de confianza evolutiva.
El 85% de los líderes de IA citan la calidad de los datos como su mayor obstáculo, según Investigación de implementación de KPMG. Pero esta es la cuestión: los sistemas biológicos tratan los datos desordenados del mundo real como una presión evolutiva que fortalece la solidez. No necesitan conjuntos de datos perfectos y previamente limpiados.
De los flujos de trabajo a los ecosistemas
Limitaciones actuales de los agentes basados en el flujo de trabajo
Estas restricciones se disuelven cuando pasamos al pensamiento biológico, a pensar como jardineros en lugar de como ingenieros.
Desarrollo centrado en la simulación
Investigación de referencia de The Agent Company muestra el camino a seguir. Complete las simulaciones organizacionales como caldo de cultivo. Entornos de experimentación seguros. El crecimiento basado en escenarios frente a la programación del flujo de trabajo.
Desarrollo de agentes evolutivos
La IA como marco de implementación de la biología
Requisitos de infraestructura de simulación
Ecosistemas sociales ricos con diversas personas sintéticas. Entornos profesionales realistas con herramientas auténticas. Capacidades de generación de escenarios dinámicos. Soporte de interacción multimodal.
Nuevas metodologías de desarrollo
Diseño ambiental versus programación explícita. La ciencia observacional frente al desarrollo basado en la especificación. Comprensión de la dinámica de los ecosistemas. Diseño de presión selectiva para una evolución beneficiosa.
Los equipos se convierten en científicos observacionales que estudian sus jardines digitales en lugar de redactores de especificaciones que intentan diseñar resultados.
Seguridad a través de la comprensión biológica
La investigación sobre neuroIA de Stanford hace una observación importante: «Los seres humanos son los únicos agentes conocidos capaces de obtener una inteligencia general que puede funcionar con solidez incluso en situaciones desconocidas». Esto nos brinda un plan probado para un desarrollo de IA más seguro.
La investigación de interpretabilidad de Anthropic permite comprender los mecanismos internos para las intervenciones de seguridad. Pruebas de comportamiento en entornos sintéticos. Pruebas de esfuerzo en condiciones simuladas seguras. Cuando entendemos la IA como un organismo y no como una máquina, podemos identificar y abordar los problemas antes de que se manifiesten en la producción.
Implicaciones empresariales
Ventajas competitivas
El enfoque biológico (el enfoque del jardinero) crea un valor de IA sostenible y escalable. Patrones de crecimiento exponencial versus lineal. Si bien los enfoques de ingeniería muestran una mejora lineal con la inversión, los sistemas biológicos muestran un crecimiento exponencial. Cada adaptación exitosa se convierte en la base para una mayor evolución.
La alineación natural con los objetivos empresariales se produce a través de las presiones ambientales. La innovación continua como propiedad emergente.
Los sistemas neuromórficos demuestran esta eficiencia, utilizando órdenes de magnitud menos de potencia al procesar solo los picos relevantes. Aprenden de forma continua y en tiempo real, adaptándose de forma dinámica sin necesidad de volver a capacitarse.
Cambios organizacionales
Esto requiere un pensamiento ecológico frente a una mentalidad de ingeniería. Nuevos requisitos de habilidades: se necesitan personas que comprendan los principios de la biología y la ecología, no solo las ciencias de la computación. Desarrollo gradual de capacidades frente a despliegues a gran escala. Fomento de la confianza mediante una fiabilidad demostrada.
Como dice Darío Amodei, director ejecutivo de Anthropic: «El progreso de la tecnología subyacente es inexorable y está impulsado por fuerzas demasiado poderosas como para detenerlo, pero la forma en que ocurre... es perfectamente posible cambiar y, al hacerlo, es posible tener un gran impacto positivo».
Direcciones futuras
Evolución tecnológica
Vamos a ver plataformas de simulación más avanzadas. Personajes sintéticos más sofisticados. Mejores algoritmos evolutivos para el desarrollo de agentes. Herramientas de interpretabilidad mejoradas.
Transformación de la industria
Más allá del purgatorio de pilotos. Ventaja competitiva sostenible a través de los ecosistemas de inteligencia artificial. Adopción de enfoques biológicos en toda la industria. Nuevos estándares para el desarrollo y la implementación de la IA.
El futuro biológico: deje que su jardín crezca
El cambio de paradigma de la ingeniería a la biología - de ingeniero a jardinero - es clave para la materialización del valor de la IA. Tenemos que trabajar con las tendencias evolutivas naturales de la IA. Esto crea una creación de valor exponencial y sostenible. Transformará la industria a través del pensamiento ecosistémico.
La naturaleza ya ha resuelto muchos de los desafíos a los que se enfrenta la IA en la actualidad. Acabamos de aprender a aplicar estos principios para crear una nueva generación de IA que evolucione, en lugar de limitarse a la informática.
La pregunta no es si pensar como un jardinero transformará la implementación de la IA, sino qué tan rápido adaptarán las organizaciones sus modelos mentales. Quienes reconozcan la naturaleza orgánica de la IA, que la consideren más como jardineros que como ingenieros, definirán la próxima era de la tecnología empresarial. El futuro pertenece a quienes saben cultivar la inteligencia artificial en lugar de intentar construirla.
Referencias:
La IA como biología: por qué pensar como un jardinero es mejor que la ingeniería para el ROI empresarial
La inversión en IA ha sido enorme, pero parece que no se han obtenido los beneficios prometidos. Las organizaciones esperan 3,71 dólares a cambio de cada dólar invertido en IA generativa, según Encuesta trimestral sobre el pulso de la IA de KPMG. El 70% de los líderes planifican inversiones de entre 50 y 250 millones de dólares por año Informe de la industria AmpliFai 2025. ¿Pero la realidad? Las iniciativas de IA en toda la empresa solo logran un ROI del 5,9% frente a una inversión de capital del 10%. Y, sorprendentemente, ninguna de las organizaciones encuestadas afirma haber obtenido aún la rentabilidad esperada, según Hallazgos de KPMG para el primer trimestre de 2025.
Quizás esto esté relacionado con la forma en que la mayoría de las empresas abordan la IA. Tratamos la IA como un software tradicional, algo que hay que diseñar, construir e implementar. Pero la IA no funciona de esa manera. Las redes neuronales no se ensamblan, sino que crecen. Evolucionan, aprenden y se adaptan como los organismos biológicos. Las empresas que obtienen resultados extraordinarios entienden esta verdad fundamental: cuando se pasa de pensar como un ingeniero a pensar como un jardinero - de construir a cultivar - la tasa de fracaso del 90% se convierte en una oportunidad de crecimiento. Esta perspectiva biológica no es solo una metáfora; es la clave para entender por qué fracasan la mayoría de los proyectos de IA y cómo hacer que los suyos tengan éxito. Empecemos por cómo se desarrolla realmente la IA.
Cultivar redes neuronales como las plantas
Considere los modelos de aprendizaje automático. No son implementaciones de código de estilo perfectamente deterministas en cuanto a si/entonces. Las redes neuronales se «cultivan» como una planta o un árbol cultivados. El investigador le proporciona los datos correctos, configura las funciones objetivas, ajusta los hiperparámetros, del mismo modo que quien cultiva una planta trata el suelo, proporciona agua y se asegura de que la planta reciba la cantidad adecuada de luz solar.
Abordar la IA como la biología no es una visión novedosa. Muchos expertos en la materia abordan la IA de esta manera. Sin embargo, en realidad nuestras empresas no nos basamos en esta información.
Toma La reciente investigación sobre la interpretabilidad mecanicista de Anthropic. Hablan de cómo las herramientas de la neurobiología son increíblemente útiles cuando se trata de entender la IA. Utilizan lo que llaman «microscopios» para estudiar las redes neuronales, descubriendo estructuras similares a las biológicas en los modelos de IA. Características que forman circuitos similares a la organización neuronal biológica. Millones de conceptos que surgen de forma natural (no programados). En su artículo de junio de 2024, titulado «Mapping the Mind of a Large Language Model», lograron lo que describen como «la primera visión detallada de un modelo lingüístico de gran tamaño moderno y apto para producción», extrayendo millones de características interpretables de Claude Sonnet.
Chris Olah, cofundador de Anthropic y pionero en la interpretabilidad de las redes neuronales, lo expresa bien: «Las analogías con la biología a menudo sugieren observar más de cerca los detalles y la estructura interna de las redes neuronales».
Compare el enfoque de ingeniería tradicional y el enfoque biológico
La investigación de IBM capta el problema a la perfección: «La gente decía: 'Primer paso: vamos a utilizar los LLM. Segundo paso: ¿Para qué debemos usarlos? '... Lograr un ROI positivo en una transformación de la IA requiere el enfoque inverso». La mentalidad de ingeniería comienza con la herramienta y busca aplicaciones, exactamente lo que Marco Critical 7 se identifica como un fracaso del enfoque estratégico que contribuye a la tasa de fracaso del proyecto del 90%. El jardinero comienza con el medio ambiente y deja que surjan soluciones.
Los requisitos de energía por sí solos revelan el desajuste. La IA convencional requiere conjuntos de datos masivos, GPU de alto rendimiento e infraestructuras basadas en la nube. Mientras tanto, los sistemas biológicos logran hazañas extraordinarias con un gasto energético mínimo, una lección de eficiencia que apenas estamos empezando a apreciar.
Evidencia de campo: interpretabilidad mecanicista y evolución de múltiples agentes
El Investigación antrópica sobre la interpretabilidad mecanicista es fascinante. Utilizan técnicas de la neurobiología que, de hecho, son más eficaces en la IA que en los cerebros biológicos, con la ventaja de contar con miles de modelos frente a las raras oportunidades quirúrgicas y los experimentos controlados con observación neuronal completa. Han descubierto características que forman circuitos notablemente similares a la organización neuronal biológica. Millones de conceptos que surgen de forma natural a través de la exposición a los datos: desarrollados, no programados.
El documento EvoAgentr y la investigación evolutiva con múltiples agentes muestran esto en acción. La evolución automática de los agentes especializados mediante la mutación, el cruce y la selección genera configuraciones diversas que ningún ingeniero podría haber diseñado. Las presiones ambientales impulsan la especialización, al igual que los pinzones de Darwin. Los modelos de IA que utilizan estos principios biológicos muestran mejoras espectaculares: el rendimiento se cuadruplica en las pruebas biológicas más exigentes, lo que duplica el rendimiento de los expertos humanos en campos especializados. Esto no es metafórico. Es mensurable.
Los ecosistemas sociales sintéticos como sustrato de desarrollo
El enfoque tradicional, mecanicista y en cascada de la IA es ineficiente y pasa por alto toda la complejidad de las tareas laborales y no aprovecha la capacidad de los agentes para aprender. La mejor manera de obtener el rendimiento y la adaptabilidad y, al mismo tiempo, minimizar los riesgos es aumentar los flujos de trabajo, las herramientas y mucho más de los agentes en un entorno simulado.
La investigación sobre la simulación de personas sintéticas muestra personalidades artificiales complejas con perfiles psicológicos detallados. Perfiles «vivos» que pueden entrevistarse y observarse a gran escala. Escala infinita, variabilidad controlada, disponibilidad constante.
El Marco Sotopia permite interacciones sociales complejas entre los agentes. Escenarios de juegos de rol con coordinación, colaboración y competencia. Interacciones no omniscientes que requieren inferencia social. Mientras tanto, la investigación de AgentSociety demuestra que miles de agentes tienen millones de interacciones. Entornos sociales realistas con dinámica económica. Vidas sociales que surgen de las interacciones entre agentes.
El Evaluación de agente/empresa proporciona simulaciones organizacionales completas como caldo de cultivo. Aquí es donde se hace realidad.
Realidad empresarial: cómo un enfoque biológico resuelve los desafíos de implementación
Muchos de los desafíos para obtener los beneficios y la eficiencia de la IA provienen de tratarla como proyectos de software y no como los sistemas flexibles y no deterministas que son.
El problema del purgatorio piloto
El marco Blend 360 Critical 7 nos da las cifras: el 90% de los proyectos de IA nunca llegan a la fase de producción. Existe una enorme brecha entre el valor empresarial potencial y el práctico. Los enfoques de ingeniería tradicionales están fallando a gran escala debido a la naturaleza dinámica y no determinista de la IA y los agentes.
Soluciones biológicas para las barreras de despliegue
Estás entrenando a los agentes, no construyéndolos. Esta es la idea clave.
Alineación de estrategias mediante la integración de los ecosistemas. Los datos como sustrato vivo frente a recurso gestionado. Infraestructura evolutiva frente a alojamiento estático. Adopción orgánica frente a gestión de cambios forzosos. Fiabilidad demostrada mediante la creación de confianza evolutiva.
El 85% de los líderes de IA citan la calidad de los datos como su mayor obstáculo, según Investigación de implementación de KPMG. Pero esta es la cuestión: los sistemas biológicos tratan los datos desordenados del mundo real como una presión evolutiva que fortalece la solidez. No necesitan conjuntos de datos perfectos y previamente limpiados.
De los flujos de trabajo a los ecosistemas
Limitaciones actuales de los agentes basados en el flujo de trabajo
Estas restricciones se disuelven cuando pasamos al pensamiento biológico, a pensar como jardineros en lugar de como ingenieros.
Desarrollo centrado en la simulación
Investigación de referencia de The Agent Company muestra el camino a seguir. Complete las simulaciones organizacionales como caldo de cultivo. Entornos de experimentación seguros. El crecimiento basado en escenarios frente a la programación del flujo de trabajo.
Desarrollo de agentes evolutivos
La IA como marco de implementación de la biología
Requisitos de infraestructura de simulación
Ecosistemas sociales ricos con diversas personas sintéticas. Entornos profesionales realistas con herramientas auténticas. Capacidades de generación de escenarios dinámicos. Soporte de interacción multimodal.
Nuevas metodologías de desarrollo
Diseño ambiental versus programación explícita. La ciencia observacional frente al desarrollo basado en la especificación. Comprensión de la dinámica de los ecosistemas. Diseño de presión selectiva para una evolución beneficiosa.
Los equipos se convierten en científicos observacionales que estudian sus jardines digitales en lugar de redactores de especificaciones que intentan diseñar resultados.
Seguridad a través de la comprensión biológica
La investigación sobre neuroIA de Stanford hace una observación importante: «Los seres humanos son los únicos agentes conocidos capaces de obtener una inteligencia general que puede funcionar con solidez incluso en situaciones desconocidas». Esto nos brinda un plan probado para un desarrollo de IA más seguro.
La investigación de interpretabilidad de Anthropic permite comprender los mecanismos internos para las intervenciones de seguridad. Pruebas de comportamiento en entornos sintéticos. Pruebas de esfuerzo en condiciones simuladas seguras. Cuando entendemos la IA como un organismo y no como una máquina, podemos identificar y abordar los problemas antes de que se manifiesten en la producción.
Implicaciones empresariales
Ventajas competitivas
El enfoque biológico (el enfoque del jardinero) crea un valor de IA sostenible y escalable. Patrones de crecimiento exponencial versus lineal. Si bien los enfoques de ingeniería muestran una mejora lineal con la inversión, los sistemas biológicos muestran un crecimiento exponencial. Cada adaptación exitosa se convierte en la base para una mayor evolución.
La alineación natural con los objetivos empresariales se produce a través de las presiones ambientales. La innovación continua como propiedad emergente.
Los sistemas neuromórficos demuestran esta eficiencia, utilizando órdenes de magnitud menos de potencia al procesar solo los picos relevantes. Aprenden de forma continua y en tiempo real, adaptándose de forma dinámica sin necesidad de volver a capacitarse.
Cambios organizacionales
Esto requiere un pensamiento ecológico frente a una mentalidad de ingeniería. Nuevos requisitos de habilidades: se necesitan personas que comprendan los principios de la biología y la ecología, no solo las ciencias de la computación. Desarrollo gradual de capacidades frente a despliegues a gran escala. Fomento de la confianza mediante una fiabilidad demostrada.
Como dice Darío Amodei, director ejecutivo de Anthropic: «El progreso de la tecnología subyacente es inexorable y está impulsado por fuerzas demasiado poderosas como para detenerlo, pero la forma en que ocurre... es perfectamente posible cambiar y, al hacerlo, es posible tener un gran impacto positivo».
Direcciones futuras
Evolución tecnológica
Vamos a ver plataformas de simulación más avanzadas. Personajes sintéticos más sofisticados. Mejores algoritmos evolutivos para el desarrollo de agentes. Herramientas de interpretabilidad mejoradas.
Transformación de la industria
Más allá del purgatorio de pilotos. Ventaja competitiva sostenible a través de los ecosistemas de inteligencia artificial. Adopción de enfoques biológicos en toda la industria. Nuevos estándares para el desarrollo y la implementación de la IA.
El futuro biológico: deje que su jardín crezca
El cambio de paradigma de la ingeniería a la biología - de ingeniero a jardinero - es clave para la materialización del valor de la IA. Tenemos que trabajar con las tendencias evolutivas naturales de la IA. Esto crea una creación de valor exponencial y sostenible. Transformará la industria a través del pensamiento ecosistémico.
La naturaleza ya ha resuelto muchos de los desafíos a los que se enfrenta la IA en la actualidad. Acabamos de aprender a aplicar estos principios para crear una nueva generación de IA que evolucione, en lugar de limitarse a la informática.
La pregunta no es si pensar como un jardinero transformará la implementación de la IA, sino qué tan rápido adaptarán las organizaciones sus modelos mentales. Quienes reconozcan la naturaleza orgánica de la IA, que la consideren más como jardineros que como ingenieros, definirán la próxima era de la tecnología empresarial. El futuro pertenece a quienes saben cultivar la inteligencia artificial en lugar de intentar construirla.
Referencias:
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