Jensen Huang en conferencia: No uses Excel para calcular el rendimiento, en la era de la IA los "problemas" valen diez mil veces más que las respuestas, AI física romperá las limitaciones

NVIDIA CEO Huang Renxun presenta varias ideas disruptivas en la Cisco AI Conference: las empresas no deberían medir la inversión en IA con la fórmula tradicional de ROI, “los problemas” tienen más valor comercial que las respuestas y están relacionados con la seguridad del IP central, y el auge de la Physical AI creará por primera vez una “fuerza laboral digital”, transformando fundamentalmente la lógica de valoración de la industria. Este artículo recopila el contenido de la entrevista de Huang Renxun en la Cisco AI Conference, compilado por Dongqu.
(Resumen previo: Resumen de NVIDIA GTC 2025: Huang Renxun predice la “Revolución de los Agentes de IA” en el consumo doméstico)
(Información adicional: Huang Renxun: Uso la IA para hacerme más inteligente, sin preocuparme de que la IA reemplace los empleos humanos)

Índice del artículo

• No uses Excel para calcular el retorno de la IA
• Tu “pregunta” es la IP más valiosa
• Physical AI: de crear herramientas a crear fuerza laboral
• Tres consejos prácticos para las empresas

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Recientemente, el CEO de NVIDIA, Huang Renxun, mantuvo una profunda conversación con Chuck Robbins, CEO de Cisco, en la Cisco AI Conference, lanzando una serie de ideas provocadoras sobre cómo las empresas pueden afrontar la ola de la IA. Desde estrategias de inversión hasta soberanía de datos y la visión de la Physical AI, las declaraciones de Huang abordan los temas centrales que enfrentan las empresas en la era de la IA.

No uses Excel para calcular el retorno de la IA

Huang Renxun afirmó claramente que, en las etapas iniciales de despliegue de IA, las empresas no deberían intentar medir los resultados con la fórmula tradicional de retorno de inversión (ROI). Él dijo: “Toda implementación tecnológica en sus primeras etapas es difícil de calcular en una hoja de cálculo.”

Hizo una analogía con Internet en 1995, señalando que en ese momento nadie podía predecir con Excel cómo Internet revolucionaría por completo el comercio minorista. La IA trae cambios exponenciales, y limitar su valor a un pensamiento lineal hará que las oportunidades se pierdan.

Huang también reveló que el número de proyectos de IA en NVIDIA ya está “fuera de control”, pero considera que esto es la forma en que debe ser la innovación. Propone que las empresas adopten un enfoque de gestión similar al de los fondos de capital riesgo (VC): invertir en diez proyectos, aceptar que siete fracasen, y si uno logra destacar, la recompensa puede ser de hasta mil veces.

“No necesitas ser la primera empresa en aprovechar la IA, pero sí la última.”

Tu “pregunta” es la IP más valiosa

En cuanto a la soberanía de datos, Huang hizo una observación interesante: en la era de la IA, la propiedad intelectual (IP) más valiosa para las empresas no son las respuestas, sino las “preguntas”.

Explicó que el costo de que la IA genere respuestas se acerca a cero, y las respuestas de diferentes modelos suelen ser similares. Sin embargo, las preguntas que una empresa plantea a la IA reflejan directamente su estrategia, sus obstáculos tecnológicos y su asignación de recursos. Si un competidor tiene acceso a las preguntas que una compañía ha hecho a la IA en los últimos tres meses, puede reconstruir su mapa estratégico completo.

Por ello, Huang enfatizó que los sistemas de IA centrales deben desplegarse localmente. Recomienda que las empresas adopten una estrategia de nube híbrida: construir internamente los sistemas de IA relacionados con estrategia, finanzas y tecnología central, mientras que funciones generales como traducción y generación de textos pueden ser externalizadas a servicios en la nube pública.

Me preocupa que toda nuestra conversación en NVIDIA esté en la nube, por eso optamos por construirla localmente.

Physical AI: de crear herramientas a crear fuerza laboral

Huang miró hacia un futuro más lejano y describió el concepto de Physical AI. Señaló que, en los últimos 40 años, la industria tecnológica se ha centrado en procesar electrones y datos, pero el 99% de la economía global está impulsada por el mundo físico, compuesto por átomos. La Physical AI romperá esa barrera. Huang define esta transformación así:

Es la primera vez en la historia humana que se crea fuerza laboral en sí misma, no solo herramientas.

Puso como ejemplo los autos autónomos de Tesla, destacando que su valor no radica en el vehículo en sí, sino en el “conductor digital”: un activo digital que puede operar las 24 horas y generar valor económico continuamente. De manera similar, los robots de Physical AI aprenderán a manejar herramientas existentes (como cuchillos o escobas), y los agentes de IA aprenderán a manejar software empresarial (como SAP o Salesforce), en lugar de construir sistemas de TI desde cero.

Tres consejos prácticos para las empresas

Huang también proporcionó directrices concretas para los líderes empresariales:

• Desarrollar una “sensación” tecnológica: construir pequeños sistemas de IA para entender los costos de entrenamiento y inferencia. “Por el amor de Dios, arme una computadora usted mismo”, para evitar ser engañado en negociaciones con proveedores.
• Auditar las preguntas: registrar todas las preguntas que el equipo hace a la IA en una semana, clasificándolas en A (estratégicas), B (sensibles y controlables) y C (información general). Si las preguntas de categoría A superan el 20%, evaluar seriamente la necesidad de construir una IA privada.
• Iniciar un piloto de “AI in the Loop”: seleccionar puestos clave para que la IA observe y registre los patrones de decisión, y después de tres meses, crear una base de datos de experiencia propia de la empresa, formando una barrera competitiva futura.