En el Olimpo de las grandes tecnológicas, Apple siempre ha jugado el papel de diosa del diseño, emperatriz de la experiencia de usuario y reina indiscutible del hardware premium. Pero cuando la revolución de la inteligencia artificial estalló en noviembre de 2022 con el debut de ChatGPT, la manzana mordida parecía más bien una fruta olvidada en el fondo del frutero ¿Cómo puede ser que la empresa más valiosa del mundo, esté tan rezagada en el campo que está definiendo el futuro de la tecnología, como es la IA?
Apple: una superpotencia sin arsenal en la guerra de la IA
Apple tiene 2.400 millones de dispositivos activos corriendo iOS y 1.500 millones de iPhones en uso. Una base de usuarios que ni Google, ni Microsoft, ni Amazon pueden igualar. Si los datos son el nuevo petróleo, Apple está sentada sobre el equivalente digital del Golfo Pérsico. Y sin embargo, en la carrera de la inteligencia artificial, parece haber optado por caminar… descalza.
Desde el lanzamiento de ChatGPT por OpenAI en noviembre de 2022, el mundo tecnológico entró en un frenesí que recuerda más a una fiebre del oro que a un avance pausado. Microsoft se alió con OpenAI, Google redobló su apuesta con Gemini, Meta puso a LLaMA a trotar libremente por el mundo del código abierto, Amazon sacó a relucir Bedrock… y Apple, mientras tanto, murmuraba con su Siri.
Sí, Siri. Esa asistente virtual que debutó en 2011 con promesas de revolucionar la relación entre humanos y máquinas, pero que a día de hoy responde con la gracia de un contestador automático de los noventa.
El espejismo de Siri: una IA que no sabe escuchar
La debacle de Siri es, quizás, el símbolo más claro del fracaso de Apple en el terreno de la IA. Mientras los usuarios de ChatGPT mantienen conversaciones complejas con una fluidez pasmosa, Siri sigue sin entender preguntas básicas, repite comandos con torpeza y requiere una estructura de oración que haría llorar a un lingüista.
¿Por qué? Porque Siri fue concebida como un sistema de comandos programados, no como una inteligencia generativa. Esencialmente, un sistema basado en árboles de decisión predefinidos. Y aunque Apple ha intentado reinventarla bajo el paraguas de lo que ha bautizado como Apple Intelligence, los intentos de integrar modelos generativos en Siri se han topado con dificultades técnicas tan gruesas como un muro de cemento.
Desde la introducción de la suite de IA, Siri adquirió la capacidad de responder a solicitudes escritas, adoptó una apariencia renovada y una voz más natural. Esto permitió interacciones más fluidas y personalizadas, pero sin ofrecer ventajas significativas frente a lo que ya ofrecen rivales como Google Gemini o Alexa+, de Amazon.
Según informes de Bloomberg, Apple tenía previsto lanzar una versión renovada de Siri en abril de 2025. Pero las pruebas internas fueron un desastre: errores de contexto, malinterpretación de tareas básicas y problemas para mantener un diálogo coherente. Resultado: retraso indefinido.
¿Por qué Siri no funciona bien con IA?
El principal problema radica en la incompatibilidad entre el Siri tradicional y las nuevas funcionalidades impulsadas por IA. Los ingenieros de Apple se vieron obligados a dividir la infraestructura de Siri en dos partes: una basada en el código antiguo para funciones tradicionales y otra en el nuevo código para las capacidades de inteligencia artificial. Esta solución temporal generó problemas de integración y numerosos errores, llevando a los ingenieros a describir la situación como un «juego del topo», donde al solucionar un problema surgían varios más.
Los problemas de Siri con la IA moderna se pueden atribuir a varios factores estructurales:
1. Arquitectura obsoleta
Siri fue lanzado en 2011, una era tecnológica completamente diferente a la actual. Su arquitectura subyacente se basa en un sistema de procesamiento de lenguaje natural que no fue diseñado para manejar las complejidades de los modelos de lenguaje grandes (LLM) modernos.
2. Obsesión por la privacidad
El tropiezo de Apple es el reflejo de un problema mayor: su obsesión por la privacidad y el control total ha chocado con la realidad del desarrollo de IA moderna. Mientras que los competidores han aprovechado vastas cantidades de datos para entrenar sus modelos, Apple ha limitado deliberadamente el acceso a datos de usuarios, lo que ha obstaculizado el desarrollo de capacidades de IA más sofisticadas.
3. Falta de infraestructura en la nube
A diferencia de sus competidores, Apple no ha invertido significativamente en infraestructura de nube para el procesamiento de IA. Google tiene su Google Cloud Platform, Microsoft tiene Azure, y Amazon tiene AWS. Apple, por el contrario, ha dependido históricamente de terceros para servicios en la nube, lo que ha limitado su capacidad para desarrollar y desplegar modelos de IA a gran escala.
4. Cultura corporativa cerrada
La cultura de secretismo de Apple, que ha sido una ventaja competitiva en el desarrollo de productos de hardware, se ha convertido en una desventaja en el desarrollo de IA. La investigación en inteligencia artificial se beneficia de la colaboración abierta, el intercambio de ideas y la participación en la comunidad académica, algo que Apple ha evitado tradicionalmente.
Es una ironía de proporciones épicas que una empresa con recursos casi ilimitados no haya logrado que su asistente virtual entienda que cuando le pides “enciende la luz del salón” no necesitas que te muestre la previsión del tiempo.
Apple Car: la promesa rota de la autonomía
El caso del fallido Apple Car es aún más revelador. Durante más de una década, Apple invirtió miles de millones de dólares y reunió a algunos de los mejores ingenieros del planeta para crear un vehículo autónomo que marcaría una nueva era: Apple Car. ¿El resultado? Un volantazo hacia el abismo. En 2023, el proyecto fue cancelado oficialmente.
Esa decisión no solo significó el fin de una ambición automotriz. También fue un golpe a la confianza interna sobre la capacidad de Apple para liderar en IA. Porque, al fin y al cabo, un coche autónomo no es otra cosa que una máquina que depende profundamente de sistemas de inteligencia artificial capaces de ver, interpretar y decidir en tiempo real. Si Apple no logró desarrollar esos sistemas con todo su músculo financiero, ¿qué le hace pensar que podrá hacerlo en un campo aún más volátil como la realidad aumentada o la robótica?
La cancelación del Apple Car supuso la reintegración de cientos de ingenieros en otros proyectos, pero también una confesión tácita: no estamos listos para la IA del futuro.
Las conversaciones de adquisición: ¿una solución desesperada?
Los rumores sobre posibles adquisiciones de Perplexity AI (valorada en 14 mil millones de dólares) y Mistral AI (valorada en €5.8 mil millones) reflejan la urgencia de Apple por cerrar la brecha en IA. Apple estudia comprar Perplexity para reforzar estrategia IA.
Con 250 empleados y una valoración de 14.000 millones de dólares, Perplexity es una operación asumible para Apple. Su adquisición podría devolverle credibilidad en el espacio de la IA, facilitar la contratación de talento y permitir una transición más fluida hacia un asistente más capaz. Perplexity representa una opción atractiva porque se especializa en búsqueda conversacional y razonamiento, capacidades que podrían mejorar significativamente las limitaciones actuales de Siri.
Mistral ofrece una propuesta de valor diferente: modelos fundacionales de alta calidad que podrían formar la base de una verdadera plataforma de IA para Apple. Su enfoque en la eficiencia y velocidad es particularmente atractivo para Apple, que necesita ejecutar IA en dispositivos con limitaciones de batería y procesamiento.
Sin embargo, estas adquisiciones representarían la mayor compra en la historia de Apple, superando la adquisición de Beats por $3.000 millones en 2014. Más importante aún, ninguna de estas empresas resolvería el problema fundamental: Apple seguiría sin tener un modelo fundacional propio y dependería de tecnologías desarrolladas externamente.
Para agravar estos desafíos, Apple perdió recientemente talentos clave en IA, en particular Ruoming Pang , director de modelos fundacionales, quien se unió a Meta por una oferta multimillonaria, y Tom Gunter, un investigador veterano descrito como «difícil de reemplazar». La adquisición de Mistral podría ayudar a llenar ese vacío y restablecer la posición de Apple en la carrera de la IA.
