¿Otro «Momento Sputnik»? El Ascenso de la IA China y Manus: Más Ruido que Nueces
¿Estamos ante otro «momento Sputnik» o un avance al estilo «DeepSeek»? La respuesta es no. El auge de la Inteligencia Artificial china, con ejemplos como DeepSeek, Groku y ahora Manus, ha generado un gran revuelo mediático. Sin embargo, Manus AI, la última propuesta proveniente de China, dista mucho de ser innovadora. A diferencia de DeepSeek, que introdujo mejoras significativas, Manus no ofrece nada revolucionario. Aunque presume de autonomía, en realidad, es simplemente otro Modelo de Lenguaje Extenso (LLM) que ejecuta flujos de trabajo predefinidos. ¿La única novedad? Su origen chino.
Manus: Promedios, No Inteligencia
Al igual que muchas otras herramientas, Manus se basa en LLM que generan planes a partir de promedios estadísticos. Si solicitamos a ChatGPT, Gemini o DeepSeek ayuda para redactar un artículo sobre Manus, generarán un esquema alineado con la narrativa dominante del mercado, enfatizando temas como «avance», «mano universal» y «el triunfo de China». Esto se debe a que los LLM producen promedios estadísticos, no análisis profundos.
Efectivamente, Manus (como cualquier otra herramienta similar) puede crear un itinerario de viaje, pero ¿será lo suficientemente bueno? En el programa de certificación de eCornell, se introduce el concepto de Producto de Calidad Mínima. ¿Cumple Manus con este estándar? Depende. Si se considera esta guía de viaje resumida como cualquier otra, sí. Pero para la reserva de viajes totalmente autónoma, aún queda camino por recorrer.
Los Agentes de IA Carecen de Capacidad de Decisión
La toma de decisiones requiere priorización y agencia, algo de lo que carece la IA. Tomemos como ejemplo el análisis de Benedict Evans sobre el modelo DeepResearch de OpenAI para el análisis de datos telefónicos. La IA produjo conclusiones aparentemente plausibles pero fundamentalmente erróneas. La razón es que no pudo discernir qué datos eran más relevantes. Manus enfrentará la misma limitación.
Flujos de Trabajo Restringidos: Clave del Éxito para r2decide y Otros
La IA tiene éxito cuando opera dentro de flujos de trabajo estructurados y bien definidos. Las empresas que se centran en aplicaciones específicas de un dominio, en lugar de agentes genéricos que pretenden hacerlo todo, son las que crearán valor real. La reducción de la complejidad, esencialmente en casos de uso concretos, permite que la IA funcione eficazmente. Por ejemplo:
r2decide, una empresa cofundada, se especializa en la optimización de la conversión en el comercio electrónico. La IA aprovecha los datos del producto, el contenido generado por el usuario y la información del recorrido del usuario para ofrecer recomendaciones basadas en IA que impulsan las tasas de conversión. Opera dentro de un ámbito controlado y limitado, integrado en el flujo de trabajo existente. No es general, sino todo lo contrario, es altamente especializada. Sin embargo, en las pruebas A/B, incrementa consistentemente los ingresos de los clientes en un 5% o más. Los agentes de IA amplios y no focalizados fracasan, al menos por ahora. La IA bien delimitada y orientada al flujo de trabajo prospera.
La Supervisión Humana, Ausente en Manus
El futuro de la IA estará, inevitablemente, ligado a los humanos. La supervisión humana es crucial. La mayoría de las empresas tienen dificultades para integrar la IA en la toma de decisiones de manera efectiva. Si bien la IA puede mejorar la escalabilidad, la participación humana sigue siendo esencial. Como demostró Benedict Evans, OpenAI podía investigar datos y redactar un informe, pero este sería incorrecto. El futuro pertenecerá a las empresas que identifiquen las preguntas abiertas donde la IA carece de confianza. Sin embargo, Manus no está haciendo esto.
El diseño de productos de IA debe enfatizar dos elementos: Calidad y Control. La IA debe ser dirigible. El verdadero éxito de la IA no radica en reemplazar a los humanos, sino en potenciarlos.
Integración: El Verdadero Desafío
Para que la IA sea verdaderamente transformadora, debe integrarse sin problemas con aplicaciones externas, bases de datos y servicios. Las demostraciones de Manus sobre el uso de múltiples aplicaciones en redes sociales son un paso en la dirección correcta. Las plataformas de automatización actuales, como IFTTT y Zapier, ofrecen una integración básica de flujos de trabajo, pero seguramente seguirán el mismo camino.
Amazon, por ejemplo, anunció recientemente que Alexa pronto estará preparada para el chat, integrándose profundamente en los ecosistemas de herramientas existentes. Esa es la dirección en la que se moverá el mercado. ¿Puede Manus alcanzar ese nivel de integración a corto plazo? Existen dudas al respecto.
Primero las Empresas, Luego los Consumidores
Es prematuro esperar asistentes de IA totalmente autónomos para los consumidores. Las empresas adoptarán primero los agentes de IA porque pueden controlar la implementación, gestionar los riesgos y asegurar el retorno de la inversión. Las principales consultoras, como Accenture y BCG, ya están implementando soluciones de IA específicas para tareas concretas. Los consumidores seguirán, GPT no conquistó el mundo de la noche a la mañana, y los asistentes de IA aún necesitan múltiples iteraciones. Si llegamos a ese punto, es probable que Google y OpenAI dominen este espacio, o bien, un flujo de usuarios completamente nuevo, pero no Manus con los mismos LLM de siempre.
El Éxito de la IA se Basa en la Aplicación, No en el «Hecho en China»
La mayor fortaleza de Manus AI no es su tecnología, sino su marca «Hecho en China». El futuro de la IA no se trata de demostraciones llamativas, sino de soluciones consistentes, seguras y bien integradas. Las empresas que refinen los flujos de trabajo, integren la IA de manera efectiva y mantengan a los humanos involucrados serán las que definan la industria. Aquellos que persigan un marketing ostentoso quedarán rezagados.
Insights de Evox News: Cómo el Caso de Manus AI Puede Impactar tu Negocio
El surgimiento de Manus AI, y su recepción crítica, ofrece varias lecciones clave para empresas y gerentes que buscan aprovechar la Inteligencia Artificial:
El enfoque es crucial: La IA generalista y «todoterreno» a menudo promete más de lo que puede cumplir. Las empresas deben centrarse en aplicaciones de IA específicas y bien definidas que resuelvan problemas concretos dentro de sus flujos de trabajo existentes. La especialización, no la generalización, es la clave del éxito a corto y mediano plazo.
La integración es la reina: Una IA potente, pero aislada, tiene un valor limitado. La verdadera transformación proviene de la integración fluida de la IA con las herramientas, bases de datos y procesos existentes de la empresa. Priorizar la compatibilidad y la interoperabilidad es fundamental.
El factor humano permanece: La IA no es un reemplazo de los empleados, sino una herramienta para potenciarlos. La supervisión humana, el juicio experto y la capacidad de tomar decisiones basadas en el contexto siguen siendo irremplazables. Las empresas deben diseñar sistemas de IA que complementen, no sustituyan, la inteligencia humana.
«Hecho en» no es una garantía: El origen geográfico de una tecnología no es un indicador fiable de su calidad o utilidad. Las empresas deben evaluar las soluciones de IA basándose en sus méritos técnicos, su capacidad de integración y su potencial para generar valor, no en su procedencia.
* Oportunidad en la especialización: Para las empresas que buscan una ventaja competitiva, la IA ofrece un terreno fértil. Identificar nichos de mercado donde la IA pueda optimizar procesos específicos, mejorar la toma de decisiones o personalizar la experiencia del cliente puede generar un retorno de la inversión significativo
