La inteligencia artificial (IA) generativa ha cautivado al mundo. Su capacidad para digerir y producir contenido, como texto, imágenes y vídeos, presenta oportunidades para cualquier sector que necesite comunicarse, desde la medicina, el derecho y las finanzas hasta las artes creativas, la arquitectura y las ciencias bioquímicas.
Una investigación estadounidense sugiere que los grandes modelos lingüísticos (LLM) podrían afectar al menos al 10 por ciento de las tareas de la mayoría de la fuerza laboral y al menos al 50 por ciento de algunas. En consecuencia, los LLM y la IA generativa están en condiciones de convertirse en tecnologías de propósito general , que tienen un impacto amplio y transformador en la economía y la sociedad.
Una característica clave de la tecnología de uso general es que atrae inversiones. Según el Informe del Índice de IA 2024 de la Universidad de Stanford, la inversión privada en IA generativa el año pasado fue casi nueve veces mayor que en 2022 y 30 veces mayor que en 2019.
Si bien esta inversión está liderada principalmente por Estados Unidos, China ha invertido más de 600 millones de dólares, cerca de la inversión combinada de la Unión Europea y el Reino Unido. La mayor parte de esta inversión se destinó a infraestructura de IA y procesamiento del lenguaje natural, que forman la base de la IA generativa . En los cinco años hasta 2027, la Corporación Internacional de Datos espera que la inversión en IA generativa en China crezca a una tasa anual compuesta del 86,2%.
Mientras tanto, una encuesta de UBS concluyó que es probable que más del 75 por ciento de las family offices a nivel mundial inviertan en IA generativa en los próximos dos a tres años . El gobierno de Hong Kong está entusiasmado con el desarrollo de la IA generativa y planea implementar una herramienta similar a ChatGPT para que la utilicen los departamentos gubernamentales. Muchas instituciones locales ya están entrenando modelos básicos de IA generativa o perfeccionándolos para sectores y usuarios específicos.
Pero debemos reconocer que los usuarios finales pueden no considerar que la tecnología de uso general en sí misma sea de gran valor. Un ejemplo de ello es Internet. En la agitada época de las puntocom de los años 90, los inversores tenían la esperanza de que Internet transformaría la sociedad, eliminando prácticamente la necesidad de intermediarios como agencias de viajes y tiendas físicas, sobre todo en el comercio minorista. En apoyo de esta visión, se realizaron enormes inversiones en la construcción de infraestructura de Internet, en particular en el tendido de cables de fibra óptica y la creación de portales en línea.
Desde 1996, año en que comenzó la penetración de Internet en los hogares, la capacidad de transmisión de datos de los cables submarinos se ha disparado. La capacidad de las redes transatlánticas y transpacíficas se ha multiplicado por 200 entre 1996 y 2001. En 2001, tan solo en Estados Unidos se tendieron más de 62,7 millones de kilómetros de cable de fibra óptica, lo suficiente para dar 1.566 vueltas a la Tierra. Pero la mayor parte de este cable se convirtió posteriormente en “fibra oscura” sin uso, porque la demanda de transmisión de datos no alcanzó a la oferta.
La fiebre de las puntocom también provocó una sobreinversión en Hong Kong . Un portal de Internet sin negocio ni ingresos reales podía tener cientos de veces más demanda que un portal de Internet, lo que le permitía recaudar millones de dólares en una oferta pública inicial. Los precios de las acciones se multiplicaron por varios en un breve período de tiempo gracias a unas opiniones que resultaron ser demasiado optimistas sobre el potencial del comercio electrónico.
La mayoría de estas acciones dedicadas exclusivamente a Internet acabaron desplomándose y la crisis de las puntocom provocó quiebras masivas y salidas de inversores, lo que dejó en un estancamiento el interés por el negocio de Internet hasta su recuperación en la última década.
La experiencia de auge y caída de las puntocom es típica de la tecnología de uso general. Cuando surge una nueva tecnología con ventajas obvias sobre sus predecesoras, puede despertar expectativas románticas sobre su valor. Seducidos por las amplias aplicaciones de la tecnología en la sociedad, los inversores gastan cantidades ingentes de dinero en construir la infraestructura de apoyo, y esto acaba conduciendo a una capacidad excesiva.
Las empresas y las instituciones de investigación se suben al carro de la inversión en modelos de negocio que aprovechan la tecnología, pero el mercado descubre más tarde que los usuarios finales a los que se dirigen pueden no necesitarlos tanto. Posteriormente, el sentimiento inversor se desploma, las empresas, incapaces de seguir gastando dinero, se retiran y se produce una consolidación. La economía en general también sufre por la falta de rentabilidad de las inversiones.
Si la IA generativa es de hecho una tecnología de propósito general, entonces el foco de la inversión debería estar en los procesos sociales y organizacionales complementarios que involucran a las personas y al diseño, y no en la IA generativa en sí. No necesitamos tantos modelos básicos de IA generativa porque la mayoría de ellos pueden realizar funciones similares, como generar contenido basado en indicaciones del usuario. Lo que las personas necesitan y desean determinará el éxito o el fracaso de la IA generativa, su uso y el retorno de la inversión.
En la actualidad, las formas de comercio electrónico más exitosas son aquellas que abordan necesidades apremiantes, como los pagos digitales , las redes sociales y los viajes compartidos, en lugar de aquellas que simplemente utilizan Internet para el correo electrónico o el alojamiento web. Es probable que la IA generativa produzca rendimientos limitados si simplemente ofrece generar informes o crear imágenes y películas sintéticas.
Un futuro más prometedor sería incorporar la IA generativa en el diseño empresarial o social para empoderar a la humanidad. Por ejemplo, podría ayudar a abordar las necesidades de una sociedad que envejece , un problema acuciante en Hong Kong y China continental, mejorando el acceso de las personas mayores a la atención médica primaria.
También podría impulsar la educación al romper las barreras lingüísticas y conectar a los profesionales. Todo esto solo puede suceder cuando estemos listos para internalizar la IA generativa en nuestro trabajo y en nuestras innovaciones.
Más importante aún, dado que el entrenamiento de modelos de IA generativa básicos puede no ser el factor decisivo para el éxito, no debemos entrar en pánico por las sanciones de Estados Unidos a las exportaciones de chips de IA a Hong Kong y al continente. Si bien debemos acelerar el desarrollo de nuestros propios chips de IA, centrarnos en el diseño y la innovación complementarios a la IA generativa puede ser una fuente más prometedora de ventaja competitiva.
