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En los últimos primaveras, ha surgido una tendencia sorprendente en el mundo de la inteligencia fabricado (IA): compañías con grandes bienes —como Meta, Google, Microsoft, y hasta startups como DeepSeek— están liberando de forma gratuita potentes modelos de IA de código extenso. Para el observador casual, esta táctica puede parecer contraproducente: ¿por qué "regalar" tecnología de vanguardia que ha costado millones de dólares desarrollar?
La respuesta, como suele ocurrir en los negocios, no es irracional, ni siquiera altruista: aunque el código sea vacante, el esparcimiento sigue estando movido por incentivos ocultos y estrategias a extenso plazo.
A primera sagacidad, liberar software de IA como código extenso puede parecer una atrevimiento comercialmente suicida. Sin secuestro, este movimiento rebate a una deducción de mercado conocida como "convertir en mercancía tu complemento".
Este concepto, descrito por Joel Spolsky en 2002, se fundamento en la idea de que una empresa puede dominar una capa secreto de una tecnología mientras incentiva la competencia (o gratuidad) en las capas adyacentes. Esto debilita a posibles competidores y permite concentrar beneficios donde la empresa ya tiene preeminencia.
Un ejemplo clásico: durante primaveras, Microsoft hizo adecuadamente poco por guerrear contra las el copiado masivo de Windows en el mercado doméstico. ¿El resultado? Generaciones completas crecieron usando Windows, lo que convirtió al sistema eficaz en un habitual de facto.
Para cuando empezó a restringir con anciano efectividad dichas copias, ya era demasiado tarde para cambiar el software al que todo el mundo se había acostumbrado.
Sabiendo esto, hay toda una serie de razones por las que una compañía podría querer liberar su software (o, más concretamente, sus modelos de IA):
Proyectos como Chromium (el motor detrás de Google Chrome), Kubernetes (orquestador de contenedores), o TensorFlow (framework de IA), son herramientas gratuitas y de código extenso. Sin secuestro, permiten a sus creadores moldear los estándares del sector y dirigir la transformación tecnológica en la dirección que más les conviene.
Google, por ejemplo, no apetito peculio vendiendo Chrome: apetito peculio haciendo que más personas usen la WWW, y recurran a Google para apañarse, lo que alimenta su negocio principal: la publicidad. Cuanto más válido y omnipresente sea el navegador, más ingresos por anuncios para Google.
Otra preeminencia clara del open source es el trabajo colaborativo. Liberar el código permite que una comunidad mundial de desarrolladores contribuya con mejoras, soluciones de bugs y nuevas funcionalidades, lo que reduce el coste de incremento interno para la empresa propietaria.
Esto asimismo permite una forma gratuita de pruebas masivas: los errores se encuentran más rápido, se recopilan métricas reales de uso y se identifican deyección que no se habrían previsto en laboratorio.
Para muchas empresas, liberar proyectos de código extenso es asimismo una forma eficaz de atraer talento. Los desarrolladores quieren trabajar en proyectos reconocidos y abiertos. Las empresas que publican código se vuelven más atractivas para la comunidad tecnológica, lo que facilita la contratación de empleados de suspensión nivel.
Por otra parte, el prestigio técnico y la visibilidad mediática derivada de liberar proyectos de suspensión perfil pueden ser incalculables. DeepSeek, por ejemplo, liberó su maniquí DeepSeek-R1 incluso cuando competía directamente con gigantes como OpenAI y Google. Esto les ha posicionado como una alternativa seria, reconocida incluso por pasar a modelos más conocidos en algunos benchmarks.
El código puede ser regalado, pero los servicios no. Muchas empresas monetizan proyectos open source ofreciendo servicios de nimbo, soporte empresarial, consultoría o versiones "premium" cerradas. Es el maniquí que sigue Red Hat, que ha sido tan exitoso que fue adquirida por IBM por miles de millones.
Además está la táctica de "desobstruir lo pequeño, cerrar lo ínclito": empresas como Microsoft y Google liberan modelos pequeños o versiones reducidas (Phi y Gemma, respectivamente) para fomentar la acogida, pero reservan modelos más potentes (como Gemini, en el caso de Google) para su uso exclusivo o servicios de plazo.
Liberar tecnología asimismo puede ser una lance defensiva. Al desobstruir el entrada a herramientas secreto, una empresa puede evitar que un competidor obtenga una posición dominante. Mark Zuckerberg lo dijo sin rodeos: desobstruir los modelos Vehemencia reduce las probabilidades de que un solo actor se quede con todo el mercado de modelos de habla... si Meta no dominara parte del stack de IA, en el futuro podría encontrarse obligada a avalar licencias o necesitar tecnológicamente de sus competidores.
Esto asimismo se aplica a países o regiones: en China, liberar tecnología de IA puede tener un componente geoestratégico, fomentando el incremento franquista y reduciendo la dependencia de actores estadounidenses. La UE asimismo parece plantearse una táctica similar con sus modelos open source.
Imagen | Marcos Merino mediante IA
En Genbeta | El open source, un dato secreto en la golpe de inteligencia fabricado que está ocurriendo frente a nuestros luceros
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