2024: La Era de la Inteligencia Artificial en Acción

El año 2023 fue un periodo de asombro en torno a la inteligencia artificial, pero 2024 ha marcado un cambio hacia la aplicación práctica de estas tecnologías, buscando maximizar su utilidad sin desbordar los presupuestos. Ahora, el enfoque se ha desplazado de la creación de modelos a la construcción de productos que realmente sirvan a los usuarios.

Según expertos en el campo, el interés inicial que generó herramientas como ChatGPT ha evolucionado. Los primeros usuarios, que fueron alrededor de 100 millones, se acercaron a este chatbot con la esperanza de encontrar soluciones efectivas a sus necesidades, aunque muchos se encontraron con resultados que variaban entre lo sorprendente y lo decepcionante. Hoy en día, la tecnología de IA generativa está integrada en una variedad creciente de servicios tecnológicos, a menudo sin que los usuarios sean plenamente conscientes de ello. Esto se puede observar en las respuestas generadas por IA en los resultados de búsqueda de Google o en las nuevas técnicas de edición fotográfica que utilizan inteligencia artificial.

Un aspecto crítico que se ha señalado es que el año pasado, muchas empresas lanzaron modelos de IA altamente avanzados sin proporcionar una forma clara para que los usuarios pudieran aprovechar estas capacidades. Ahora, se está trabajando en el desarrollo de productos que utilicen estas tecnologías de manera efectiva y práctica, permitiendo a los usuarios realizar tareas útiles con ellas.

Desde la introducción de modelos de lenguaje de gran tamaño como GPT-4 en marzo de 2023, se ha observado un estancamiento en la mejora continua de estos modelos. Las expectativas de que la IA avanzaría rápidamente hacia una inteligencia superior a la humana se han moderado. El discurso público ha cambiado, dejando atrás la pregunta de si la IA representa una amenaza y comenzando a tratarla como una tecnología más convencional.

En las llamadas de ganancias trimestrales de este año, los ejecutivos tecnológicos han enfrentado preguntas de analistas de Wall Street que buscan garantías sobre el retorno de la inversión en investigación y desarrollo de inteligencia artificial. La construcción de sistemas de IA que respaldan herramientas generativas como ChatGPT de OpenAI o Gemini de Google requiere una considerable inversión en sistemas informáticos que consumen mucha energía y dependen de costosos chips de IA. De hecho, se han establecido acuerdos para acceder a energía nuclear con el fin de alimentar estas operaciones.

Se estima que se han invertido cientos de miles de millones de dólares en esta tecnología, según analistas del sector. Sin embargo, algunos expertos han cuestionado si la IA está resolviendo problemas complejos que justifiquen esos costos. A pesar de estas dudas, hay quienes mantienen una perspectiva optimista, destacando que las herramientas de IA ya están demostrando ser más productivas en campos como ventas y diseño.

La incertidumbre sobre el futuro del trabajo también preocupa a muchos empleados. Por ejemplo, la empresa Borderless AI ha estado utilizando un chatbot de IA para redactar contratos laborales en Turquía e India, eliminando la necesidad de abogados o traductores externos. Por otro lado, los actores de videojuegos que se manifestaron en julio expresaron su temor de que la IA pudiera reducir o eliminar oportunidades laborales al replicar actuaciones sin su consentimiento. Estas preocupaciones también han influido en las recientes huelgas en la industria del cine y la televisión.

Artistas y escritores han manifestado inquietudes similares sobre el uso de sus voces y obras por parte de la IA. Sin embargo, los expertos advierten que la IA generativa aún no puede crear obras verdaderamente únicas ni innovadoras. La inteligencia artificial puede procesar más datos, pero eso no implica que sea más creativa. A diferencia de los humanos, que comprenden el mundo y su funcionamiento, las herramientas de IA carecen de esa comprensión fundamental.

Un ejemplo de esta limitación se puede observar en un meme que ilustra cómo un motor de IA, al ser solicitado para crear una imagen de salmones nadando en un río, generó una foto de un río con trozos de salmón de supermercado en lugar de la imagen esperada. Esto evidencia la falta de sentido común que caracteriza a la IA en su estado actual.

El desarrollo de herramientas de IA más útiles para los consumidores implica incorporar razonamientos más complejos. Los desarrolladores están comenzando a presentar la próxima generación de chatbots de IA como «agentes» que pueden realizar tareas más útiles en nombre de las personas. Esto podría incluir la capacidad de formular preguntas ambiguas y tener un modelo capaz de razonar y planificar los pasos necesarios para resolver problemas complejos.

Se espera que, para 2025, estos agentes de IA trabajen juntos de manera colaborativa, resolviendo problemas como lo harían varios individuos en un equipo. Por ejemplo, el futuro del software de Bitcoin probablemente dependerá de estos agentes de IA, cada uno especializado en un área específica, como la verificación de la corrección, la seguridad y la escalabilidad.

Además, la IA ha comenzado a transformar el campo médico. Este año, el Premio Nobel de Química se otorgó a un trabajo liderado por Google que podría ayudar en el descubrimiento de nuevos medicamentos. La inteligencia artificial ha permitido diagnósticos más rápidos al ofrecer a los médicos un punto de partida para determinar el cuidado del paciente. Aunque la IA no puede detectar enfermedades por sí sola, puede analizar datos rápidamente y señalar áreas problemáticas para que un médico realice una evaluación más profunda.

Sin embargo, también existe el riesgo de que la IA perpetúe errores. Un ejemplo es la herramienta de transcripción de OpenAI, que ha sido elogiada por su precisión, pero que también presenta fallos significativos, como la tendencia a inventar texto o frases completas.

Por último, algunos clientes de Cisco en el sector farmacéutico han notado que la IA ha facilitado la colaboración entre laboratorios de investigación y análisis de datos. Este proceso, que tradicionalmente toma años, puede reducirse a solo unos días gracias a la inteligencia artificial.

Resultados Importantes

Puntos Clave

• La transición de la IA de la teoría a la práctica está en marcha, enfocándose en aplicaciones útiles.
• Las expectativas sobre el avance de la IA se han moderado, con un enfoque en la productividad real.
• La colaboración entre herramientas de IA y humanos es esencial para maximizar su potencial en diversas industrias.