La inteligencia artificial generativaestá para quedarse
La inteligencia artificial (IA) ya forma parte de la imaginación colectiva, desde las bulliciosas calles del distrito financiero de las grandes ciudades a las ruidosas aulas de los estudiantes de secundaria. De momento se encuentra en un punto de inflexión comparable al de los primeros días del iPhone hace 15 años, que allanaron el camino a los inteligentes, aplicaciones móviles y surgimiento del primer proveedor en la nube. De hecho, la IA puede hacer cambiar los modelos de negocio, impulsará la eficiencia y crear diferenciación estratégica la próxima década. Habrá baches en el camino, pero está para quedarse.
Según International Data Corporation, se espera que el mercado global de IA, incluyendo hardware, software y servicios, crezca casi 19% al año, para alcanzar los 900.000 millones de dólares en 2026. Su impacto económico puede ser enorme: Goldman Sachs estima que puede sumar siete billones de dólares a la economía mundial la próxima década, en parte por mejora de la productividad.
De momento, sabemos que se dan las condiciones para que amplíe su alcance a nuevos ámbitos, favorecida por la existencia de grandes conjuntos de datos, arquitectura en la nube y una nueva generación de semiconductores y memoria. Estamos hablando de la IA generativa, mucho más poderosa que su predecesora, que utiliza el aprendizaje automático para crear contenido nuevo, prácticamente indistinguible. Puede crear personajes e historias, informes financieros y procesar preguntas complejas de servicio al cliente.
ChatGPT, desarrollado por OpenAI, de propiedad privada, con Microsoft como principal accionista, es el claro ejemplo y solo ha tocado la superficie de lo que viene. GPT, Generative Pre-trained Transformer, es un modelo entrenado en datos masivos no estructurados. Utiliza un proceso de aprendizaje profundo para proporcionar respuestas aparentemente humanas a indicaciones de texto de los usuarios. OpenAI también ha desarrollado una solución para la generación de imágenes (DALL-E 2) y voz (Whisper).
Es pronto para una visión clara de qué empresas pueden beneficiarse más, pero las oportunidades iniciales recaerán en las que operan en tres sectores. El primero es el de infraestructura en la nube, que la IA generativa necesita y que es proporcionada por grandes plataformas de hiperescaladores. Incluyen AWS (Amazon Web Services), GCP (Google Cloud Platforms), Microsoft Azure y Meta (nube privada). Juntos, representan alrededor de 78% de la capacidad global en la nube, cuando los ingresos por servicios de infraestructura en la nube han llegado a los 63.700 millones de dólares los primeros tres meses de 2023, un aumento de 10.000 millones en un año, que esperamos continúe.
Las empresas de semiconductores también pueden ser grandes beneficiarias. Desarrollan unidades de procesamiento gráfico (GPU) necesarias para los modelos generativos de IA, pues pueden optimizar el entrenamiento de grandes conjuntos de datos mediante el procesamiento paralelo de alta velocidad. Además, la demanda de empresas de semiconductores y de equipos relacionados aumenta a medida que se necesitan soluciones informáticas, memoria y red. A ello se añade que la producción de semiconductores más complejos exige equipos más sofisticados. No es coincidencia que las ventas de equipos de fabricación de semiconductores hayan superado los100.000 millones de dólares en 2022, récord. Esperamos que esta tendencia también continúe. La compañía de chips Nvidia ha sido uno de los principales beneficiarios, por el aumento de la demanda para los algoritmos IA como ChatGPT, en centros de datos de gama alta de esta empresa, como A100 y el nuevo H100. Tales chips representan más de la mitad de los ingresos de Nvidia. La mayoría de las funciones, sin embargo, todavía son ejecutadas por unidades de procesamiento central (CPU), donde Intel sigue siendo líder, pero AMD, con sede en California, ha ganado cuota de mercado los últimos años. Ya se trate de CPU o GPU, hay creciente demanda de chips avanzados. Sin embargo, cada vez es más difícil hacerlos más pequeños, inteligentes y baratos. Cuesta cientos de millones de dólares diseñar un nuevo chip de vanguardia. Pero la IA puede facilitar producir nuevos chips con herramientas de automatización de diseño electrónico, que proporcionan compañías como Synopsys o Cadence. Solo Synopsys ha lanzado un conjunto de herramientas que ya ha diseñado más de 200 nuevos microchips.
Las empresas de software también pueden ser ganadoras de la era IA generativa. GitHub Copilot de Microsoft es ejemplo de escalado. Un estudio de esta empresa indica que los desarrolladores que codificaron con su software mejoraron el rendimiento en un 55% menos de tiempo. Por su parte Adobe, a través de su modelo Firefly, está entrenado un modelo con 175 millones de imágenes libres de derechos de autor, destinado a todos sus productos.
En cuanto a ciberseguridad, la industria puede tener que adaptarse a la IA generativa para contrarrestar amenazas de código malicioso de otras máquinas. Al respecto la IA permite una detección y respuestas más rápidas a los ataques. Las compañías CrowdStrike y Palo Alto ya están adoptando IA en sus plataformas de seguridad. Con el tiempo, la seguridad cibernética jugará un papel importante en la protección de datos de las aplicaciones IA y garantizará su calidad. En todo caso, la IA generativa tendrá un papel importante en el aumento o eliminación de muchas tareas rutinarias relacionadas con agentes de ciberseguridad. Ahora bien, la IA tiene peligros. Hay preocupaciones sobre la precisión de datos, infracción de derechos de autor, privacidad y proceso de concentración empresarial. De momento la IA puede autocontrolarse. Incluso hay modelos entrenados para la moderación de contenidos. Sin embargo, la regulación es crucial para el desarrollo y difusión de esta tecnología, algo en lo que gobiernos y las propias empresas trabajan. Incluso los cofundadores de OpenAI han pedido un equivalente de la Agencia Internacional de Energía Atómica para inspeccionar sistemas, requerir auditorías, cumplimiento de normas de seguridad e imponer restricciones. Es probable que, a medida que esta tecnología se desarrolla se encuentren las correspondientes soluciones.