Lo que la abundancia esconde.

Lelapa significa casa en soto y en setsuana. El nombre no es un adorno: organiza los valores de la empresa, que se presentan como sabiduría, familia y hogar. La familia se explica con la filosofía ubuntu: soy porque somos. El hogar se explica como el lugar donde el talento técnico diseña, prueba y despliega sistemas que cumplen estándares globales. Una empresa que se llama casa está diciendo algo sobre la diferencia entre un lugar de trabajo y un lugar de pertenencia.

La historia de la fundación tiene también algo de casa. Moiloa conoció a sus socios en el Indaba de 2017, el encuentro que Shakir Mohamed y otros habían organizado para fortalecer la inteligencia artificial en África. La empresa nació de esa red: un grupo de personas que se conocieron en una asamblea y decidieron construir juntas. No es un detalle biográfico menor. La forma en que se funda una empresa de tecnología suele ser una historia de capital y de contactos; acá es también una historia de comunidad.

Los valores de una empresa suelen ser un texto decorativo. Los de Lelapa tienen una consecuencia práctica: si la casa es el modelo, entonces el producto no puede ser solamente una herramienta para clientes ricos. La empresa se presenta como una infraestructura para desbloquear las economías digitales del Sur Global, empezando por África. Esa formulación tiene una ambición política y un riesgo comercial, y conviene leerlos juntos.

La casa, además, tiene una historia material. Sudáfrica es un país donde la desigualdad se mide en infraestructuras: la electricidad, la conexión, el transporte, el idioma de la escuela. Construir tecnología ahí no es construir para un mercado homogéneo; es construir para un país que habla muchas lenguas y que tiene muchas velocidades. La restricción no es una hipótesis de laboratorio: es la condición de la casa.

Me gusta la palabra casa porque no promete neutralidad. Una casa tiene dueños, reglas, afectos y conflictos. Una empresa también. La pregunta es si la casa puede ser un bien común o si el mercado termina decidiendo quién entra y quién se queda afuera.

Antes de la lengua estuvo el cuerpo. Moiloa estudió ingeniería biomédica y eléctrica porque quería construir órganos y extremidades artificiales. La imagen es potente: una pieza que se agrega a un cuerpo para que el cuerpo pueda hacer lo que antes no podía. La prótesis no reemplaza al cuerpo; lo completa, lo corrige, lo obliga a una nueva coordinación.

La lengua funciona de manera parecida. Un modelo de lenguaje es una prótesis para la comunicación: permite que una persona hable con una máquina, o con otra persona, en una lengua que el sistema no conocía. La prótesis, sin embargo, no es neutra. Un órgano artificial se diseña con una idea del cuerpo «normal»; un modelo de lenguaje se diseña con una idea de la lengua «normal», que casi siempre es el inglés. La pregunta por la prótesis es también la pregunta por el cuerpo que se considera sano.

Moiloa pasó de la bioingeniería a los datos y de los datos a la lengua. En el medio hubo un banco, un trabajo que le dio el oficio de la ciencia de datos y la acercó a los problemas de la industria financiera. No es un desvío: es el recorrido de alguien que aprendió a construir sistemas para instituciones concretas. La empresa que fundó después vende, entre otras cosas, a bancos y a telcos. El círculo se cierra.

Hay un tema que la entusiasma y que sirve para entender su posición: la pronunciación de los nombres africanos. Los nombres se mutilan hasta el punto de que dejan de ser reconocibles; detrás de un nombre hay un significado, una historia familiar, una lengua. Un sistema que no puede pronunciar un nombre no está fallando en un detalle: está fallando en el reconocimiento de una persona. La anécdota es pequeña y el problema es grande. Es la misma lógica del corpus: si tu nombre no está, tu lengua no está; si tu lengua no está, tu experiencia no cuenta.

Pienso en la prótesis como una forma de política. Toda tecnología que se agrega a un cuerpo decide qué cuerpo se considera completo. La pregunta por la lengua es la misma: qué lengua se considera completa, y qué hablantes tienen que adaptarse a la prótesis.

En 2024, Lelapa publicó InkubaLM, un modelo de lenguaje de 0,4 mil millones de parámetros entrenado para lenguas africanas de bajos recursos. El número es la mitad de la historia. La otra mitad es que, en varias tareas, el modelo rinde de manera comparable a modelos mucho más grandes y supera a varios de ellos en análisis de sentimiento. Un modelo pequeño, entrenado con datos elegidos, puede ser mejor que un modelo enorme entrenado con datos ajenos.

La afirmación incomoda porque contradice la economía política del campo. La industria invierte en escala porque la escala vende: más parámetros, más cómputo, más inversión. Un modelo de 0,4 mil millones no impresiona en una tabla de tamaño, pero puede correr donde los grandes no caben: un teléfono de gama baja, un servidor modesto, una conexión intermitente. La eficiencia deja de ser una concesión y se vuelve un principio de diseño.

El desafío Buzuzu-Mavi, organizado con la plataforma Zindi, llevó la idea al extremo: más de cuatrocientos científicos de datos de decenas de países compitieron por comprimir InkubaLM sin perder rendimiento. El resultado fue una reducción del 75 % del tamaño, y una de las soluciones llevó el modelo a 40 millones de parámetros. La anécdota es técnica, pero el mensaje es político: la comunidad puede optimizar lo que la industria considera que no vale la pena optimizar.

InkubaLM se publicó con pesos abiertos. Esa decisión no es menor: un modelo abierto puede ser auditado, adaptado y reentrenado por otros; un modelo cerrado solo puede ser consumido. La apertura no resuelve la pregunta por la propiedad, pero la desplaza: el modelo deja de ser un producto y se vuelve una infraestructura que otros pueden usar.

Me interesa la elegancia del modelo pequeño. La abundancia premia el tamaño; la restricción premia la precisión. Un sistema que hace lo necesario con lo justo es más difícil de construir que uno que hace todo con exceso, porque obliga a decidir qué es necesario.

El producto principal de Lelapa se llama Vulavula. Empezó como una herramienta de procesamiento de lenguaje para zulú, soto y afrikáans, y hoy se presenta como un servicio de transcripción y traducción para centros de contacto de telecomunicaciones y servicios financieros. Convierte llamadas multilingües en texto estructurado, con detección de cambios de lengua, puntajes de confianza y cumplimiento de la ley de protección de datos sudafricana.

La decisión de vender a empresas no es casual. Los centros de contacto son un lugar donde la lengua y el poder se encuentran: una persona llama a un banco o a una telefónica, habla en la lengua que puede, y del otro lado hay un sistema que tiene que entenderla. Si el sistema no entiende, la persona queda afuera del servicio. Si entiende, la empresa ahorra tiempo y la persona accede. El producto mejora una interacción que ya existe, en un lugar donde la exclusión lingüística tiene consecuencias concretas.

También hay un riesgo. Cuando la lengua se vuelve un servicio, el cliente es la empresa, no el hablante. El hablante sigue siendo el usuario final, pero no es quien paga ni quien decide qué se construye. La lengua puede mejorar su experiencia y, al mismo tiempo, quedar capturada en un contrato entre dos empresas. La diferencia entre el acceso y la propiedad vuelve a aparecer: que una lengua esté disponible no significa que sus hablantes tengan poder sobre ella.

El modelo de negocio tiene una lógica clara: vender a quien puede pagar para atender mejor a quien no puede elegir. Es la lógica de casi toda la infraestructura. La pregunta es si esa lógica alcanza para sostener la ambición de la empresa, que no es solamente vender software, sino desbloquear las economías digitales del Sur Global.

Me cuesta pensar la lengua como un servicio sin pensar en el hablante que llama. Del otro lado del teléfono hay alguien que necesita resolver un problema y que, por primera vez, puede hacerlo en su lengua. Eso es una mejora real. La pregunta es si esa mejora se queda en la llamada o se convierte en poder.

La escala es la variable que organiza el campo. Los modelos crecen, los presupuestos crecen, las infraestructuras crecen. Lelapa propone otra cosa: un sistema que se diseñó para la restricción desde el principio, no un sistema grande que después se comprime. La diferencia es filosófica antes que técnica. Si se diseña para la restricción, la restricción se vuelve una ventaja; si se diseña para la abundancia y después se recorta, la restricción se vuelve una pérdida.

La empresa se presenta como una infraestructura que puede escalar globalmente. Esa promesa es la que permite atraer inversión: Microsoft, Mozilla, Atlantica Ventures y otras organizaciones aparecen entre sus socios y financistas. El capital es necesario para construir; también es el que define las prioridades. Una empresa que quiere escalar tiene que demostrar crecimiento, y el crecimiento suele pedir mercados grandes, clientes que paguen y una estructura que pueda replicarse.

Ahí aparece la tensión central: la restricción es el origen de la innovación, pero el crecimiento exige salir de la restricción. El modelo pequeño es una ventaja para entrar en mercados con poca infraestructura; también es un producto que tiene que competir con los grandes en los mercados donde la infraestructura sobra. La empresa tiene que sostener las dos cosas: la eficiencia como principio y la escala como imperativo.

La escala también tiene una versión política. «Desbloquear las economías digitales del Sur Global» puede significar dos cosas: construir capacidad local para que las economías produzcan valor, o abrir mercados para que las empresas del Norte vendan servicios. Las dos cosas pueden ocurrir al mismo tiempo. La diferencia está en quién se queda con el valor y quién decide qué se construye.

Me interesa la pregunta por el «suficiente». La abundancia no tiene un límite; la restricción sí. Un sistema que se diseña para lo suficiente es más difícil de vender que uno que promete todo, pero es más fácil de sostener. La pregunta es si una empresa puede crecer sin traicionar esa idea.

Hay una tensión de forma. Lelapa es una empresa, no una cooperativa ni una ONG. Tiene inversores, tiene que crecer y, en algún momento, tiene que darles un retorno. Esa estructura le da recursos y velocidad; también le impone una lógica. La «casa» de la marca convive con el mercado que la financia.

El cliente agrega otra. Los clientes de Vulavula son empresas: bancos, telefónicas, aseguradoras. Los hablantes de las lenguas africanas son usuarios, no clientes. Esa asimetría es la de casi toda la tecnología, y no se resuelve con buenas intenciones. Una empresa que quiere ser infraestructura tiene que decidir si su lealtad principal es con quien paga o con quien usa.

Está también la dependencia. El cómputo para entrenar InkubaLM vino, en parte, de programas de Microsoft; los socios incluyen a Microsoft y a Mozilla; los inversores incluyen fondos de capital. Esa dependencia no es una mancha; es la condición de cualquier empresa que quiera construir a escala. Conviene, sin embargo, nombrarla: la soberanía tecnológica se proclama en un ecosistema donde el cómputo y el capital pertenecen a unos pocos.

Y la marca. «IA africana» se volvió una categoría que vende: aparece en informes, en conferencias, en programas de fundaciones. Esa circulación puede ser una victoria y un riesgo. La victoria es que el trabajo del Sur se vuelve visible; el riesgo es que la categoría sustituya al análisis y que cualquier empresa con oficina en África pueda presentarse como una alternativa al extractivismo.

Queda la medición. El campo premia los benchmarks, los parámetros y las citas; la construcción de capacidad se mide de otras maneras, con empleos que se quedan, con lenguas que se sostienen, con sistemas que siguen funcionando cuando el inversor se va. Esa diferencia de métricas hace que el éxito técnico y el éxito político no siempre coincidan.

No le voy a pedir a Moiloa que resuelva esas tensiones. Su trabajo consiste, en buena medida, en sostenerlas a la vista. Conviene no confundir, sin embargo, la lucidez con la solución: nombrar una contradicción no la elimina.

La pregunta que deja su trabajo se puede formular así: ¿puede una empresa ser un bien común? Lelapa se llama casa, pero es una sociedad comercial. Sus modelos son abiertos, pero su negocio es cerrado. Sus clientes son empresas, pero su misión es que la lengua no sea una barrera. Esas combinaciones no son contradicciones que haya que resolver de una vez; son el espacio donde se juega la pregunta por la propiedad.

La distinción entre acceso y propiedad vuelve a aparecer. Que una lengua esté disponible en un servicio no significa que sus hablantes tengan poder sobre el servicio. Pueden estar representados y seguir siendo usuarios. La diferencia entre usar y decidir es la diferencia entre la inclusión y la soberanía, y no se resuelve con más modelos.

Queda también la pregunta por el tamaño. El modelo pequeño es una elección técnica y una posición política: dice que no hace falta la abundancia para hacer algo bueno. La abundancia, sin embargo, sigue definiendo el mercado, los incentivos y los indicadores. La pregunta es si la eficiencia puede escalar sin convertirse en una versión más barata de lo mismo.

Vuelvo a la imagen de la prótesis. Un órgano artificial se diseña para un cuerpo; un modelo de lenguaje se diseña para una lengua. La pregunta es qué cuerpo y qué lengua se consideran completos. Si la respuesta es «el cuerpo y la lengua del Norte», la prótesis sigue siendo una adaptación. Si la respuesta es la casa, la prótesis se vuelve otra cosa: una infraestructura que pertenece a quien la habita.

Lo que la abundancia esconde es que siempre hubo otra manera.

Me quedo con la idea de la casa: un lugar con reglas, afectos y conflictos, que no promete neutralidad pero promete pertenencia. La pregunta que queda abierta es si una casa puede sostenerse sin venderse, y si el mercado que la financia va a permitir que siga siendo casa.