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¿Quién se está beneficiando más de los últimos avances de la IA?
Mientras que muchos inversores se ven seducidos por los nuevos avances en la inteligencia artificial y no quieren quedarse fuera de este boom, otros se preguntan si realmente todo es tan bonito como parece. Hay quien dice que todo ese valor generado se está distribuyendo de forma desigual, beneficiando a unos más que a otros. Quizá solo es la primera fase en la cual se está engrasando la cadena de transmisión. ¿Quién recibe más valor? ¿Las grandes tecnológicas como Google, Facebook o Microsoft? ¿Las consultoras tecnológicas? ¿Las empresas de chips como NVIDIA? ¿Las pequeñas empresas? ¿Los individuos? La comunidad inversora también quiere un retorno razonable por el riesgo que está asumiendo. ¿Están pagando los inversores un precio exagerado por las startups que venden productos y servicios de IA?
¿Exceso de optimismo?
Como dijo Colin Powell: “El optimismo perpetuo es un multiplicador de fuerza”. OpenAI y DeepMind se han atrevido a publicar su escala de niveles, llevando la cuenta atrás hacia la inteligencia artificial general y dibujando el camino a lo que puede ser el futuro. ¿Es un optimismo razonable, o son expectativas exageradas? Se espera que la inversión en IA generativa alcance los 12.000 millones de dólares en 2024, lo que muestra un continuo interés por parte de los inversores, a pesar de las dudas sobre su viabilidad a largo plazo, según un informe de EY. Parece que los inversores, que en gran medida echan gasolina para mantener funcionando la máquina, siguen apostando por el optimismo. ¿Pero por cuánto tiempo?
¿Tendremos datos suficientes?
Cada vez hacen falta más datos para construir los nuevos modelos de IA. Además, la inteligencia artificial necesita una gran cantidad de datos para desarrollarse, y muchas empresas aún no tienen la infraestructura, los procesos ni la cultura necesarias para gestionar adecuadamente el ciclo de vida del dato, lo que puede limitar su capacidad para aprovechar plenamente las tecnologías de IA. ¿Se nos acabarán pronto los datos? No olvidemos tampoco que muchos datos existentes, a pesar de ser públicos, no pueden usarse libremente para entrenar los modelos, y otros de calidad se mantienen protegidos en privado.
La inteligencia artificial necesita una gran cantidad de datos para desarrollarse, y muchas empresas aún no tienen la infraestructura, los procesos ni la cultura necesarias para gestionar adecuadamente el ciclo de vida del dato,
ROBERTO FUENTES, KNOWMAD MOOD,
¿Inteligencia real o fuerza bruta?
Los avances científicos en este campo suceden de forma progresiva con unas pocas disrupciones. Sin embargo, parece que es la fuerza bruta, entendida como más infraestructura, más datos, más capacidad de cómputo, etc., lo que proporciona productos de IA mejores. Además, con la adopción de estas herramientas el coste y el esfuerzo marginal de realizar tareas cognitivas se irá reduciendo a prácticamente cero, y es probable que, a medio plazo, estas tareas se conviertan en una commodity. ¿El progreso real seguirá viniendo de la fuerza bruta o del avance científico? Esto podría transformar radicalmente la economía y el valor que le damos a ciertas habilidades y conocimientos.
¿Vamos demasiado rápido en los avances de la IA?
Están saliendo al mercado nuevas versiones de los LLM sin ni siquiera haber asentado las versiones anteriores ni dado tiempo al mercado a absorberlas lo suficientemente. ¿Ha llegado la EU AI Act y otras regulaciones de otros países en el momento adecuado para frenar el avance y dar tiempo a ordenar las cosas?
Además, a medida que la IA avanza rápidamente, persisten riesgos significativos relacionados con los sesgos y prejuicios en los modelos, lo que podría resultar en decisiones injustas o discriminatorias. Asimismo, el uso extensivo de datos personales plantea preocupaciones sobre la privacidad y la seguridad de la información. Sin una regulación adecuada y una comprensión más profunda de estos problemas, el despliegue acelerado de la IA podría tener consecuencias negativas en términos de justicia y protección de los datos personales. También es complicado incorporar un comportamiento y uso éticos si no se ha diseñado de esa forma desde el principio, siguiendo el enfoque de “ethics by design”. Esto subraya la importancia de integrar consideraciones éticas en todas las etapas del desarrollo de la IA para evitar daños y garantizar un uso responsable de la tecnología.
