Inteligencia artificial, aquí y ahora

El hype o hipérbole en torno a la Inteligencia Artificial por el boom de la IA generativa a partir del despegue de Chat GPT ha generado tal cantidad de información y teorías en torno a esta tecnología que muchos directivos están algo saturados, sólo perciben ruido y confusión y necesitan una hoja de ruta para actuar de manera que sus empresas no se queden atrás, pero tampoco se dejen arrastrar por una moda. Las preguntas correctas que debemos hacernos para aclarar nuestros siguientes pasos son: ¿quién?, ¿dónde? y, lo más importante, ¿para qué?

Atendiendo a la primera cuestión: ¿quién domina este campo? Según el AI Index Report 2024 de la Universidad de Stanford, en EEUU el pasado año, la industria creó 51 modelos de aprendizaje automático destacados, mientras que la academia contribuyó con solo 15. Además, hubo 21 modelos resultantes de colaboraciones entre la industria y la academia en 2023, alcanzando un nuevo récord.

Y esta tendencia no cambiará, en mi opinión, porque cada vez cuesta más dinero seguir avanzando. Se estima que el entrenamiento de GPT-4 de OpenAI requirió de aproximadamente 78 millones de dólares en recursos computacionales, mientras que el modelo Gemini Ultra de Google costó 191 millones. Estos costes de entrenamiento tan elevados han excluido en la práctica a las universidades, tradicionalmente centros de investigación en IA del desarrollo de sus propios modelos de referencia de vanguardia.

En cuanto a dónde se está generando la tecnología, es innegable que el epicentro de estos desarrollos se sitúa en EEUU, con cerca del 63% de los nuevos modelos destacados de IA generados en 2023.

Respecto a regulaciones y normativa, la actividad se está acelerando, en este caso liderada por la Unión Europea, pero donde otras economías también están empezando a preocuparse en legislar y acotar adecuadamente su uso, también en EEUU. Este esfuerzo del regulador responde a la creciente preocupación social en todo el planeta sobre el impacto que este tipo de tecnologías tendrán sobre nuestra vida cotidiana.

Usos

Y la pregunta crucial: ¿para qué queremos la IA? Ya supera a los humanos en varias áreas, pero no en todas. La clasificación de imágenes, el razonamiento visual y la comprensión del inglés son algunos de sus ámbitos de ventaja. Sin embargo, aún se queda atrás en tareas más complejas como matemáticas de competición, el razonamiento visual común y la planificación. No obstante, algo en lo que quizá no se está haciendo suficiente hincapié es que, en los últimos meses, se ha comprobado cómo varios modelos de IA están acelerando exponencialmente la investigación científica. Podemos citar GraphCast, que permite avanzar la previsión meteorológica de forma más precisa, o la herramienta GNoME que permite determinar la estabilidad de formulaciones de nuevos materiales. Pero, es en la investigación médica dónde más esperanzas podemos poner, viendo ya interesantes resultados de la aplicación SynthSR o ImmunoSEIRA, en el campo de la neurología.

Estas son algunas de las principales pistas del aquí y ahora de la Inteligencia Artificial que podemos ver en el reciente AI Index Report 2024. Desde CTA, aconsejamos a las empresas analizar cómo está impactando en su negocio y planificar una incorporación de la tecnología en aquellos aspectos de negocio que puedan acelerar su competitividad. En muchos casos, esto puede suponer un proyecto de I+D+i y desde CTA estamos preparados para asesorarles y encontrar los socios y la financiación necesaria para ponerlos en marcha.

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