Revisión de tendencias: Dónde va la inversión de IA

Seis meses después de la gran ola de expectación lanzada por la empresa OpenAI cabe pensar cómo de rápido están las empresas adoptando la IA. En realidad, deberíamos hablar de IA basada en LLM (“Large Language Models”, la tecnología transformer detrás de máquinas de texto como ChatGPT).

A nivel consumidor final ChatGPT es la plataforma de mayor rápida difusión de la historia (llegó a 1 millón de usuarios en todo el mundo en cinco días). Hablar de empresa es hacerlo de integración, escalabilidad y seguridad. Otra historia distinta.

¿A dónde está yendo la inversión en IA generativa?

En un reciente podcast de Goldman Sachs hablaban de estas tres ideas:

Uno. La inversión en IA está yendo a parar a empresas de infraestructura IA: grandes tecnológicas en la nube y grandes empresas de semiconductores.

Dos. Hay un consenso acerca de que la IA es algo en lo que todos deberíamos de pensar.

Tres. Todavía estamos en mantillas para lo que se refiere a otras aplicaciones que sean un fenómeno. ChatGPT sigue siendo la única aplicación

¿Qué ha hecho Sam Altman en todo este tiempo?  Ha estado de gira por gobiernos y países de todo el mundo haciendo “lobbing”. Desde los tiempos noventeros de Microsoft no había visto a una empresa tecnológica poner tanto interés en convencer a los políticos del poder versus riesgo de una herramienta de alcance global para la humanidad.

Altman responde a aquellos que atacan con lo de arma de destrucción masiva de la humanidad “… será buena para acabar con la pobreza en el mundo [gracias al extraordinario avance científico]”. Quizá ahí va demasiado lejos…

Fase de inversión no centrada en startups sino en grandes tecnológicas

Ávidos inversores en IA del otro lado, las startups, como la firma First Mark Cap (Nueva York) coinciden con los Goldman Sachs. Estos días colaban esta broma: “Generative AI investing: un proceso mediante el cual las empresas de capital riesgo transfieren grandes cantidades de dinero a NVIDIA a través de intermediarios conocidos como «startups»». Es decir que una parte muy notable de la inversión ahora mismo se está destinando a modelos de entrenamiento y computación. Esto choca con el modelo de inversión en innovación en las etapas iniciales de una tecnología donde la partida principal suelen ser los recursos humanos.

Lo cierto es que Nvidia ha ganado más dinero porque ha vendido más. Las empresas de semiconductores están siendo las grandes beneficiadas en el interés incontestable por la IA. No es cuestión de burbujas en bolsa.

Dos formas de usar el modelo LLM en el contexto empresarial

Hasta que se vislumbre en qué para el ecosistema de aplicaciones he hecho una clasificación general entre dos maneras de usar el modelo LLM o IA generativa en el contexto de una empresa.

Uno es haciendo que el modelo sea un avatar y te sustituya. El otro es usar la IA para tomar decisiones.

En el primer caso. Synthesia es un buen ejemplo: resume, pone voz y crea un video para una presentación; en lugar de tu cara o voz, un avatar los sustituye. Su video explicativo se presenta como una herramienta para crear videos sin usar lo que normalmente se necesita para hacer uno. Lo que incluye a la persona que lo narra.

En el segundo me ha parecido interesante Dataiku: pone la IA al servicio de la fuentes de datos internas y externas de una empresa; la IA generativa trabaja aquí como un asistente que automatiza los flujos de datos que un ejecutivo/a encuentra interesantes. Usa la caja de diálogo característica de ChatGPT para la entrada de los prompts con lo que se quiere automatizar. El video con el que se promocionan puede dar una idea. El problema es que ChatGPT todavía no ha demostrado comprender los datos y puede cometer errores.

Cierro con un tema algo menos serio. Una periodista de The Wall Street Journal hizo que su avatar la sustituyera durante 24 horas. Sorprende ver lo difícil que es notar la diferencia. Uff.