ChatGPT, Gemini, Grok, Copilot, Apple Intelligence y Claude. Todos estos lanzamientos tecnológicos tienen algo en común: la Inteligencia Artificial generativa. Pero pese al rápido avance de los últimos años, ahora es probable que no se vean nuevos lanzamientos de Inteligencia Artificial (IA) tan disruptivos como lo fue GPT-3 en su momento.
Las gigantes tecnológicas han decantado la mayoría de sus lanzamientos hacia este tipo de tecnología, una tendencia que podría derivar en que se apacigüe la innovación para dar paso a la adaptación.
Sin embargo, según opinan expertos, esto se trata de un proceso natural en el que las empresas priorizan mejorar los lanzamientos ya existentes, y que podría llevar a que, aunque se estanque la innovación de lanzamientos, comiencen a desarrollarse otro tipo de procesos de adaptación e implementación que muestren los alcances de una forma más tangible, y retornen las ganancias de lo invertido.
“Lo que estamos viendo es la estabilización del uso de estas herramientas. Esta estabilización se debe a que ya pasó el momento del hype en esta tecnología. Ya no es tan novedoso ni relevante como lo fue hace unos meses, ya no es tan atractivo, ya es común, cotidiano así como hoy es cotidiano conectarse a Internet todos los días. Lo que vamos a ver en los próximos meses y en los próximos años es una capacidad de razonamiento cada vez mejor, y sobre todo capacidades de procesamiento cada vez más grandes”, opina José Gustavo Fuentes, catedrático en la UNAM y Co-Founder & CTO en Insaite.
Jorge Paz, arquitecto de Watson (sistema basado en IA) en IBM, explica que lo relevante, además, es el funcionamiento y la utilidad para la humanidad. “Ahora nos encontramos en un periodo de implementación y de experimentación, de comenzar a ver cómo nos beneficiamos de esta tecnología. Puede ser subjetivo pero al final lo importante es que nosotros podamos medir de manera clara cómo está beneficiando al ser humano”, dijo en entrevista.
Además, Horacio Peña, Socio de Consultoría en Tecnología, Medios y Telecomunicaciones en Deloitte México, empresa de consultoría, añade que, debido a que modelos como ChatGPT fueron un suceso disruptivo en el ámbito tecnológico, será difícil encontrarse con otras apuestas de la misma magnitud.
“El uso de grandes modelos de lenguaje (LLM) combinados con transformers para la IA generativa fueron una disrupción en el ecosistema tecnológico y es difícil pensar que puede haber disrupciones con demasiada frecuencia. Una vez que se da la disrupción, viene más bien un camino de evolución sobre la misma disrupción”, explica el experto.
Las opiniones de los especialistas convergen en que esta evolución no comenzó con ChatGPT, pero sí marcó un antes y un después. No es la primera vez que las tecnológicas utilizan inteligencia artificial para proveer servicios, sin embargo, la IA generativa hizo algo que nunca antes se había logrado: generar contenido nuevo a partir de solicitudes escritas.
De una ola a un tsunami
OpenAI, empresa desarrolladora de ChatGPT, encontró un buen momento para el lanzamiento de su obra maestra el 30 de noviembre de 2022. El panorama internacional había sido testigo de despidos masivos sin precedentes y medidas de reducción de costos tras la pandemia por COVID-19.
Una nube de incertidumbre post pandemia se cernió sobre el sector tecnológico hasta que la startup lanzó lo que era hasta entonces, un diseño experimental del chatbot. De la noche a la mañana, la tecnología de IA generativa, fácil de usar, cautivó al mundo entero.
Sorprendió al público con su capacidad para mantener conversaciones que parecían humanas, redactar correos electrónicos y ensayos, y responder a consultas de búsqueda complejas con resultados concisos. En tan solo dos meses, ChatGPT se convirtió en la aplicación para consumidores de más rápido crecimiento de la historia, alcanzando una estimación de 100 millones de usuarios activos en enero.
Pero en específico para el sector tecnológico, estimuló una carrera de IA que pasó de ser una ola a convertirse en un tsunami en el que las empresas luchan por su supremacía. Más tarde Google presentó a Bard, que terminó por convertirse en Gemini; Microsoft se unió a OpenAI para perfeccionar su ecosistema; también llegó Claude, de Anthropic, la competencia directa de OpenAI, y Elon Musk no se quedó atrás con el lanzamiento de Grok. Ni siquiera Apple se quedó atrás, pues hace un par de semanas presentó Apple Intelligence que mejorará a Siri para tener respuestas personalizadas, una apuesta que también está buscando Amazon con Alexa.
Todos los lanzamientos tuvieron el mismo objetivo durante el año pasado y parte del actual. “Las funcionalidades de la IA generativa permiten que podamos hacer que un algoritmo o un sistema tenga la capacidad de poder generar contenido nuevo. Anteriormente nos enfocamos mucho en que pudiera realizar predicciones y clasificaciones pero ahora generar contenido nos da una posibilidad gigantesca a partir de modelos que están pre entrenados. Las empresas obviamente están siendo beneficiadas”, asegura Jorge Paz, experto de IBM.
Y estos esfuerzos se ven reflejados en la inversión, que según el último Informe del índice de IA: Medición de tendencias en IA
, de la Universidad de Stanford, la inversión en IA generativa está en ascenso. Según el informe, aunque la inversión privada total en IA se redujo el año pasado, la financiación destinada a la IA generativa aumentó de manera que casi se quintuplicó con respecto a 2022, alcanzando los 25,200 millones de dólares. Actores clave en el sector de IA generativa, como OpenAI, Anthropic, Hugging Face e Inflection, reportaron importantes rondas de financiación.
¿Qué es lo que sigue después de este disruptivo cambio en el ecosistema tecnológico? ¿Se espera ver más de lo mismo? Los expertos concluyen que a pesar de ver un financiamiento mayormente encaminado hacia la mejora de los productos de IA generativa ya existentes, la innovación migrará hacia los procesos de implementación, mismos que serán necesarios para el retorno de ganancias de las empresas.
Se enfría la innovación, al menos en lanzamientos de productos
No es una sorpresa que después de un lanzamiento tan disruptivo la innovación mengüe. “La inteligencia artificial generativa fue una disrupción y ahora todo lo que estamos viendo es desarrollo alrededor de esa disrupción”, señala Horacio Peña, Socio de Consultoría en Tecnología en Deloitte México.
Sin embargo, en el enfoque actual, las empresas intentan implementar cada vez más la eficacia de sus modelos de formas más significativas, por ejemplo mostrando aplicaciones con un impacto empresarial medible.
“Creo que es un enfoque que se nos está pasando cuando estamos hablando de tecnología. Lo importante es que nosotros podamos medir de manera clara cómo está beneficiando al ser humano, cómo está beneficiando a las empresas. Es un tema de implementación, de experimentación, de empezar a ver cómo estamos beneficiándonos”, asegura Jorge Paz.
Esta perspectiva es relevante debido a que, como lo señala el informe “ Un reinicio de la IA generativa: Reconfiguración para convertir el potencial en valor en 2024”
de la empresa de consultoría Mckinsey, las empresas que busquen obtener éxitos tempranos con la IA generativa deben actuar con rapidez, con una serie de cambios profundos en la forma de trabajar.
“En este periodo de estabilización vemos cómo ellos (las empresas tecnológicas) empaquetan su solución dentro de sus mismos productos y esa es su estrategia: turbo cargan sus herramientas existentes. Las empresas que usan la tecnología de IA generativa tendrán un incremento en la eficiencia si, y sólo si, su personal se capacita, y si la empresa seriamente invierte en eficiencias, entonces vamos a ver el resultado de efectividad y de retorno de inversión”, asegura Fuentes.
El catedrático de la UNAM explica también que las grandes corporaciones que están capitalizando su inversión, buscan generar “más con menos”, a partir de planes de cobro que incluyan estas herramientas, una estrategia que se mantendrá. “Me parece una estrategia brillante porque es una forma muy correcta de capitalizar la inversión que genera muchos beneficios para los usuarios”, asegura el experto.
Por lo tanto, para lo que resta de 2024 y probablemente durante el siguiente año, se espera la adopción de la IA generativa en organizaciones de todos los sectores para observar, posteriormente, los primeros resultados en sus respectivos modelos de negocio.
“Hemos identificado un creciente interés por parte de los directivos de las organizaciones en definir proyectos específicos para sacar ventaja de esta tecnología, por lo tanto, lo que resta de este año y seguramente durante el 2025 veremos cada vez más la adopción de la industria. Una vez que esto se ha guiado, se empiezan a dar los primeros resultados en sus modelos de negocio. Esperaríamos después una curva acelerada de adopción de las organizaciones”, concluye Horacio Peña.
