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Alto contrasteDel producto digital al producto agéntico
MARÍA PÍA AQUEVEQUE DIRECTORA DE EMPRESAS, EXPERTA INTERNACIONAL EN ACTIVOS DIGITALES
María Pía Aqueveque
La primera ola de inteligencia artificial (IA) generativa redujo el costo de crear. La próxima puede provocar un cambio más profundo: reducir el costo de coordinar. Cuando producir y coordinar se abaratan, cambia una pregunta de la economía digital: dónde se captura el valor.
Durante dos décadas, la digitalización redujo los costos de producir y distribuir productos, servicios y contenidos. Fue fácil distinguir dos mundos: un producto digital prestaba un servicio; una obra digital constituía una expresión creativa. La IA en conjunto con las tecnologías creativas está desdibujando esa frontera.
Pensemos en fotografías, textos, música, código o datos. Un mismo input puede generar una pieza visual —expresión— o alimentar un sistema que identifica lugares o recomienda una ruta —servicio—. El input puede ser el mismo. Lo que cambia es lo que el sistema hace y el valor que produce.
“La digitalización abarató la distribución; la IA generativa, la producción; la IA agéntica puede abaratar la coordinación”.
Gran parte de la controversia sobre IA generativa se ha concentrado en esos inputs. Pero construir sobre conocimiento y creación preexistentes no nació con la IA. La creación siempre ha sido acumulativa: artistas, científicos y programadores aprenden de lo que otros hicieron. Como decía Steve Jobs, “la creatividad consiste simplemente en conectar cosas”. Lo nuevo es la escala y velocidad con que esos inputs pueden ser procesados y transformados, junto con interrogantes sobre acceso, autorización y trazabilidad.
La IA generativa reduce el costo de transformar inputs en outputs. La IA agéntica introduce un salto: reducir el costo de coordinarlos. Un agente puede recibir un objetivo, investigar, utilizar herramientas, evaluar alternativas e interactuar con sistemas para ejecutar acciones. Tanto en una industria creativa como en un servicio digital, podría combinar datos, software, APIs y modelos para generar una pieza, construir una solución, distribuirla y medir su desempeño.
Aquí la propiedad intelectual adquiere otra dimensión. Con IA generativa hemos discutido qué puede aprender una máquina de lo existente. Con IA agéntica tendremos que decidir qué puede hacer con ello: qué activos puede utilizar, transformar o monetizar, bajo qué permisos y quién responde.
La propiedad intelectual puede convertirse no solo en protección del resultado, sino en input productivo y capa de permisos. En una economía de abundancia generativa, la escasez puede trasladarse de la capacidad de producir a la autoridad para actuar. Aparece una paradoja: cuanto más abundante se vuelve la capacidad de generar, mayor puede ser el valor de activos que una máquina no puede legítimamente utilizar sin autorización.
La digitalización abarató la distribución; la IA generativa, la producción; la IA agéntica puede abaratar la coordinación. La ventaja competitiva podría estar menos en poseer la herramienta y más en controlar inputs diferenciados, sus derechos y la capacidad de orquestarlos.
Cuando un mismo input puede convertirse en servicio, expresión o acción, la pregunta ya no es solo qué pueden crear las máquinas, sino quién controla los derechos, quién decide qué producir y quién captura el valor de lo que ocurre después.
