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El creador del iPod explica por qué fracasó la primera generación de gadgets de IA

hace 37 minutos
4 min de lectura

Tony Fadell sostiene que dispositivos como Rabbit R1, Humane AI Pin y Limitless fallaron porque ofrecían tecnología llamativa sin resolver una necesidad concreta. Para el ex-Apple, el próximo salto será un agente de IA seguro, confiable y capaz de operar principalmente en el dispositivo.



Tony Fadell no necesita demasiada presentación para hablar de hardware. Se lo conoce como el "padre del iPod", fue uno de los creadores del iPhone y fundó Nest, la compañía de termostatos inteligentes que posteriormente adquirió Google.


Por eso resulta particularmente incómodo cuando señala tres dispositivos que alguna vez fueron presentados como anticipos del futuro de la computación y que ya fueron discontinuados: Rabbit R1, Humane AI Pin y Limitless Pendant.


Fadell mostró sus imágenes durante el primer MIT Future Fest y los definió como productos de "Gen 1" de la inteligencia artificial. Las compañías detrás de esos dispositivos llegaron a pedirle ayuda, pero él decidió no involucrarse. Su diagnóstico es directo: no resolvían ningún problema real.


"Tienes que entender realmente qué es lo que intentas hacer, que dolor intentas resolver", explicó. Según Fadell, aquellos productos eran tecnología interesante para entusiastas, pero no algo que realmente tuviera una aplicación evidente en la vida cotidiana.


El problema, sostiene, iba más allá de que los dispositivos no funcionaran suficientemente bien. La propia idea alrededor de la cual fueron construidos estaba mal planteada.


La primera generación de gadgets de IA prometía convertir al dispositivo en una suerte de asistente personal. Pero existe un inconveniente: la inmensa mayoría de las personas nunca tuvo un asistente personal.


Fadell calcula que menos del 0,01% de la población mundial ha tenido alguna vez un asistente humano. El otro 99,99% no tiene experiencia sobre cómo delegar tareas, cómo establecer límites o cómo construir confianza con una persona que puede actuar en su nombre.


La cifra cambia la discusión sobre los agentes. La industria suele hablar de ellos como si el comportamiento de un asistente fuera intuitivo para cualquier usuario. Fadell sostiene lo contrario.


Incluso él necesitó años para entender cómo utilizar un asistente y, posteriormente, confiarle información sensible. Recién después estuvo dispuesto a permitirle realizar tareas como coordinar reuniones o trabajar con su banco.


La analogía resulta especialmente relevante para la IA. Un agente capaz de actuar en nombre del usuario no necesita solamente inteligencia. Necesita permisos, contexto y, sobre todo, confianza. Ese último componente podría convertirse en el principal cuello de botella de la próxima generación.


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Fadell sostiene que la seguridad será determinante para cualquier sistema al que se le entregue capacidad de acción. La preocupación no es teórica. TechCrunch recuerda que poco después del lanzamiento del asistente Muse de Meta, un investigador de seguridad encontró una vulnerabilidad grave. Además, un informe de 404 Media señaló que empleados de Meta habían detectado problemas de seguridad antes del lanzamiento y que varios equipos trabajaron intensamente para corregirlos.


Para Fadell, Apple es actualmente una de las pocas compañías con los ingredientes necesarios para construir un agente de confianza. Tiene el hardware, los chips y el control sobre el dispositivo. El problema es que no cuenta con un modelo de IA propio de nivel comparable al de los principales laboratorios. La nueva IA de Siri utiliza versiones personalizadas de Gemini de Google.


Esa combinación lleva a Fadell hacia una conclusión todavía más relevante: el agente del futuro debería funcionar en el dispositivo.


No solamente por privacidad. También por eficiencia. "Tenemos mucho poder en el dispositivo ahora, y aún más capacidad de cómputo, y siguen funcionando con batería", sostuvo. Su apuesta contradice parte del discurso dominante alrededor de enormes centros de datos como infraestructura inevitable para todo tipo de inteligencia artificial.


El modelo de Apple ofrece, para Fadell, un precedente. El procesamiento local de información sensible ayudó a que los usuarios confiaran en funciones biométricas como Face ID. La confianza no surgió de una promesa de marketing, sino de una arquitectura en la que determinados datos pueden permanecer dentro del dispositivo.

Ahí aparece otra explicación para el interés creciente de Meta y OpenAI por fabricar hardware.


Según Fadell, esas compañías no tienen acceso directo a los sensores que ya existen en los teléfonos de miles de millones de personas. Si una IA necesita video, audio, ubicación GPS y otros datos contextuales, debe solicitar permisos sucesivamente.

Fadell describe una secuencia que puede terminar en una lista de 20 permisos o más.


La alternativa para las compañías de IA es construir un dispositivo que reúna todos esos sensores. El problema es que esos gadgets terminan conectándose por Bluetooth o Wi-Fi con el teléfono y después con la nube o una red 5G. Es decir, el supuesto reemplazo del teléfono puede terminar funcionando como una nueva puerta de entrada hacia el mismo ecosistema de datos.


La discusión vuelve así al punto que hizo fracasar a la primera generación: para qué existe el dispositivo.


La tecnología puede ser impresionante. Puede reconocer imágenes, escuchar conversaciones y responder preguntas. Pero si el usuario no entiende qué problema concreto resuelve, el hardware se convierte en una demostración tecnológica cara.


Fadell también introduce una diferencia estructural entre startups y gigantes tecnológicos. Una startup puede tener una sola oportunidad para encontrar product-market fit. Si falla, puede desaparecer. "Como es una startup, solo tienes una oportunidad", dijo. "No es como Apple con el Vision Pro".


La lección para la próxima ola de hardware de IA es menos espectacular que una nueva categoría de dispositivo, pero probablemente más importante: el próximo gran gadget no tendrá éxito porque incorpore más IA. Tendrá éxito si consigue que el usuario quiera delegarle algo que realmente necesita, y confíe lo suficiente como para dejarlo actuar.


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