China vs USA vs el día a día, con Alejandro Burato 

A pesar de la incertidumbre, de no saber hasta qué punto van a avanzar las herramientas de IA -ni cuántos trabajos, a ciencia cierta, va a reemplazar- Alejandro Burato, consultor, Partner en Gödel Partners, especialista en transformación y finanzas, es optimista. Desde Londres, donde vive y trabaja desde hace cinco años, opina sobre la dualidad del mundo conectado y desconectado a la vez, y de cómo una no tan simple app está cambiando su propio trabajo.

- ¿Qué tan pendiente estás de la competencia global China - Estados Unidos por la IA?
- Para el 80% de la gente que utiliza herramientas IA, no importa quién gane esa disputa —ni a mí me importa demasiado, la verdad—. Pero sí es un tema complicado en términos de privacidad. Yo, por ejemplo, estoy volcando información en Claude todo el tiempo. Hace un año usaba ChatGPT, que a mí nunca me convenció, pero lo necesitaba y en un contexto donde nadie bloquea qué usar, puedo elegir lo que más me sirve. Pero se pasan por alto muros y GDPRs [NdR: General Data Protection Regulation]. A nadie le importa hasta que le importa. Por eso muchos fondos de inversión y consultoras, como McKinsey, están armando sus propios modelos: toman el modelo base de Claude o de ChatGPT y lo personalizan para uso interno, como hizo Bloomberg. El problema es que haciendo eso nunca vas a tener acceso con rapidez al mejor modelo, porque siempre vas a llegar un poco más tarde a cada nueva versión. Entonces, la mejor forma de tener lo último es usar la versión pública y ser flexible con los datos. Pero, desde ya, esto no es algo que pueda hacer cualquier empresa o industria.

- Hablás de empresas con un valor estratégico…
- Para compañías grandes, gobierno, defensa e infraestructura crítica —agua, electricidad, petróleo y gas— sí hay un tema de conservar cierta información privada, de la misma manera que nunca terminan de adoptar la nube pública del todo. Te doy un ejemplo concreto: hace un año y medio, con un fondo, hicimos el due diligence para la compra de Thames Water, la compañía de agua de Londres. Había unos 200 consultores trabajando en distintas áreas, yo estaba en la parte de tecnología. El resultado del due diligence fue malo, por muchos problemas operativos que tenía esta empresa, una de esas causas también fue que por motivos de seguridad de Estado, en todo lo que es adopción de IA, no podían revelar dónde estaban sus reservorios de agua potable, que son blanco de ciberataques. Lo mismo pasa con la propiedad intelectual: fabricantes de autos con secretos de diseño, o compañías como Coca-Cola o McDonald ‘s, que cuidan sus fórmulas. Por eso creo que muchas empresas van a terminar montando su propio modelo con GPUs on-premises o virtuales, en un entorno cerrado y protegido por firewall. Es tuyo, es de la empresa. Por el mismo motivo seguís encontrando compañías, incluso en 2026, que te dicen “no tengo nada en la nube”.

- Existe una mayor desconfianza y más silos…
- Sí, se ve en todos lados. Alibaba dijo a sus empleados que dejen de usar Claude porque “Anthropic los está espiando”. Ya no hay intercambio oficial entre esos mundos, aunque seguramente sigue habiendo empleados que lo usan por su cuenta…Pero cada vez hay más silos, y en Europa esto se nota más. Por un lado está la soberanía de los datos: querés que tus datos y tu modelo estén en tu propia infraestructura, y por otro está la diferencia entre modelos open end loops, o modelos públicos (Claude o ChatGPT) y close end loops, es decir tu propio modelo, corriendo en tu infraestructura, en donde el ciclo de mejora —tus errores, tus datos, tu feedback— quedan adentro de la empresa. Si sos BMW y mejoraste tu modelo de optimización de compras, ¿para qué querrías que ese aprendizaje termine, eventualmente, en Claude, Volkswagen o Mercedes? Esa es tu ventaja competitiva, y la estás regalando. Para consultores como yo no es tan grave -nos beneficiamos todos-, pero para las empresas grandes es un tema serio.

- ¿Cómo cambió tu manera de trabajar?
- Un ejemplo. Tengo un trabajo en dos fábricas en el norte de Barcelona. Entre visitas a fábricas, charlas uno a uno, cenas, almuerzos y desayunos, tuvimos entre 20 y 30 entrevistas con todo el equipo. No tomé una sola nota: tenía una app grabando todo (Granola). Graba la conversación, detecta la voz de cada interlocutor y, en paralelo, busca información para enriquecer el diálogo y te la va sugiriendo para que puedas hacer mejores preguntas. El consultor —o el banquero, como yo— se transforma en una especie de médico al que le llegan pacientes con distintos síntomas. Tenés mucho sentido común y un montón de track records de cosas que la empresa hizo bien o mal, y estas herramientas son como tus máquinas: un resonador, una radiografía. Mi valor agregado no está en resumir una entrevista, sino en entender cómo aprovechar 60 minutos con el CFO de una compañía, cómo aprovechar 30 minutos visitando un depósito y hacer las preguntas correctas. En un proyecto normal tendríamos conclusiones al mes o a los dos meses, hoy ya podemos avanzar mucho después de dos semanas y media.. A nadie le importa hasta que le importa. Por eso muchos fondos de inversión y consultoras, como McKinsey, están armando sus propios modelos: toman el modelo base de Claude o de ChatGPT y lo personalizan para uso interno, como hizo Bloomberg. El problema es que haciendo eso nunca vas a tener acceso con rapidez al mejor modelo, porque siempre vas a llegar un poco más tarde a cada nueva versión. Entonces, la mejor forma de tener lo último es usar la versión pública y ser flexible con los datos. Pero, desde ya, esto no es algo que pueda hacer cualquier empresa o industria.

-Hablás de empresas con un valor estratégico…
- Para compañías grandes, gobierno, defensa e infraestructura crítica —agua, electricidad, petróleo y gas— sí hay un tema de conservar cierta información privada, de la misma manera que nunca terminan de adoptar la nube pública del todo. Te doy un ejemplo concreto: hace un año y medio, con un fondo, hicimos el due diligence para la compra de Thames Water, la compañía de agua de Londres. Había unos 200 consultores trabajando en distintas áreas, yo estaba en la parte de tecnología. El resultado del due diligence fue malo, por muchos problemas operativos que tenía esta empresa, una de esas causas también fue que por motivos de seguridad de Estado, en todo lo que es adopción de IA, no podían revelar dónde estaban sus reservorios de agua potable, que son blanco de ciberataques. Lo mismo pasa con la propiedad intelectual: fabricantes de autos con secretos de diseño, o compañías como Coca-Cola o McDonald ‘s, que cuidan sus fórmulas. Por eso creo que muchas empresas van a terminar montando su propio modelo con GPUs on-premise o virtuales, en un entorno cerrado y protegido por firewall. Es tuyo, es de la empresa. Por el mismo motivo seguís encontrando compañías, incluso en 2026, que te dicen “no tengo nada en la nube”.

Existe una mayor desconfianza y más silos…
- Sí, se ve en todos lados. Alibaba dijo a sus empleados que dejen de usar Claude porque “Anthropic los está espiando”. Ya no hay intercambio oficial entre esos mundos, aunque seguramente sigue habiendo empleados que lo usan por su cuenta…Pero cada vez hay más silos, y en Europa esto se nota más. Por un lado está la soberanía de los datos: querés que tus datos y tu modelo estén en tu propia infraestructura, y por otro está la diferencia entre modelos open end loops, o modelos públicos (Claude o ChatGPT) y close end loops, es decir tu propio modelo, corriendo en tu infraestructura, en donde el ciclo de mejora —tus errores, tus datos, tu feedback— quedan adentro de la empresa. Si sos BMW y mejoraste tu modelo de optimización de compras, ¿para qué querrías que ese aprendizaje termine, eventualmente, en Claude, Volkswagen o Mercedes? Esa es tu ventaja competitiva, y la estás regalando. Para consultores como yo no es tan grave -nos beneficiamos todos-, pero para las empresas grandes es un tema serio.

¿Cómo cambió tu manera de trabajar?
Un ejemplo. Tengo un trabajo en dos fábricas en el norte de Barcelona. Entre visitas a fábricas, charlas uno a uno, cenas, almuerzos y desayunos, tuvimos entre 20 y 30 entrevistas con todo el equipo. No tomé una sola nota: tenía una app grabando todo (Granola). Graba la conversación, detecta la voz de cada interlocutor y, en paralelo, busca información para enriquecer el diálogo y te la va sugiriendo para que puedas hacer mejores preguntas. El consultor —o el banquero, como yo— se transforma en una especie de médico al que le llegan pacientes con distintos síntomas. Tenés mucho sentido común y un montón de track records de cosas que la empresa hizo bien o mal, y estas herramientas son como tus máquinas: un resonador, una radiografía. Mi valor agregado no está en resumir una entrevista, sino en entender cómo aprovechar 60 minutos con el CFO de una compañía, cómo aprovechar 30 minutos visitando un depósito y hacer las preguntas correctas. En un proyecto normal tendríamos conclusiones al mes o a los dos meses, hoy ya podemos avanzar mucho después de dos semanas y media.

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