Vivimos una era definida por el vértigo. La convergencia de la inteligencia artificial, la robótica y la biotecnología transforma la realidad de forma simultánea, creando una aceleración que difumina constantemente la línea entre el progreso genuino y la euforia especulativa. En este contexto, el resurgimiento de IBM —destacado por medios como The Economist como el “favorito” del sector tecnológico— no es una casualidad: es la confirmación de un ciclo de maduración que la historia de la tecnología repite con notable consistencia.

 El caso Watson for Oncology: un adelantamiento histórico

A principios de la década pasada, IBM apostaba por Watson for Oncology como la vanguardia de la inteligencia cognitiva aplicada a la medicina. La plataforma permitía a oncólogos acceder en segundos a un análisis de miles de publicaciones científicas globales para sugerir planes de tratamiento personalizados. La propuesta era radical: democratizar el acceso a la mejor medicina del mundo, independientemente de la geografía o los recursos del paciente.

Entre los casos documentados de adopción temprana se encuentra el de la provincia de San Luis, Argentina, que entre 2019 y 2021 implementó Watson for Oncology en su sistema de salud pública, convirtiéndose en una de las primeras experiencias de este tipo en América Latina.

 El despliegue incluyó la capacitación de especialistas en distintas ciudades de la provincia y permitió a pacientes sin cobertura social acceder a análisis basados en miles de publicaciones científicas globales. Ese mismo caso reveló una contradicción fundamental. Los datos requeridos para la toma de decisiones clínicas eran, en la práctica, de una sencillez asombrosa: parámetros biológicos y estadios clínicos que cualquier oncólogo formado maneja con naturalidad. Sin embargo, IBM intentó sostener esa simplicidad sobre una arquitectura de supercomputación desproporcionadamente rígida y costosa, concebida como una “verdad absoluta” cerrada, antes de que existiera la flexibilidad de la nube elástica que tenemos hoy.

El resultado fue un adelantamiento histórico: tecnología con potencial real, pero encorsetada en una estructura de costos y rigidez arquitectónica que impidió su escala global. La adopción era posible y razonable en términos de costo para ciertos actores, pero el modelo no podía generalizarse porque la infraestructura del mercado internacional aún pertenecía a la era anterior.

IBM ha demostrado ser un actor capaz de navegar esa transición. Tras el retiro de Watson Oncology en 2021, la empresa no abandonó la IA, sino que la reinventó. Pivotó de los grandes sistemas monolíticos hacia soluciones más ágiles: modelos como Granite, diseñados para tareas específicas con menor potencia de cálculo y mayor precisión, combinados con hardware dedicado como el chip Spyre. La lectura estratégica que subyace a este giro es clara: la IA no debe ser una “caja negra” omnisciente, sino una infraestructura flexible que las organizaciones puedan adaptar a sus necesidades.

El caso de IBM ilustra una tensión que define la era cognitiva: la innovación real no siempre consiste en crear lo nuevo, sino en resolver el enigma de lo que ya existe. Watson for Oncology fue un experimento valioso que reveló los límites del primer ciclo de la IA empresarial. Granite y Spyre representan la respuesta madura a esas lecciones. Y el COBOL, lejos de ser una reliquia irrelevante, es el recordatorio más concreto de que el mundo digital que habitamos fue construido sobre capas que nadie, aún hoy, puede simplemente ignorar o reescribir de la noche a la mañana.

 El éxito de los grandes actores tecnológicos en la próxima década dependerá, en buena medida, de su capacidad para ofrecer una transición segura entre lo heredado y lo nuevo. No como un acto de nostalgia, sino como una condición indispensable para que la sociedad pueda navegar el cambio sin quedar atrapada bajo el peso invisible de un pasado emparchado, costoso y, sobre todo, mal comprendido.