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Justin Bedecarre Helped OpenAI Find an Office — Now He’s Helping JLL With AI Clients – Commercial Observer
Unless you’ve been living under a rock, you know that generative artificial intelligence, or gen AI, is the next big thing in tech.
And that is enough to make it one of the most closely watched strains of business for the highly challenged commercial real estate industry — more specifically, for office landlords. With acres of space to fill and with loans on buildings coming due, it’s a key potential tenant for that space.
Which is why some eyebrows in real estate went skyward when it became known that none of the major property brokerages was representing OpenAI, the company behind gen AI giant ChatGPT, in its New York office quest.
It was represented instead by San Francisco-based Raise Commercial Real Estate, an 8-year-old boutique brokerage that specializes in AI and other cutting-edge tech companies and their real estate needs. OpenAI’s search came to an end in October when the company signed a lease for 90,000 square feet at the Puck Building in SoHo. By the time it actually did the deal, Newmark was OpenAI’s brokerage house.
Then, on Oct. 1, JLL (JLL) announced its intent to buy Raise. JLL said Raise’s cloud-based platform would enable it to serve clients demanding the latest in tech-related services. Justin Bedecarre, co-founder and CEO of Raise, would become JLL’s head of Americas leasing innovation, reporting to Andy Poppink, JLL’s CEO for markets advisory and onetime captain of Stanford University’s basketball team.
According to data from JLL senior analyst Chris Pham, JLL repped a little less than 60 percent of all AI deals in the San Francisco Bay area from 2023 through the first three quarters of this year. So, the acquisition of Raise enhances JLL in this area.
Beddecarre and Felipe Gomez-Kraus, a former Raise colleague and the executive managing director in brokerage in JLL’s San Francisco office, hopped on Microsoft Teams in early December to explain what an AI-empowered world for commercial real estate might look like.
This interview has been edited for length and clarity.
Commercial Observer: What happened with Raise Commercial, and what are you doing now?
Justin Bedecarre: Raise was celebrated for many years as a technology-powered commercial real estate brokerage and, as of a couple of months ago, we joined forces with JLL, so now we’re all one JLL.
Is this a kind of ‘If you can’t beat em, join em’ situation?
Bedecarre: We saw an opportunity to have the best of both worlds by joining forces with JLL. We complement each other very well with JLL’s scale and our technology platform, and so it was very much a positive sum mentality by coming together.
So what are you doing now for JLL?
Bedecarre: We are doing a lot of the same things, but at a bigger scale. We’re serving a lot of AI companies with our platform and with our broker services. We’re scaling our technology platform across the leasing business, and so it’s a lot of the same but at a bigger scale. And, with what we’ve done in the Bay Area in particular — commanding, you know, almost two-thirds of AI companies, helping them to client build and manage offices — we’re off to the races.
Felipe Gomez-Kraus: When we were building Raise, it was going to allow us to serve clients in a digital-first collaborative workplace, which was the first of its kind. So, coming together with JLL was also in order to make it so that JLL clients can benefit from having a collaborative workplace where they can interact with the market and with their teams nationally and globally. When Justin says we’re doing the same, it is really to bring that platform to the brokerage teams and the clients of JLL, and to continue to provide the type of service that should be happening in 2025.
Did you guys find that JLL among the other real estate services firms was ahead in terms of understanding tech and cutting-edge startups and what they needed from their real estate?
Bedecarre: Without question — both on the decision and execution around getting technology to our brokers and our clients, but also in the clients we serve. We cover more market share around AI companies than any other firm. It’s definitely the best of both worlds in terms of what we’re able to do here with all of our now-JLL colleagues to serve the best companies in the world.
Isn’t it risky for a big legacy firm like JLL, which is dealing with the overall reduction in demand for offices, to make this kind of acquisition?
Bedecarre: I would posit that it’s a risk for a quote-unquote legacy firm to not try to innovate and meet the continued demands of companies that are digital first or digital native; and that are all feeling the impacts of technology writ large, including that of AI.
So I would say that stagnation is a reversal of fortune for most legacy companies. One of the reasons we came together with JLL, and were so happy to do so, was the very forward-thinking nature of the company. And that’s also reflected in the practice groups that are developed to really understand the needs of occupiers of tomorrow, landlords of tomorrow, and how to best position both assets and the occupants for the right match.
Gomez-Kraus: The foundation of your question is the reduction in demand. I would actually counter that and say that, particularly around AI companies, the demand has gone up. We’re really looking at the future and the growth areas for office occupancy, and that’s very much the case with AI coming.
But what with traditional, non-tech companies like banks and other financial and professional services firms reducing their demand and trying for fancier offices, and since work from home isn’t entirely going away, can AI replace traditional office demand?
FGK: You describe the flight to quality, which is absolutely what we’re seeing. Workplaces today, more than ever, need to be well located in the right transit lines, amenitized properly in the common spaces. And the workplaces themselves need to be thoughtfully designed for how work happens today. We believe that that will be a part of the way that the world works moving forward.
But, with that, I often hear it said, “You build a church for Sundays.” That means that as long as you’re bringing together people for any period of time to do whatever their best work might be, it should be in a space that is well designed, whether it’s individual head-down work or collaborative spaces, as well as other things that come into play as a reward for talent.
You talk about legacy firms, financial services, accounting firms and the like — they are competing for talent with a broader range of companies. I don’t think it is in many of those companies’ best interests to be in secondary markets or submarkets and in Class B, B-minus buildings. It’s demonstrated that this is one of the factors to hire and retain talent.
So we don’t think that AI is going to replace the reduction in footprint. But companies that existed pre-pandemic, they are absolutely rightsizing and flying to quality. Another thing that’s happening is that there’s a resurgence of net new companies that are being built, and those companies that are being built from today forward are being funded with an eye toward the velocity and intensity and the creativity that happens when people are together and they’re not forced to start as they were in the pandemic, fully remote.
Lately JLL’s stock has been on a tear. Do you think that’s at least in part due to the notion that JLL is ahead of the game in implementing AI and understanding what’s going on in high tech?
Bedecarre: There are a lot of factors that go into why we joined JLL: the culture, the vision, and how the firm wants to serve its brokers and our clients and our teams. It’s been incredibly positive; the talent density is extremely high at JLL. And we serve the best companies in the world, both investors and landlords and tenants.
What do you think is the most important thing landlords need to know in attracting cutting-edge tech companies to their offices?
Gomez-Kraus: There’s a variety of ways that you could position an asset to make it more attractive for the types of companies that are excited to bring people together to work, and that want to make those workplaces inspiring and reflective of their culture. This is outside of the building’s location, which obviously is paramount and is even more important today.
In 2019 and 2020, when we were at sub-3 percent vacancy in San Francisco, there were buildings in secondary submarkets that might have been on an island, but had to be considered because there was no real space available of any size downtown. I mean figurative islands that are away from transit routes, which allow San Francisco to draw people in from the East Bay or the South Bay.
The things that landlords can do from an amenitization standpoint — bringing in thoughtfully curated food and beverage options, health and wellness — is incredibly important to this young cohort and the companies that want to keep these, let’s say, AI-specific researchers who do very heavy work.
It’s in a company’s best interest to make it as comfortable for that person to spend a long period of time at the office or in its surroundings, which means not just a one-to-one desk ratio, but rather spaces where that person can go, be inspired and motivated, sit in a nontraditional work space, collaborate with colleagues in scrum rooms, or in what they call “me space” versus “we space.” You see from a design standpoint it’s looking a lot more like a hotel lobby than a traditional office.
This smacks of the startup environment in 2014, `15, and `16, in San Francisco, where there was ample access to funding for the right companies. That fuels headcount growth and office needs, though today’s hybrid work formats change some of those leasing decisions.
I think that term length is important. For the smaller-sized offices, I think they should try to do everything to reduce friction, and that can represent itself in creating spec suites that are well designed, furnished, and reduce friction to get in, but then also keeping term length on the shorter side. As they become larger, and want to both plant a flag and have more visibility, that could be in the same building or in a neighboring building.
Isn’t energy use also an issue, especially for tech companies?
Bedecarre: Not necessarily for your typical tech company, or even largely AI companies. Your typical office user might be manufacturing things in the office. Some of our clients build satellites that are literally in space right now. They need extra power to build the thing in their office.
When you’re thinking about tech companies and AI companies, their large language models and whatnot are done off site, in separate facilities. Those spaces are designed specifically. But for the typical office user versus an AI company, there’s not an exceptional difference in need for power.
Now you guys were in the middle of OpenAI’s search for space in New York. Can you talk about that?
Gomez-Kraus: We can’t speak about individual clients, but I think one of the things that you’ll see across the talent density for companies that are building the technology of tomorrow is that we’re seeing again what we saw in the runup to 2019, 2020 — where the talent density in the Bay Area, and the level of competition for that talent, causes many of these companies to go look in other incredible cities like New York and London and elsewhere.
How important is planting a flag in New York for AI in general?
Bedecarre: I don’t think having a space for its own sake anywhere in particular is important to these companies, but the drivers for putting an office location anywhere are absolutely related to the available density of talent — and potentially to the density of the firms and organizations to which they are selling and where they’re finding their partners.
Gomez-Kraus: The only thing I would add to that is the concentration of investment dollars. After the Bay Area, New York provides the highest concentration of funding going to startups and AI companies. That’s what creates these ecosystems.
What is there specific about AI that you think landlords should know?
Gomez-Kraus: There are a lot of similarities between the occupier profile of an AI company and what was seen when the Googles and the Metas of the world were in their run-up. They were building a technology of tomorrow.
They firmly believe that people are better together for the philosophy of what they’re developing, the creativity that is born in it. They are committed to delivering excellent spaces, not only for them to inspire the people that they have, but also from a recruiting standpoint, because, make no bones about it, much of this is rooted in the war for talent, just as it was in 2013.
One of the ways that a company could demonstrate their commitment to their employee back then — beyond the stock options — was truly to have a holistic approach to their health and wellness, their experience, their commutes, their comfort. A lot of that is reflected in the quality of the workplaces that they deliver.
One last thing: What is going on in San Francisco? It seems like we hear that San Francisco has more vacant office than any central business district across the country, and its problems still linger.
Bedecarre: If you know anyone who has the capital to invest, there’s probably not a better bet than San Francisco.
I care a lot about the city and the region as a whole. We’ve had to reinvent ourselves many times over. Looking back from the dot-com crash, every time we rebounded. And that’s very much the case now. More people are coming back to the office. Those numbers just keep on going up. Also, the political environment has improved immensely for businesses to be starting and growing in San Francisco.
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Implementación y evaluación de un modelo de enseñanza de pasantía quirúrgica optimizado utilizando ChatGPT | Educación Médica BMC
Los avances tecnológicos están haciendo avanzar significativamente la educación médica. Actualmente, el desarrollo del plan de estudios médico enfatiza la mejora de los métodos de enseñanza a través de la simulación médica, la discusión de la literatura y la investigación. Existe una creciente defensa de la integración de la inteligencia artificial y las pautas clínicas en la enseñanza para cultivar mejor el razonamiento clínico y las habilidades de pensamiento lógico de los estudiantes.
Múltiples estudios han demostrado los beneficios potenciales de ChatGPT en la educación médica. Los chatbots como ChatGPT pueden ser una herramienta poderosa para mejorar la alfabetización sanitaria, especialmente entre estudiantes y jóvenes estudiantes. [6]. En primer lugar, ChatGPT ofrece acceso rápido e inmediato a amplia información médica, lo que ayuda a los estudiantes de medicina novatos a analizar datos médicos complejos. [7]. En segundo lugar, al crear escenarios y estudios de casos, ChatGPT ayuda a los estudiantes a perfeccionar y mejorar sus habilidades de planificación de diagnóstico y tratamiento, mejorando así sus capacidades de razonamiento clínico y su preparación para situaciones clínicas del mundo real. [8]. En tercer lugar, ChatGPT puede respaldar las tareas académicas respondiendo preguntas y redactando resúmenes. Su capacidad para crear esquemas y revisiones de la literatura puede agilizar la investigación médica. Además, también facilita el resumen de publicaciones relevantes y destaca hallazgos importantes, lo que ayuda a los investigadores médicos a navegar por la gran cantidad de material disponible en línea. [9]. Finalmente, ChatGPT permite el aprendizaje personalizado para los estudiantes al actuar como tutor o asistente virtual, ayudándolos con las tareas y fomentando experiencias de aprendizaje interactivas. [10].
En este estudio, ChatGPT se utilizó en cuatro funciones clave en las fases de educación médica previa, en clase y posterior a la clase. Durante la fase de preparación previa a la clase, los estudiantes pudieron consultar ChatGPT sobre cualquier problema que encontraron, lo que facilitó una comprensión inicial de conceptos, terminología y casos médicos fundamentales. En un estudio, se pudo generar una serie de imágenes a partir de texto descriptivo utilizando un modelo de aprendizaje profundo basado en redes generativas adversarias. La herramienta se utiliza en el proceso narrativo visual para facilitar el aprendizaje mejorado por la tecnología y mejorar las habilidades de razonamiento lógico. [11]. Los modelos de aprendizaje profundo basados en redes generativas adversarias desempeñan un papel clave en la simulación de varios tipos de entornos de aprendizaje y ayudan a desarrollar habilidades prácticas en modelos de asistentes de enseñanza virtuales. Los resultados experimentales muestran que este modelo mejora el efecto de aprendizaje de los estudiantes y mejora su motivación y capacidad de aprendizaje. [12]. En el aula, se empleó ChatGPT para simular las interacciones con los pacientes, proporcionando una plataforma para que los estudiantes practiquen habilidades de diagnóstico y comunicación en un entorno seguro y controlado. En sus interacciones con ChatGPT, los estudiantes son libres de practicar habilidades de diagnóstico y comunicación sin los riesgos que podría representar un paciente real. Un diagnóstico falso o una falta de comunicación no tiene un impacto real en el paciente, lo que permite a los estudiantes aprender mediante prueba y error. ChatGPT está disponible y los estudiantes pueden practicar a su propio ritmo y necesidades de aprendizaje, sin depender de un tiempo y lugar específicos. Esta flexibilidad hace que el aprendizaje sea más eficiente y conveniente. ChatGPT puede simular una variedad de escenarios clínicos y características del paciente para brindar una experiencia interactiva diversa. Los estudiantes están expuestos a diferentes condiciones y antecedentes de pacientes, mejorando así su capacidad para afrontar situaciones complejas. Después de clase, los estudiantes pueden interactuar con ChatGPT individualmente o en grupos de estudio, discutiendo preguntas de práctica proporcionadas por la herramienta, abordando preguntas difíciles o desafiantes y explorando el material desde varias perspectivas. A lo largo del proceso interactivo, los estudiantes evaluaron continuamente su comprensión del material, identificaron sus debilidades y ajustaron sus estrategias de aprendizaje y áreas de enfoque de manera oportuna para enfocarse en áreas específicas para revisión y refuerzo, asegurando que se mantuvieran en el camino correcto. [13]. De manera similar, los instructores podrían utilizar ChatGPT para recopilar recursos didácticos y estudios de casos relevantes durante la fase de preparación de la lección. Al aprovechar ChatGPT, podrían mejorar la participación de los estudiantes en el aula y utilizar la herramienta después de clase para recopilar y analizar los comentarios de los estudiantes sobre el proceso de enseñanza. Además, los estudiantes podrían utilizar ChatGPT para resolver rápidamente cualquier confusión relacionada con el conocimiento profesional. Con la capacitación del modelo ChatGPT, los estudiantes de medicina y los médicos pueden mejorar su razonamiento clínico y sus habilidades de toma de decisiones, mejorando así el desempeño del análisis y diagnóstico de casos. Además, ChatGPT proporciona a los estudiantes de medicina una experiencia de aprendizaje personalizada y eficiente a través de conversaciones simuladas, tutorías inteligentes y preguntas y respuestas automatizadas, profundizando así la comprensión de los conocimientos médicos de los estudiantes. [14].
Los resultados de este estudio indican que las puntuaciones teóricas de los grupos de estudio fueron significativamente más altas que las de los grupos de control, lo que refleja mejores resultados de aprendizaje. No se observaron diferencias significativas en las puntuaciones entre los dos grupos de estudio ni entre los dos grupos de control. Esto sugiere que la aplicación de ChatGPT en los grupos de estudio resultó en una comprensión y dominio superiores del conocimiento teórico en comparación con los métodos de enseñanza tradicionales utilizados en los grupos de control.
Los resultados de satisfacción docente de este estudio indican que los estudiantes de los grupos de estudio que utilizaron ChatGPT informaron puntuaciones de satisfacción total significativamente más altas, así como mejores calificaciones en la organización del curso y los métodos de enseñanza, en comparación con los grupos de control. Las diferencias en la satisfacción con el contenido del curso y los instructores fueron relativamente menores, lo que sugiere que el uso de ChatGPT como ayuda didáctica, a través de su novedoso y atractivo formato interactivo de preguntas y respuestas, su fuerte interactividad y su enfoque estructurado, parece mejorar la participación de los estudiantes. y participación en el aprendizaje. Esto indica que ChatGPT puede fomentar eficazmente un mayor interés y promover resultados educativos. La diferencia más notable entre los métodos de enseñanza radica en la ejecución en el aula; La capacidad de ChatGPT para simular varios escenarios y realizar análisis de casos, combinada con el acceso a recursos didácticos adicionales, mejora significativamente las habilidades de aplicación clínica de los estudiantes de medicina.
La evaluación del estudio sobre el cumplimiento del aprendizaje abarcó cuatro aspectos. Los hallazgos indican que no hubo diferencias significativas entre los grupos en cuanto al establecimiento de planes de aprendizaje. Sin embargo, para los otros tres aspectos (preparación autónoma previa a la clase y revisión posterior a la clase, participación en la enseñanza en el aula y búsqueda de retroalimentación y asistencia), los grupos de estudio exhibieron calificaciones significativamente más altas en comparación con los grupos de control. En muchos estudios y análisis estadísticos, una “puntuación más alta” suele considerarse un resultado positivo, lo que significa que el grupo de estudio obtuvo mejores resultados en algo. Los indicadores de evaluación de este estudio son todos positivos y se puede considerar que una “puntuación más alta” indica un mejor desempeño del grupo de investigación, lo que es un resultado positivo. Esto sugiere que la incorporación de ChatGPT como ayuda didáctica mejora el cumplimiento del aprendizaje de los estudiantes al promover el aprendizaje activo, fomentar el aprendizaje basado en la investigación y mejorar su interés y capacidad para el aprendizaje autónomo.
Si bien las mejoras en el cumplimiento son evidentes, la profundización continua de la comprensión antes, durante y después de la clase también contribuye a mejorar el pensamiento lógico y las habilidades analíticas. En particular, el estudio encontró una tasa relativamente baja de preguntas y solicitudes de ayuda de los estudiantes, durante y después de clase. Las diferencias observadas entre los grupos de estudio y control pueden atribuirse a la capacidad de ChatGPT para ayudar a los estudiantes a superar la timidez y no juzgar los errores. La herramienta de inteligencia artificial ayuda a los estudiantes a superar las dudas, permitiéndoles hacer preguntas de forma libre y repetida sin temor a ser juzgados o interacciones negativas. Al generar materiales de aprendizaje basados en el estado de aprendizaje y las necesidades de cada estudiante, ChatGPT les permite adoptar un enfoque más autónomo del aprendizaje y tener una experiencia educativa adaptada a sus preferencias. Estas interacciones facilitan la aclaración oportuna, una comprensión más profunda y el dominio del material.
ChatGPT también puede adaptar planes y materiales de aprendizaje individualizados para cada estudiante para adaptarse a los diferentes estilos y habilidades de aprendizaje dentro del aula. Este enfoque personalizado fomenta un circuito de retroalimentación positiva, mejorando las capacidades de aprendizaje de los estudiantes.
La aplicación de ChatGPT en la educación médica sigue siendo un tema de considerable debate. Si bien ChatGPT ofrece funcionalidades innovadoras y ventajas potenciales, también plantea varias preocupaciones éticas y prácticas, el potencial de uso indebido, particularmente en los ámbitos de la educación y el mundo académico. [15]. Como chatbot, ChatGPT carece de la capacidad de pensar críticamente como un ser humano, lo que limita su capacidad para interpretar y analizar información médica más allá de sus algoritmos programados. No posee el juicio ni el discernimiento necesarios para los aspectos éticos o legales de la práctica médica y puede plantear riesgos relacionados con violaciones de datos y privacidad. [16, 17].
El auge de herramientas de inteligencia artificial como ChatGPT ha llevado a la deshonestidad académica, con informes de estudiantes que utilizan la tecnología para hacer trampa en sus trabajos de ensayo. [18]. Algunas investigaciones sugieren que ChatGPT puede no ser un recurso confiable para problemas complejos que requieren habilidades y conocimientos avanzados. [19]. Además, los académicos han estado preocupados por la confiabilidad de ChatGPT como fuente creíble de información. [20]. Según muchos educadores, ChatGPT puede ser utilizado fácilmente para hacer trampa por parte de estudiantes que toman cursos de comunicación y filosofía, pero es fácil de identificar. Una preocupación creciente es que los estudiantes eventualmente perderán la capacidad de generar ideas originales y no podrán presentar argumentos adecuados para demostrar un punto. [21]. La accesibilidad tecnológica es un desafío. El uso eficaz de ChatGPT depende de la conectividad de la red y la disponibilidad del dispositivo, lo que puede resultar problemático en diferentes regiones y entre poblaciones estudiantiles específicas. Se deben desarrollar políticas para utilizar ChatGPT en diferentes entornos técnicos. [22]. Una preocupación es la posible devaluación del aprendizaje cooperativo en la educación médica, particularmente en enfoques tradicionales como ABP, CBL y TBL. La colaboración y el trabajo en equipo son cruciales en estos enfoques, y ChatGPT puede reducir involuntariamente la importancia de las interacciones entre humanos. Mantener un equilibrio entre la tecnología y las relaciones es esencial para un aprendizaje eficaz. Si bien ChatGPT mejora el ABP mediante instrucción personalizada, los educadores deben enfatizar la importancia duradera del aprendizaje basado en el paciente y el trabajo en equipo. A pesar de las capacidades de simulación y los conocimientos teóricos de ChatGPT, no puede reemplazar la experiencia práctica obtenida a través de interacciones en el mundo real, especialmente en la educación médica. Reconocer las limitaciones de los modelos es esencial para evitar una dependencia excesiva del aprendizaje por simulación. Integrar perfectamente ChatGPT en los planes de estudio existentes es un desafío que requiere que los educadores inviertan tiempo en diseñar e integrar componentes impulsados por IA que se alineen con los objetivos generales de aprendizaje. [23]. Dadas estas consideraciones, es esencial utilizar ChatGPT con prudencia como herramienta auxiliar de aprendizaje, complementando en lugar de reemplazar los métodos educativos y las técnicas de investigación tradicionales, y siendo consciente de las limitaciones de ChatGPT.
Un doble enfrentamiento (Elon Musk versus OpenAI y Musk versus la senadora Elizabeth Warren (demócrata por Massachusetts)) pone de relieve cuestiones cruciales sobre la combinación de propósitos organizacionales y el equilibrio del poder público y privado.
Musk está demandando a OpenAI, que él cofundó, alegando que su reorganización de una entidad sin fines de lucro a una con fines de lucro traiciona su misión original de garantizar que la IA beneficie a la humanidad.
Mientras tanto, Warren ha expresado su preocupación por la posible superposición de roles de Musk como empresario tecnológico (que resulta ser propietario de la mayoría de X.AI Corp., un competidor de OpenAI) y futuro funcionario gubernamental. Warren instó al presidente electo Donald Trump en una carta del 16 de diciembre a aplicar estrictamente un escrutinio de conflictos de intereses a Musk.
La forma en que se desarrollen estas dos confrontaciones dará forma a nuestro futuro tecnológico.
‘Franken-Gorgon’ de OpenAI
La demanda de Musk apunta a la matriz sin fines de lucro, OpenAI Inc., y esencialmente a todos los demás involucrados en la creación de una subsidiaria con ganancias limitadas, OpenAI LP. El llamado modelo híbrido permitió a los inversores de la filial obtener un retorno de la inversión de hasta 100 veces. Cualquier beneficio restante fluyó hacia la matriz. Musk sostiene que este cambio prioriza las ganancias sobre el bien público, convirtiendo a OpenAI en lo que él llama un Frankenstein.
Musk modificó su denuncia en noviembre para incluir acusaciones de que OpenAI Inc. se estaba reorganizando para convertirse en una corporación con fines de lucro en toda regla. En palabras de Musk (o de sus abogados), OpenAI pasó “de una organización benéfica exenta de impuestos a una gorgona con fines de lucro y que paraliza el mercado por valor de 157 mil millones de dólares, y en sólo ocho años”.
Dado que no existe una ley anti-Franken-Gorgon, las afirmaciones de Musk son una mezcla de supuestas violaciones de la ley antimonopolio, la ley de fideicomisos caritativos, la ley de agencia, fraude e incluso extorsión. Aunque Musk cita las promesas que le hizo Altman, no plantea un reclamo por incumplimiento de contrato.
OpenAI respondió el 13 de diciembre que el modelo de beneficio limitado es una solución innovadora que le permite competir con otras empresas de tecnología sin dejar de ser fiel a su misión. También argumentó que Musk carece de legitimación activa para demandar.
El modelo OpenAI plantea dudas sobre la transparencia y la gobernanza. ¿Puede servir a dos amos (su misión y sus inversores) sin comprometer a uno por el otro? Nadie ha descubierto cómo hacer que este tipo de teoría de las partes interesadas funcione en la práctica. Un objetivo a menudo es consumido por el otro, razón por la cual no existe una forma legal convencional de estructurar una llamada entidad híbrida.
Confusión del modelo híbrido
El modelo híbrido de OpenAI se hace eco de la reciente aparición de corporaciones de beneficio público, que están diseñadas para perseguir tanto ganancias como fines públicos. A diferencia de las corporaciones tradicionales, las PBC están obligadas por ley a considerar el impacto de sus decisiones en la sociedad y el medio ambiente, no sólo en los accionistas.
Esta estructura proporciona un modelo potencial para que organizaciones como OpenAI alineen la innovación con la responsabilidad. “Potencial” es la palabra clave aquí, porque la ley del PBC no contempla rendimientos máximos sobre la inversión.
Si bien el modelo de beneficio limitado es innovador, subraya la necesidad de marcos legales más claros para regir las entidades híbridas. Los formuladores de políticas deberían explorar la posibilidad de adaptar los principios del PBC para abordar los desafíos únicos que plantean la IA y otras industrias de alto riesgo. Quizás algún día los modelos de beneficio limitado puedan convertirse en una forma estándar.
Dilema de doble rol
Warren ha cuestionado públicamente si el doble papel de Musk como empresario privado de IA y copresidente del propuesto Departamento de Eficiencia Gubernamental crearía conflictos de intereses. Ha pedido estándares éticos más estrictos, particularmente dada la influencia de Musk sobre las políticas que afectan directamente sus empresas. Básicamente, ella respondió a su queja de que OpenAI no es ético devolviéndole la acusación.
Pero que los multimillonarios asesoren o participen en el gobierno no es un fenómeno nuevo. Desde la defensa de políticas impulsadas por la filantropía de Andrew Carnegie en el siglo XIX hasta el papel de Warren Buffett en el asesoramiento de políticas financieras durante la crisis económica de 2008, los líderes empresariales ricos a menudo han dado forma a las políticas públicas. La participación de Musk es parte de una larga tradición de aprovechar la experiencia del sector privado para la gobernanza pública.
Dicho esto, hay mucho en juego en la era de la IA. Como asesor gubernamental y empresario con intereses creados en el desarrollo de la IA, Musk debe afrontar este doble papel con cuidado. La transparencia y la rendición de cuentas son esenciales para mantener la confianza pública, especialmente cuando los límites entre la influencia privada y la responsabilidad pública se vuelven borrosos.
Debido a que Musk se está moviendo hacia lo que equivale a una casa de cristal de la atención de los medios, parece advertir Warren, tal vez no debería tirar piedras.
El futuro de la gobernanza de la IA
La disputa entre Musk y OpenAI es más que una batalla legal: es un caso de prueba de cómo gobernamos las organizaciones impulsadas por una misión en la era de la IA.
Los modelos híbridos, como la estructura Franken-Gorgon de OpenAI, desafían las leyes corporativas y sin fines de lucro existentes, lo que refuerza la necesidad de juntas directivas fuertes e independientes, actualizaciones regulatorias y una conducta ética superior a la junta. Las entidades híbridas necesitan tales juntas para garantizar que la misión siga siendo la prioridad.
La matriz sin fines de lucro de OpenAI ha enfrentado críticas por no brindar una supervisión suficiente de su subsidiaria con fines de lucro, lo que destaca la necesidad de estructuras de gobernanza más claras. En la medida en que los miembros de la junta directiva de la empresa sean beneficiarios financieros de los esfuerzos con fines de lucro, se encuentran en una posición sesgada al tomar decisiones sobre la misión sin fines de lucro.
Los formuladores de políticas deben reconocer que las leyes actuales no fueron diseñadas para híbridos. Adaptar los principios del PBC o crear marcos específicos para modelos híbridos podría proporcionar la claridad y la responsabilidad necesarias en la industria de la IA.
La confianza es clave. La transparencia es fundamental. Organizaciones como OpenAI deben comunicar claramente sus objetivos y estructuras para mantener la confianza con los donantes, los inversores y el público. Sin transparencia, los híbridos corren el riesgo de erosionar la confianza de la que dependen para operar con eficacia.
A medida que evoluciona el panorama de la IA, las decisiones que tomemos ahora guiarán no solo el futuro de la tecnología sino también los valores que sustentan su desarrollo. La historia de OpenAI es un microcosmos de estos desafíos: un recordatorio de que equilibrar las ganancias y el propósito tiene que ver tanto con la gobernanza como con la visión.
El caso es Musk v. Altman, ND Cal., No. 4:24-cv-04722, respuesta a la moción de orden judicial preliminar de los demandantes 13/12/24.
Este artículo no refleja necesariamente la opinión de Bloomberg Industry Group, Inc., el editor de Bloomberg Law y Bloomberg Tax, ni de sus propietarios.
Información del autor
Anat Alon-Beck es profesora asociada de derecho en la Facultad de Derecho de la Universidad Case Western Reserve.
Seth Oranburg es profesor de la Facultad de Derecho de la Universidad de New Hampshire y director del Programa de Organizaciones, Negocios y Mercados del Instituto Liberal Clásico de la Universidad de Nueva York.
Escríbanos: Pautas para el autor
SAN FRANCISCO – Los padres de un ex investigador de OpenAI conocido por recientemente denunciar las prácticas comerciales de la compañía están cuestionando las circunstancias de la muerte de su hijo el mes pasado.
En una entrevista esta semana, la madre y el padre de Suchir Balaji expresaron confusión y conmoción por su repentino fallecimiento, expresando dudas de que su hijo pudiera haberse suicidado, según lo determinado por el médico forense del condado.
La familia contrató a un experto para realizar una autopsia independiente, pero aún no ha publicado los hallazgos del informe.
“Exigimos una investigación exhaustiva; ese es nuestro llamado”, dijo la madre de Balaji, Poornima Ramarao.
La policía de San Francisco encontró a Balaji muerto en su apartamento de Lower Haight el 26 de noviembre, menos de una semana después de cumplir 26 años.
La Oficina del Médico Forense de San Francisco dijo más tarde a esta agencia de noticias que su muerte fue considerada un suicidio, aunque aún no se ha publicado el informe final de la autopsia mientras la oficina completa las pruebas toxicológicas. A principios de este mes, funcionarios de la policía de San Francisco dijeron que “actualmente no hay evidencia de juego sucio”.
La muerte de Balaji conmocionó a todo Silicon Valley y a la industria de la inteligencia artificial.
Obtuvo atención nacional a finales de octubre cuando acusó a su antiguo empleador, OpenAI, de violar la ley federal de derechos de autor al desviar datos de Internet para entrenar su exitoso chatbot, ChatGPT.
Sus preocupaciones respaldaron las acusaciones difundidas en los últimos años por autores, guionistas y programadores informáticos que dicen que OpenAI robó su contenido sin permiso, en violación de las leyes de “uso justo” de Estados Unidos que rigen cómo las personas pueden utilizar el trabajo publicado anteriormente.
Las empresas de medios han estado entre las que demandaron a la empresa, incluido The Mercury News y siete de sus periódicos afiliados y, por separado, The New York Times.
En una entrevista con The New York Times publicada en octubre de 2024, Balaji describió su decisión de dejar la empresa de inteligencia artificial generativa en agosto y sugirió que sus prácticas de recopilación de datos “no son un modelo sostenible para el ecosistema de Internet en su conjunto”.
“Si crees en lo que yo creo, simplemente tienes que dejar la empresa”, dijo al periódico.
El 18 de noviembre, Balaji había sido nombrado en documentos judiciales como alguien que tenía “documentos únicos y relevantes” que respaldarían el caso contra OpenAI. Él estuvo entre al menos 12 personas, muchas de ellas ex empleados o empleados actuales de OpenAI, que fueron mencionadas por el periódico en documentos judiciales por tener material útil para su caso.
Su muerte, una semana después, dejó a los padres de Balaji atónitos.
En una entrevista en su casa del condado de Alameda esta semana, su madre dijo que su único hijo “fue un ser humano increíble, desde la infancia”.
“Nadie cree que él pueda hacer eso”, dijo Ramarao sobre su suicidio.
OpenAI no respondió de inmediato a una solicitud de comentarios, pero en un comunicado a Business Insider dijo que estaba “devastado” al enterarse de la muerte de Balaji y dijo que habían estado en contacto con sus padres “para ofrecerles todo nuestro apoyo durante este momento difícil”.
“Nuestra prioridad es seguir haciendo todo lo posible para ayudarles”, decía el comunicado de la empresa. “Nos dimos cuenta de sus preocupaciones por primera vez cuando The New York Times publicó sus comentarios y no tenemos constancia de ninguna interacción posterior con él.
“Respetamos su derecho y el de otros a compartir opiniones libremente”, añade el comunicado. “Nuestros corazones están con los seres queridos de Suchir y extendemos nuestro más sentido pésame a todos los que lamentan su pérdida”.
Nacido en Florida y criado en el Área de la Bahía, Balaji fue un prodigio desde temprana edad, dijo su madre a esta agencia de noticias. Pronunció su nombre a los 3 meses; a los 18 meses me pedía “que encendiera una lámpara para animarme” y podía reconocer palabras a los 20 meses, dijo.
Balaji parecía tener una habilidad especial para la tecnología, las matemáticas y la informática, llevándose a casa trofeos y ganando renombre, incluso en la Olimpiada de Computación de los Estados Unidos de América de 2016.
En 2020, comenzó a trabajar para OpenAI y consideró admirable el entonces compromiso de la compañía de operar como una organización sin fines de lucro, dijo su madre. Su opinión sobre la empresa se agrió en 2022 mientras le asignaban la tarea de recopilar datos de Internet para el programa GPT-4 de la empresa, informó el New York Times. El programa analizó texto de casi todo Internet para entrenar su programa de inteligencia artificial, informó el medio.
Ramarao dijo que no estaba al tanto de la decisión de su hijo de hacer públicas sus preocupaciones sobre OpenAI hasta que el periódico publicó su entrevista. Si bien ella inmediatamente sintió ansiedad por su decisión, llegando incluso a implorarle que hablara con un abogado de derechos de autor, Ramarao también expresó orgullo por la valentía de su hijo.
“No dejaba de asegurarme: ‘Mamá, no estoy haciendo nada malo, ve a ver el artículo’. Sólo digo que, en mi opinión, no hay nada malo en ello”, dijo Ramarao, una ex empleada de Microsoft que trabajó en su programa de computación en la nube Azure. “Lo apoyé. No lo critiqué. Le dije: ‘Estoy orgulloso de ti, porque tienes tus propias opiniones y sabes lo que está bien y lo que está mal’. Era muy ético”.
Después de dejar la empresa, Balaji decidió crear una organización sin fines de lucro, centrada en los campos del aprendizaje automático y las neurociencias, dijo Ramarao. Ya había hablado con al menos un capitalista de riesgo para obtener financiación inicial, dijo.
“Les pregunto: ‘¿Cómo vas a manejar tu vida?’ “Dijo Ramarao. Recordó cómo su hijo intentó repetidamente disipar cualquier preocupación sobre sus finanzas, sugiriendo que “el dinero no es importante para mí; quiero ofrecer un servicio a la humanidad”.
Balaji también parecía tener una agenda ocupada. Cumplió 26 años durante un viaje de mochilero a las Islas Catalina con varios amigos de la escuela secundaria. Este tipo de viajes eran para él algo habitual: en abril viajó con varios amigos a la Patagonia y América del Sur.
Balaji habló por última vez con sus padres el 22 de noviembre, una llamada telefónica de 10 minutos que se centró en su reciente viaje y que terminó hablando de cenar.
“Estaba muy feliz”, dijo Ramarao. “Se lo pasó genial. Pasó uno de los mejores momentos de su vida”.
Ramarao recuerda haber llamado a su hijo poco después del mediodía del 23 de noviembre, pero dijo que sonó una vez y saltó el correo de voz. Pensando que él estaba ocupado con amigos, no intentó visitar su departamento hasta el 25 de noviembre, cuando llamó pero no obtuvo respuesta. Dijo que llamó a las autoridades esa noche, pero supuestamente un centro de despacho de la policía le dijo que poco se podía hacer ese día. Ella hizo un seguimiento el 26 de noviembre y la policía de San Francisco encontró más tarde el cuerpo de Balaji dentro de su apartamento.
Ramarao dijo que no le informaron de la muerte de su hijo hasta que apareció una camilla frente al apartamento de Balaji. No se le permitió entrar hasta el día siguiente.
“Nunca podré olvidar esa tragedia”, dijo Ramarao. “Se me rompió el corazón”.
Ramarao cuestionó la investigación de las autoridades sobre la muerte de su hijo, afirmando que la policía de San Francisco cerró su caso y lo entregó a la oficina del médico forense del condado una hora después de descubrir el cuerpo de Balaji.
Ramarao dijo que desde entonces ella y su marido encargaron una segunda autopsia del cuerpo de Balaji. Ella se negó a revelar cualquier documento de ese examen. Su abogado, Phil Kearney, se negó a comentar sobre los resultados de la autopsia independiente de la familia.
La semana pasada, el portavoz de la policía de San Francisco, Evan Sernoffsky, remitió las preguntas sobre el caso a la oficina del médico forense. David Serrano Sewell, director ejecutivo de la Oficina del Médico Forense Jefe, declinó hacer comentarios.
Sentada en el sofá de su sala, Ramarao sacudió la cabeza y expresó su frustración por los esfuerzos de investigación de las autoridades hasta el momento.
“Como padres afligidos, tenemos derecho a saber qué le pasó a nuestro hijo”, dijo Ramarao. “Estaba tan feliz. Fue muy valiente”.
Si usted o alguien que conoce está luchando contra sentimientos de depresión o pensamientos suicidas, 988 Suicide & Crisis Lifeline ofrece apoyo, información y recursos de ayuda gratuitos las 24 horas. Llame o envíe un mensaje de texto a Lifeline al 988, o visite el sitio web 988lifeline.org, donde está disponible el chat.
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