La primera ola de entusiasmo sobre la inteligencia artificial generativa (IA) no se parecía a nada que el mundo hubiera visto. Dos meses después de su lanzamiento en noviembre de 2022, Chatgpt había acumulado 100 millones de usuarios. Aumentaron las búsquedas en Internet de “inteligencia artificial”; Más de 40.000 millones de dólares en capital de riesgo fluyeron hacia empresas de IA sólo en el primer semestre de este año.
Desde entonces, la locura por la experimentación de los consumidores se ha enfriado un poco: el uso de Chatgpt ha disminuido y menos personas buscan en Google ‘ai’. Se cree que Son Masayoshi, un inversor japonés conocido por sumergirse en mercados ya de por sí espumosos, está interesado en invertir en Openai, el creador de Chatgpt. Pero está comenzando una segunda fase, más grave. Está tomando forma una industria completamente nueva centrada en modelos de IA sobrealimentados. Tres fuerzas determinarán cómo se verá finalmente y si Openai seguirá siendo dominante o si otros jugadores prevalecerán.
El primer factor es la potencia informática, cuyo coste está obligando a los constructores de modelos a ser más eficientes. Frente a los enormes costos de entrenar y ejecutar modelos más potentes, por ejemplo, Openai aún no está entrenando su próximo gran modelo, gpt-5, sino gpt-4.5, una versión más eficiente de su producto líder actual. Eso podría dar a rivales con mucho dinero como Google la oportunidad de ponerse al día. Se cree que Gemini, el modelo de vanguardia del gigante tecnológico que se lanzará próximamente, es más poderoso que la versión actual de Openai.
Los altos costos informáticos también han fomentado la proliferación de modelos mucho más pequeños, que se entrenan con datos específicos para hacer cosas específicas. Replit, una startup, ha entrenado un modelo en código informático para ayudar a los desarrolladores a escribir programas, por ejemplo. Los modelos de código abierto también facilitan que las personas y las empresas se sumerjan en el mundo de la IA generativa.
Según un recuento realizado por Hugging Face, una empresa de inteligencia artificial, existen aproximadamente 1.500 versiones de estos modelos perfeccionados.
Todos estos modelos ahora están luchando por obtener datos: la segunda fuerza que da forma a la industria de la IA generativa. Los más grandes, como Openai y Google, son glotones: están entrenados en más de un billón de palabras, el equivalente a más de 250 Wikipedias en inglés. A medida que crezcan, tendrán más hambre. Pero Internet está a punto de agotarse. Por ello, muchos maquetistas firman acuerdos con agencias de noticias y fotografía. Otros se apresuran a crear datos de entrenamiento “sintéticos” utilizando algoritmos; Otros más están intentando trabajar con nuevas formas de datos, como el vídeo. El premio es un modelo que vence a los rivales.
El hambre de datos y poder de la IA generativa hace que un tercer ingrediente sea aún más importante: el dinero. Muchos fabricantes de modelos ya se están alejando de los bots estilo Chatgpt para el público en general y, en cambio, buscan empresas que paguen tarifas. Openai, que nació en 2015 como una empresa sin fines de lucro, ha sido especialmente enérgica en este sentido. No sólo ha otorgado licencias de sus modelos a Microsoft, sino que está creando herramientas personalizadas para empresas como Morgan Stanley y Salesforce. Abu Dhabi planea establecer una empresa para ayudar a comercializar aplicaciones de Falcon, su modelo de inteligencia artificial de código abierto.
Otro enfoque es atraer a los desarrolladores de software, con la esperanza de hacerlos adictos a su modelo y crear los efectos de red que son tan apreciados en la tecnología. Openai ofrece herramientas para ayudar a los desarrolladores a crear productos utilizando sus modelos; Meta espera que llama, su modelo de código abierto, ayude a crear una comunidad leal de programadores.
¿Quién saldrá victorioso? Empresas como Openai, con su gran número de usuarios, y Google, con sus grandes bolsillos, tienen una clara ventaja inicial. Pero mientras la potencia informática y los datos sigan siendo limitaciones, las recompensas por encontrar formas inteligentes de sortearlas serán grandes. Un creador de modelos con el enfoque más eficiente, el método más ingenioso para sintetizar datos o el discurso más atractivo para los clientes aún podría tomar la delantera. Es posible que el revuelo se haya enfriado. Pero el drama apenas comienza.
Fuente: https://www.economist.com/leaders/2023/09/21/chatgpt-mania-may-be-cooling-but-a-serious-new-industry-is-taking-shape?utm_medium=email.internal-newsletter.np&utm_source=salesforce-marketing-cloud&utm_campaign=espresso.US&utm_content=the-world-in-brief-september-26th-2023&utm_term=09/26/23
