No todo lo que puede acelerarse debería hacerlo, y la inteligencia artificial es el mejor ejemplo de ello. Vivimos una carrera permanente por construir modelos de inteligencia artificial cada vez más grandes, más rápidos e impresionantes. Cada lanzamiento promete superar al anterior en capacidad, en escala y en rendimiento. Sin embargo, en medio de esta aceleración constante, conviene hacerse una pregunta incómoda: ¿Más rápido y más grande significa realmente mejor?
La obsesión por la velocidad no es nueva. Forma parte de una lógica industrial que asocia innovación con crecimiento exponencial, ventaja competitiva y llegada temprana al mercado. La IA ha heredado ese marco casi sin cuestionarlo. Se celebra la reducción de milisegundos, el aumento de parámetros y la capacidad de procesar volúmenes masivos de datos, como si fueran fines en sí mismos. Pero rara vez se discute el coste real de esa carrera: energético, social, organizativo y, sobre todo, cognitivo.
En muchas organizaciones, la adopción de la IA se ha convertido en un ejercicio de exhibición tecnológica. Se implementan sistemas complejos que pocos entienden, difíciles de auditar y aún más difíciles de explicar a quienes dependen de sus decisiones. La velocidad, en estos casos, no genera claridad; genera opacidad. Y la escala no produce necesariamente valor, sino distancia entre la herramienta y las personas que la usan o la padecen.
Tal vez el verdadero salto innovador no consista en acelerar indefinidamente, sino en elegir con criterio cuándo y por qué desacelerar
Una IA deliberadamente pensada
Frente a esta lógica, empieza a tomar forma otra idea: la de una IA lenta. No lenta por ineficiente, sino deliberadamente pensada. Sistemas más pequeños, entrenados con datos relevantes y comprensibles, diseñados para resolver problemas concretos en lugar de aspirar a hacerlo todo. Una IA que prioriza la transparencia sobre el asombro, la utilidad sobre el espectáculo y la confianza sobre la sorpresa.
La IA lenta implica aceptar que no todas las decisiones necesitan ser instantáneas. Que en algunos contextos como el de la sanidad, la justicia, los recursos humanos, la pausa es una virtud. Revisar, entender y cuestionar un resultado puede ser más valioso que obtenerlo en tiempo récord. Desacelerar no es renunciar a la innovación, sino redefinirla.
Desde una perspectiva corporativa, esta aproximación también ofrece ventajas claras. Sistemas más simples son más fáciles de mantener, explicar y gobernar. Reducen riesgos reputacionales, facilitan el cumplimiento normativo y generan una adopción más sostenible dentro de las organizaciones. La confianza, a largo plazo, escala mejor que la potencia bruta.
La pregunta, entonces, no es si podemos construir una IA cada vez más rápida, sino si debemos hacerlo en todos los casos. Tal vez el verdadero salto innovador no consista en acelerar indefinidamente, sino en elegir con criterio cuándo y por qué desacelerar. Quizá la innovación real no sea correr más, sino detenerse a pensar qué tipo de inteligencia necesitamos construir.
