En 2024, la inteligencia artificial se centra en poner a trabajar las herramientas de IA

Si 2023 fue un año de maravillas en torno a la inteligencia artificial, 2024 ha sido el año en el que se ha buscado aprovechar esas maravillas de manera útil y asequible.

Arvind Narayanan, profesor de ciencias de la computación en la Universidad de Princeton y coautor del nuevo libro “AI Snake Oil: What Artificial Intelligence Can Do, What It Can’t, and How to Tell The Difference”, menciona que ha habido un "cambio de sacar modelos a realmente construir productos".

Cuando ChatGPT fue lanzado hace dos años, alrededor de 100 millones de personas probaron este chatbot, encontrando que era increíblemente útil en algunas tareas, mientras que en otras resultó ser mediocre. La tecnología de IA generativa ahora está integrada en cada vez más servicios tecnológicos, aunque no la busquemos explícitamente, como las respuestas generadas por IA en los resultados de búsqueda de Google o las nuevas técnicas de edición fotográfica.

Según Narayanan, “lo principal que estaba mal con la IA generativa el año pasado es que las empresas lanzaban modelos muy potentes sin una manera concreta para que la gente pudiera utilizarlos”. Este año, estamos viendo la construcción gradual de productos que pueden aprovechar esas capacidades y realizar tareas útiles para las personas.

Expectativas sobre la IA

Desde que OpenAI lanzó GPT-4 en marzo de 2023 y la competencia introdujo modelos de lenguaje de IA de rendimiento similar, estos modelos han dejado de ser significativamente "más grandes y mejorados", ajustando las expectativas exageradas sobre si la IA iba a alcanzar una inteligencia superior a la humana cada pocos meses, según Narayanan.

Esto también ha llevado a un cambio en el discurso público, pasando de la pregunta “¿la IA nos va a matar?” a tratarla como una tecnología más común. Durante las llamadas de ganancias trimestrales de este año, los ejecutivos tecnológicos enfrentaron preguntas de analistas de Wall Street que buscaban asegurar pagos futuros de enormes inversiones en investigación y desarrollo de IA.

Costos de la IA

Construir sistemas de IA detrás de herramientas como ChatGPT o Google Gemini requiere invertir en sistemas de computación que consumen mucha energía y corren en costosos chips de IA. Para hacer frente a estos costos, algunas grandes empresas tecnológicas anunciaron acuerdos para aprovechar energía nuclear.

El analista de Goldman Sachs, Kash Rangan, señaló que “estamos hablando de cientos de miles de millones de dólares de capital que se han invertido en esta tecnología”. Algunos analistas han argumentado que la IA no está resolviendo los problemas complejos que justificarían estos costos. Sin embargo, Rangan mantiene una visión optimista, diciendo que estas herramientas están resultando “absolutamente más productivas” en ventas, diseño y diversas profesiones.

El futuro del trabajo con IA

Los trabajadores se preguntan si las herramientas de IA se usarán para complementar su trabajo o para reemplazarlos a medida que la tecnología avanza. Por ejemplo, la empresa Borderless AI ha estado utilizando un chatbot de IA de Cohere para redactar contratos laborales en Turquía e India, sin necesidad de abogados o traductores externos.

Los actores de videojuegos que pertenecen al sindicato Screen Actors Guild-American Federation of Television and Radio Artists expresaron preocupaciones en julio sobre cómo la IA podría reducir o eliminar oportunidades laborales, ya que podría replicar su actuación en otras expresiones sin su consentimiento. Estas preocupaciones ayudaron a impulsar la huelga de cuatro meses en la industria del cine y la televisión.

Limitaciones de la IA generativa

Los músicos y autores también han expresado preocupaciones sobre la IA que utiliza sus voces y obras. Sin embargo, la IA generativa aún no puede crear obras únicas o "cosas completamente nuevas", dijo Walid Saad, profesor de ingeniería eléctrica y experto en IA en Virginia Tech. “Podemos entrenarla con más datos para que tenga más información, pero tener más información no significa que sea más creativa”, añadió.

Además, señaló que hoy en día, la IA carece del sentido común que los humanos poseen, lo que limita su efectividad. Un ejemplo de esta limitación se puede ver en una broma donde se le pidió a la IA que creara una imagen de salmón nadando en un río, pero en su lugar, generó una foto de un río con trozos de salmón de supermercado.

Hacia un futuro más agentivo

La capacidad de razonamiento es clave para hacer que las herramientas de IA sean más útiles, según Vijoy Pandey, vicepresidente senior del brazo de innovación de Cisco, Outshift. Los desarrolladores de IA están proponiendo la próxima ola de chatbots generativos como “agentes” que pueden realizar tareas más complejas en nombre de los usuarios.

Pandey prevé que en el futuro, estos agentes de IA podrán colaborar de la misma manera en la que un grupo de personas resuelve un problema, en lugar de simplemente completar tareas de forma independiente.

Avances en el campo médico

Los herramientas de IA también han mejorado el campo médico, como lo demuestra el premio Nobel de química de este año, que fue otorgado a un trabajo liderado por Google, contribuyendo al descubrimiento de nuevos medicamentos. La IA también ha permitido diagnósticos más rápidos al analizar datos y señalar áreas problemáticas para que los médicos las investiguen, aunque a veces perpetúa errores.

En el desarrollo farmacéutico, el uso de la IA puede reducir el tiempo de colaboración de varios años a solo unos días, mejorando significativamente la eficiencia en el proceso.

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