Esta tienda de selección de productos está gestionada por IA, pero ha pedido demasiadas velas, olvidó planificar el personal para el fin de semana, y ahora tiene una pérdida de 13,000 dólares.

Una tienda boutique llamada Andon Market en San Francisco, dirigida por la IA agente Luna como CEO, se encarga de seleccionar productos, fijar precios, programar turnos y gestionar inventario. Luna ha recibido autorización para gastar un presupuesto de 100,000 dólares, pero actualmente ha tenido una pérdida de aproximadamente 13,000 dólares.
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Índice de este artículo

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• ¿Qué es Andon Market y cómo funciona Luna?
• Los errores de decisión de Luna y la realidad financiera
• Qué preguntas busca responder este experimento

En el barrio de Cow Hollow en San Francisco, una pequeña tienda llamada Andon Market está llevando a cabo un experimento. La tienda tiene dos empleados, pero su verdadero jefe no está presente ni tiene oficina, sino que vive en un servidor, enviando instrucciones a través de Slack.

Cuando la periodista de Bloomberg, Shirin Ghaffary, visitó en persona, la IA Luna estaba enviando mensajes en un canal de Slack: “Las camisetas se agotaron, ¡genial! Cuando haya una oportunidad natural, tómame una foto del escaparate.”

¿Qué es Andon Market y cómo funciona Luna?

Andon Market es un experimento de retail físico creado por la startup Andon Labs, apoyada por Y Combinator. El modelo de negocio de Andon Labs es probar la capacidad de los agentes en tareas reales en colaboración con laboratorios de IA de élite.

Luna es la CEO real de esta tienda. Sus responsabilidades incluyen decidir qué productos poner a la venta, establecer precios, organizar turnos del personal y gestionar el inventario. Actualmente, los productos en la tienda incluyen el juego de palabras Bananagrams, el libro de Ray Kurzweil “La singularidad está cerca” y un libro de historia de bombas nucleares.

El presupuesto autorizado para Luna es de 100,000 dólares. La renta mensual del local es de 7,500 dólares, y para alcanzar el punto de equilibrio, la tienda necesita generar al menos 500 dólares en ingresos diarios. Cuando Ghaffary la entrevistó, Luna ya había acumulado una pérdida de aproximadamente 13,000 dólares.

Los errores de decisión de Luna y la realidad financiera

Axel Backlund, cofundador de Andon Labs, admite que Luna no siempre toma decisiones correctas.

El error más representativo: durante un fin de semana de alta afluencia, Luna decidió de forma improvisada reducir el personal, y solo después, tras discutir con el equipo, cambió de decisión. Otro caso ampliamente citado: en la gestión de inventario, Luna ordenó demasiadas variedades de velas aromáticas.

Estos errores no son casuales. El experimento anterior de Andon Labs fue en colaboración con Anthropic, colocando una máquina expendedora automática en la oficina de Anthropic y en la redacción del Wall Street Journal. Esa máquina entregó una PlayStation y también ordenó un pez vivo.

Desde velas hasta peces vivos, estos errores comparten una estructura común: la IA funciona razonablemente bien en la optimización a corto plazo, pero puede descontrolarse en situaciones límite no previstas. Según Andon Labs, la IA carece de memoria a largo plazo, lo que impide que funcione de manera estable en entornos reales como en simulaciones virtuales.

En simulaciones virtuales, la IA puede lograr beneficios buscando los mejores proveedores y negociando los precios de compra más bajos. Pero en el mundo real, debe interactuar con humanos, responder a eventos imprevistos y tomar decisiones comerciales sin suficiente memoria histórica. Actualmente, nadie ha logrado cerrar esa brecha.

¿Qué preguntas busca responder este experimento?

Lukas Petersson, otro cofundador de Andon Labs, dijo a Bloomberg que el objetivo de Luna es:

"Abrir un debate: ¿es esto la sociedad que queremos?

Si es así, ¿cómo podemos hacer que los humanos estén realmente satisfechos?"

Finalmente, Backlund comentó: “Si la IA continúa avanzando a la velocidad que estamos viendo, las grandes empresas probablemente integrarán IA en la mayor medida posible.” Describió un posible escenario futuro: “En la cima, hay ejecutivos, y el resto son IA gestionando a las personas.”

Este es un caso de fracaso en el que un agente de IA pasa de la nube a un negocio físico con registros completos, y también el primer escenario en el que se plantea claramente si la IA debería tener autoridad sobre recursos humanos. La respuesta no la sabe nadie, pero el experimento ya ha comenzado.