La Fundación Wikimedia acaba de soltar algunas bombas:
Cita directa: “La IA no puede existir sin el esfuerzo humano que implica construir fuentes de información abiertas y sin fines de lucro como Wikipedia.”
Los datos:
Las implicaciones:
Mis preguntas:
Esto se siente como un momento crucial para toda la industria de la IA.
Trabajo en entrenamiento de ML. Déjame explicar por qué esto importa técnicamente.
Por qué Wikipedia es insustituible:
Qué pasa sin Wikipedia:
Probamos modelos entrenados excluyendo Wikipedia:
La realidad económica:
Construir algo como Wikipedia desde cero costaría miles de millones. Las empresas de IA lo obtuvieron gratis. Ahora la infraestructura está resintiéndose.
Esto es una tragedia de los comunes en tiempo real.
Colaborador de Wikipedia de largo tiempo aquí. Perspectiva voluntaria:
Lo que sentimos:
Hemos invertido miles de horas construyendo esta base de conocimiento. Ahora:
La crisis de ancho de banda es real:
Página de Jimmy Carter + video = saturó temporalmente varias conexiones a Internet Eso por UN artículo viral con tráfico de IA
Lo que queremos:
La ironía:
Si Wikipedia se degrada por falta de recursos, los modelos de IA también se degradan. Necesitan que estemos sanos para mantenerse sanos.
Estudio el colapso de modelo. Déjame explicar por qué Wikipedia es esencial para el futuro de la IA.
Colapso de modelo en términos simples:
Cuando la IA se entrena con contenido generado por IA:
El estudio de Nature (2024):
Mostró que el entrenamiento recursivo de IA causa “olvido irreversible” del contenido original. Cada generación de IA empeora.
Por qué Wikipedia lo previene:
Wikipedia está ESTRICTAMENTE curada por humanos:
Importancia estratégica:
A medida que el contenido generado por IA inunda Internet, Wikipedia se vuelve MÁS valiosa, no menos. Es el ancla de la verdad en un mar de contenido sintético.
Las marcas que están correctamente representadas en Wikipedia tendrán ventajas a medida que la IA dependa más de fuentes verificables.
Dirijo una empresa de IA. Esta es la realidad empresarial:
La incómoda verdad:
Dependemos absolutamente de Wikipedia. La calidad de nuestro modelo está directamente ligada a la calidad de Wikipedia. Deberíamos pagar por ello.
Lo que estamos haciendo:
Por qué más empresas deberían hacerlo:
El costo:
Menos del 0,1% de nuestros costes de cómputo. Insignificante.
El riesgo de no pagar:
Si Wikipedia restringe el acceso o se degrada en calidad, la calidad de nuestro modelo sufre. Es gestión de riesgos, no caridad.
Hablemos de las implicaciones prácticas para marcas:
Jerarquía de datos de entrenamiento:
| Fuente | Valor para entrenamiento de IA | Control de marca |
|---|---|---|
| Wikipedia | Máximo | Mínimo (no puedes editar directamente) |
| Sitios de noticias | Alto | Medio (a través de PR/cobertura) |
| Sitios de la empresa | Medio | Máximo |
| Redes sociales | Medio | Medio |
| Foros de usuarios | Medio-bajo | Bajo |
Implicaciones estratégicas:
Wikipedia importa más, pero es donde menos control tienes
Tu web importa menos para la IA
Las noticias y fuentes autorizadas son clave
El ángulo de Am I Cited:
Monitorea cómo la IA sintetiza información sobre tu marca en todas las fuentes. El resultado te muestra qué insumos están funcionando.
Negocio acuerdos de licencia de datos. Esto es lo que viene:
El panorama de licencias:
Estructura de precios esperada:
Tarifa por rastreo (para entrenamiento)
+ Tarifa por consulta (para RAG/grounding)
+ Tarifa base de acceso
= Financiación sostenible para Wikipedia
Qué significa esto para productos de IA:
Los costes aumentarán. Pero sigue siendo más barato que:
Qué significa esto para marcas:
A medida que el acceso de IA a Wikipedia se formalice:
La perspectiva de código abierto/bienes comunes:
La licencia CC-BY-SA requiere:
Las empresas de IA probablemente están violando esto:
La cuestión filosófica:
Wikipedia se creó para compartir conocimiento humano. ¿Entendía la comunidad que entrenar IA comercial era el objetivo?
Mi opinión:
La licencia permite uso comercial. Pero el espíritu de Wikipedia es acceso abierto al conocimiento para humanos. Las empresas de IA deberían aportar algo a cambio.
Lo que las marcas deben saber:
Tu contenido, si es citado por Wikipedia, entra en este procomún. Eso puede ser poderoso, pero pierdes control sobre cómo la IA lo utiliza.
Perspectiva multilingüe:
Las más de 300 ediciones lingüísticas de Wikipedia importan:
Para marcas globales:
Tu presencia en Wikipedia en varios idiomas afecta las respuestas de IA en esos idiomas.
Lo que descubrimos:
Nuestra página en Wikipedia en alemán era mínima. Las respuestas de ChatGPT en alemán sobre nuestra empresa eran vagas y a veces incorrectas.
La solución:
Generamos más cobertura mediática en alemán → Mejoró la página de Wikipedia en alemán → Mejoraron las respuestas de ChatGPT en alemán
Idea clave:
Cada idioma es un reto separado de visibilidad en IA. Monitorea en todos los mercados relevantes.
Mirando a 3-5 años vista:
Desarrollos probables:
Licencias obligatorias
Mejor atribución
Mecanismos de control de calidad
Nuevos tipos de contenido
Qué significa esto para la visibilidad en IA:
La importancia de Wikipedia AUMENTARÁ, no disminuirá. A medida que el acceso de la IA se formalice:
Empieza a construir notoriedad digna de Wikipedia ya. Lleva años.
Excelente discusión. Aquí va mi síntesis:
La realidad fundamental:
Wikipedia es infraestructura de IA. No es opcional; es imprescindible. La declaración de la Fundación Wikimedia es literalmente cierta: “La IA no puede existir sin Wikipedia”.
Qué significa esto para el desarrollo de la IA:
Qué significa esto para las marcas:
Acciones recomendadas:
Para empresas de IA:
Para marcas:
La relación Wikipedia-IA solo será más importante. Planea en consecuencia.
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Monitorea cómo tu contenido influencia las respuestas generadas por IA y entiende las fuentes que la IA utiliza para representar tu marca.
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