La IA continúa diversificándose y abriendo diferentes campos de acción como el mundo evidencia frente a la IA Generativa. Es importante recordar que la Inteligencia Artificial (IA) ciertamente no nació con ChatGPT. Es un hecho bien conocido, pero oportuno recordarlo, que la idea de la IA nació junto con las primeras calculadoras y que el test de Turing del que se habla a menudo, que «mide» la inteligencia de un modelo de IA en comparación con el humano, se presentó por primera vez en un artículo de 1950 («Computing machinery and intelligence»).
Conocer las tendencias de la IA Generativa es fundamental para navegar con éxito los cambios disruptivos que esta tecnología está impulsando, no sólo en las empresas, sino en diferentes sectores. Aquí te contamos lo más relevante a tener en cuenta.
IA Generativa: ¿una «nueva» Internet o un «nuevo» metaverso?
El desarrollo progresivo, paralelo y profundamente influenciado por la evolución de la capacidad y la velocidad de la computación, ha llevado al desarrollo de aplicaciones en los sectores más diversos, muchos de los cuales se han vuelto tan comunes a nuestros ojos que pierden su calificación de inteligentes. Y los límites de la IA siguen siendo más amplios que los de su componente generativo.
Entonces, ¿qué tiene de especial la IA Generativa y por qué nos importan sus tendencias? Su lanzamiento por parte de OpenAI el 22 de octubre de 2022 fue seguido por una grandiosa campaña mediática -orquestada principalmente por Microsoft (principal financiador y actual accionista mayoritario de OpenAI)- que ha contribuido al crecimiento de expectativas muy altas sobre el impacto que podría tener en la economía y la sociedad en general, así como más específicamente:
- En empresas que utilizarán sus modelos para hacer más eficiente su máquina organizativa o desarrollar nuevos productos, servicios o modelos de negocio.
- Sobre las empresas que desarrollarán nuevos modelos cada vez más potentes o que, con sus infraestructuras y servicios, permitirán el acceso a los propios modelos a las empresas usuarias y otros actores de la economía y la sociedad.
En pocas palabras, precisamente por cómo está concebida, la IA Generativa puede ser definida como una tecnología que “tiene un gran hambre” de dinero, datos y electricidad y que le gustaría estar rodeada -dados los temas que aborda – desde un respeto casi religioso.
El conjunto tecnológico detrás de las tendencias de la IA Generativa
En el punto anterior, aunque la línea de separación no esté tan clara, las empresas potenciales empujan las tendencias de la IA Generativa son las que desarrollan los nuevos modelos o que, con sus infraestructuras y servicios, permiten el acceso a los propios modelos de las empresas usuarias y otros actores de la economía y la sociedad.
Para denominar a todas estas empresas, se suele utilizar el término conjunto tecnológico. Es evidente, en el caso de una tecnología articulada y compleja como la IA generativa, cómo la tarea de las empresas tecnológicas es realizar las inversiones necesarias para que todo despegue y, al mismo tiempo, cómo son las primeras en:
- Ser objeto de la atención del mercado financiero, por las ventajas de las que gozarán si la IA generativa tiene éxito y se hace tendencia.
- Ver aparecer en sus balances tanto los ingresos derivados de las primeras ventas como (al principio mucho más significativos) los costes -corrientes y en cuenta de capital- que deberán soportar.
Solo más adelante en la historia será posible tener una medida razonable del éxito de la adopción de la IA generativa en las empresas usuarias, en términos de una mayor eficiencia interna o mayores ingresos asociados a las mejores características de los productos y servicios creados con el apoyo de la IA Generativa.
¿Cómo está estructurada la oferta tecnológica? Siguiendo el patrón publicado por The Economist: «¿Qué tan ricas se están haciendo las empresas en la fiebre del oro de la IA? Nvidia y Microsoft no son las únicas ganadoras». Se puede ver en las figuras 1 y 2 algunas de las principales empresas (por tamaño o innovación) presentes en su totalidad o con sus unidades de negocio, en relación a:
- Hardware: Nvidia primero en microprocesadores, TSMC en su fabricación y Dell en servidores.
- Computación en la nube: Amazon AWS, Microsoft y Alphabet-Google ocupan los tres primeros puestos.
- Modelos de IA generativa: OpenAI con GPT-4 (y pronto GPT-5), Anthropic con Claude 3 y Google con Gemini en los modelos básicos de código cerrado; Meta con Llama 3 (recién lanzado), pero también Google con Gemma en el modelo de código abierto;
- Aplicaciones de software: es el sector con mayor presencia (en su mayoría empresas emergentes, pero no solo), dada la menor necesidad de una gran empresa para mantenerse en el mercado.
El aumento de la capitalización de las empresas tecnológicas: ¿es realmente una medida significativa de los beneficios que aporta la IA Generativa?
Las tendencias de la IA Generativa parten desde el análisis económico. Ocho billones de dólares, este es el resultado del recuento realizado por The Economist, y publicado en el artículo mencionado anteriormente, evaluando el aumento general del valor, entre el 22 de octubre de 2022 (fecha del lanzamiento de ChatGPT) y el 15 de marzo de 2024 de las primeras cerca de 100 empresas pertenecientes al stack tecnológico.
Las preguntas naturales de hacerse ante esta figura son al menos dos:
¿Qué parte de los ocho billones puede atribuirse razonablemente a la IA Generativa (The Economist señala que el aumento puede atribuirse a varios factores)? Y, si esta parte es el resultado de un impacto positivo visible en los balances, de un aumento de las perspectivas evaluadas sobre la base de datos concretos o de una confianza genérica que se espera, favorecida por la gran campaña mediática antes mencionada, de un cambio en la economía y la sociedad similar al generado por Internet o el iPhone.
La observación inmediata que se puede hacer, al examinar la lista (tabla 1) de las 7 empresas tecnológicas incluidas entre las 9 empresas con mayor capitalización del mundo, es que 6 de ellas se encuentran entre las mencionadas como parte del paquete tecnológico y que Apple, la única que no está presente, ha prometido por boca de Tim Cook que pronto anunciará su presencia.
Luego, al reconstruir los datos de capitalización del 22 de octubre de 2022 y el 15 de marzo de 2024 (Tabla 2), se puede observar que los 7 gigantes tecnológicos de la cima del mundo son responsables de 6 de los 8 billones de dólares de crecimiento de la capitalización general y que el total cambia poco si nos fijamos en los datos más recientes (27 de abril).
Y está entre las siete primeras con el TSMC taiwanés en lugar de Tesla, que ha caído hasta la decimoquinta posición debido a los problemas que han surgido en el sector de los coches eléctricos, es decir,
que el conjunto de los cinco grandes históricos – Microsoft, Apple, Alphabet-Google, Amazon y Meta – y las dos empresas de hardware, Nvidia y TSMC, presentes en el mercado desde hace mucho tiempo pero que sólo recientemente han saltado a la palestra debido a la superioridad de sus actuaciones. En esto hay que centrar la atención para para intentar dar algunas respuestas a las preguntas planteadas anteriormente.
La primera observación es que, en el momento del lanzamiento de ChatGPT, las bolsas salían de una fuerte caída respecto a los valores máximos alcanzados anteriormente (véase la primera columna de la tabla 3) y que los valores actuales (las dos últimas columnas) no se diferencian mucho de los máximos anteriores al lanzamiento, con la importante excepción de Nvidia.
Si se compara el valor acumulado actual con el ficticio, construido como la suma de los máximos anteriores al lanzamiento, descubrimos que el aumento es solo del 3,2 % para los cinco grandes (en comparación con el +53,9 % en comparación con el día del lanzamiento, que aparece en la pestaña 2) y solo del 14,1 % para los siete primeros (en comparación con el +79,2 %). Evidentemente, esto no significa que el revuelo suscitado por la IA generativa no fuera importante en el relanzamiento de las propias bolsas de valores, también porque los máximos alcanzados «antes del lanzamiento» reflejaban las expectativas creadas durante la pandemia (cuando los riesgos de los contactos humanos habían dado un enorme impulso a los que estaban en línea), pero es un llamado a analizar los movimientos de la capitalización desde una perspectiva más amplia.
La segunda observación (véase la figura 3, de nuevo tomada del artículo de The Economist) es que las empresas de tecnología, no solo las siete principales, disfrutan (y en parte lo han visto crecer aún más) de un múltiplo P/E significativamente mayor que las empresas no tecnológicas: y la llegada de la IA Generativa ciertamente ha influido, especialmente en el componente de hardware y en la Computación en Nube.
Es en el hardware, que es la base de la tecnología y de toda la cadena de suministro que llega a las empresas que utilizan la IA Generativa y a las empresas clientes, donde se ha producido proporcionalmente el mayor impacto en los ingresos y los beneficios netos, empezando por Nvidia.
Y es en la Computación en Nube donde el impacto en los estados financieros comienza a crecer, como se vio con motivo de la reciente presentación de los informes trimestrales de Microsoft, que se beneficia de la presencia en su nube tanto de los modelos GPT de OpenAI como de empresas competidoras como Mistral y Cohere (y que ha aportado algunos datos al respecto) y Alphabet-Google, que ha informado con cierto entusiasmo de lo que está sucediendo en su nube pero sin indicaciones más específicas.
Habría sido interesante ver los primeros números del proyecto Copilot de Microsoft, que combina un asistente de IA de pago (llamado copilot) con sus diversos programas, pero solo hubo una declaración del director ejecutivo Satya Nadella: “Microsoft Copilot y Copilot Stack están organizando una nueva era de transformación de la IA, impulsando mejores resultados empresariales en todos los ámbitos y sectores“.
A la pregunta que se plantea en el título si el aumento de 8 billones de dólares en la capitalización representa una medida realmente significativa de los beneficios que aporta la IA generativa, la respuesta es negativa. Más bien, las señales de impacto en los balances -por ahora relativamente limitadas (con la excepción del nivel de hardware y de Nvidia en particular) – sirven sobre todo para tranquilizar al mercado financiero en relación con los crecientes volúmenes de inversiones que parece requerir el desarrollo del stack tecnológico.
La desconfianza del mercado financiero con respecto a las grandes inversiones necesarias para reforzar la oferta tecnológica
Las consideraciones previas se ven confirmadas por las reacciones que el mercado ha tenido en los últimos días ante la presentación de los informes trimestrales, primero de Meta y, después, de Microsoft y Alphabet-Google, empresas que apuestan decididamente por la IA generativa y que compiten entre sí en varios frentes. Los resultados del primer trimestre estuvieron por encima de las expectativas y fueron excepcionales:
- Meta: 36 500 millones de dólares en ingresos, un 27 % más, con 28,6 puntos en el primer trimestre de 2023; 12 400 millones de dólares en beneficios netos, más del doble de los 5,7 del año anterior.
- Microsoft: 61,9 mil millones de dólares en ingresos, más un 17 % en comparación con hace un año; 21,9 mil millones de dólares en beneficio neto, más alrededor del 20 %.
- Alphabet-Google: 80.500 millones de dólares en ingresos, un 15 % más que hace un año (un crecimiento superior al +13,5 % del trimestre anterior); 23.700 millones de dólares en beneficio neto, más del 57 %.
Los resultados, como se ha mencionado, son todos superiores a las previsiones de los analistas y bastante excepcionales, pero han recibido una acogida absolutamente dispar por parte del mercado financiero:
- Meta perdió un 12 % en las operaciones fuera de horario, ajustadas a menos un 10,6 % en las operaciones oficiales al día siguiente: se perdieron más de 130.000 millones de dólares de capitalización.
- Microsoft ganó un 4,5 % en las operaciones fuera de horario, ajustándose a un aumento del 1,8 % en las operaciones del día siguiente: más de 50.000 millones de dólares en capitalización, con una rentabilidad superior al umbral de los 3 billones.
- Alphabet-Google creció más de un 15 % en las operaciones fuera de horario, ajustándose a un aumento del 10 % al día siguiente: casi 200.000 millones de dólares en capitalización adicional, superando el umbral de los 2 billones por primera vez.
¿A qué se debe esta enorme brecha de unos 330.000 millones de dólares entre el tratamiento reservado a Meta y Alphabet-Google?
Meta demuestra que el bombo publicitario de la IA tiene sus límites: la Inteligencia Artificial es un proyecto multimillonario sin un calendario claro de ingresos, el duro juicio del Financial Times en su columna dice; “Los costes de Meta aumentan rápidamente a medida que Zuckerberg promete seguir gastando en la carrera armamentista de la IA: Meta Platforms registró ventas récord en el primer trimestre, aprovechando el impulso de la IA en su negocio de la publicidad, los inversores, aunque amargados por las previsiones de aumento de los costes“, se hace eco de The Wall Street Journal, ante del anuncio de que los costos de inversión, en IA pero también en el metaverso, aumentarán al 40 % miles de millones de dólares en 2024, frente a los 28 del año anterior, con perspectivas muy inciertas para su «monetización». Y de ahí el castigo a pesar de los excelentes resultados.
Alphabet-Google entusiasma al mercado con el importante aumento de los márgenes, en parte debido a las reducciones de personal que siguen produciéndose. Y probablemente aún más (como le ocurrió a Meta hace unos meses) con el anuncio del primer dividendo de su historia y la confirmación de la recompra de 70.000 millones de euros. El crecimiento de las inversiones en 2024 incluso por encima de los 48.000 millones de dólares, frente a los 32,3 de 2023, se ve atenuado por el hecho de que, en cualquier caso, comienza a aparecer un primer resultado de la presencia de la IA generativa en el crecimiento de la nube (aunque no se hayan proporcionado cifras al respecto) y que el nivel de inversiones esperado para 2024, aunque sea superior en términos absolutos al de Meta, debe compararse con cifras muy diferentes en ingresos y beneficio neto: aproximadamente 143 mil millones de dólares en ingresos totales de Meta en los últimos 4 trimestres, frente al 30,7 % de las ganancias de Alphabet, Meta antes de impuestos 47 mil millones en el mismo período contra 86.
Tendencias corporativas: El surgimiento de la nueva figura directiva de Inteligencia Artificial, CAIO
Junto a las empresas de tecnología, que con sus servicios permiten el uso de la IA generativa, las «grandes marcas» de consultoría son probablemente las empresas que más participan, con sus ventajas económicas relativas, en ayudar a las posibles empresas usuarias, que en general no tienen todas las habilidades necesarias, tanto en la experimentación y la evaluación de posibles aplicaciones como en la reorientación de la estructura organizativa.
Una de las tendencias de la IA Generativa es el surgimiento de una nueva figura: el Director de Inteligencia Artificial (CAIO por sus iniciales en inglés: Chief Artificial Intelligence Officer), que, como explica FT, «con el ascenso del director de IA», cada vez más empresas están nombrando personal para supervisar la tecnología.
¿Qué hacen realmente estos altos directivos?, tienen la tarea de «supervisar el despliegue de la IA y la IA generativa en la organización: mejorar la eficiencia de la fuerza laboral, identificar nuevas fuentes de ingresos y mitigar los riesgos éticos y de seguridad», tarea que, sin embargo, en otras empresas recae en el CTO o el CIO.
El «gran hambre» de datos: los conflictos entre la IA y la propiedad intelectual y la privacidad entre la IA y la privacidad
Como saben, uno de los recursos que los grandes modelos lingüísticos (los modelos en los que se basa la IA generativa) «están más deseosos» de los datos. Cuanto más grande sea el modelo que desee crear, mayor será la cantidad de datos que se necesitan. Pero, obviamente, la cantidad no es suficiente, la calidad es esencial. Las tendencias de la IA generativa son atravesadas por las tensiones entre diferentes actores, como las sociedades de organización civil, las ong y demás, que buscan generar equilibrio entre el desarrollo y la defensa de derechos.
«Para las empresas de Inteligencia Artificial que consumen muchos datos, Internet es demasiado pequeña: empresas como OpenAI y Anthropic están trabajando para encontrar suficiente información para formar modelos de Inteligencia Artificial de próxima generación», informó The Wall Street Journal (WSJ) a principios de abril. Y unos días después, fue el turno del NYT de destacar la falta de propiedad en la que más o menos todas las empresas, desde las grandes tecnológicas hasta las emergentes de IA, habían incurrido para disponer de datos adecuados en cantidad y calidad: «Los gigantes tecnológicos toman atajos para recopilar datos para la IA: OpenAI, Google y Meta ignoraron las políticas corporativas, modificaron sus propias normas y discutieron eludir la ley de derechos de autor al buscar información en línea para entrenar sus sistemas de inteligencia artificial más nuevos».
Sin entrar en demasiados detalles técnicos, algunos de los principales problemas se refieren a las restricciones a la propiedad intelectual (el NYT, por ejemplo, demandó a OpenAI y Microsoft por el uso no autorizado de sus datos) y a los riesgos de violación de la privacidad, así como, en perspectiva, al deterioro medio de la calidad que provocará el aumento de la entrada a la red (se espera que tenga una consistencia amplia y presumiblemente creciente) de textos, imágenes, pistas vocales o canciones que no son genuinos pero generados por IA.
Los intentos de responder a estas dificultades son de varios tipos:
- Nacen startups -como DatologyAI fundada por un veterano de Meta y DeepMind (Google)- que estudian herramientas para mejorar la selección de datos que se pondrán a disposición de las empresas que necesitan entrenar nuevos modelos de IA.
- Las propias empresas que tienen que entrenar los modelos construyen los datos -los llamados sintéticos- en casa para usarlos en la capacitación: pueden hacerlo recurriendo al uso de la propia IA, si quieren contener los costos, pero con la eficacia probada. probabilidad de que este tipo de endogamia (consanguinidad) aumente las alucinaciones; pueden hacerlo privilegiando objetivos de calidad, como en los casos antes mencionados de OpenAI y Anthropic, pero con costos obviamente mayores
- Se puede renunciar a la grandeza, como parece estar haciendo Microsoft (que sin embargo ha incorporado simultáneamente GPT-4 en muchos de sus productos), centrándose en modelos mucho más pequeños y menos costosos de gestionar, pero centrados en objetivos limitados: una elección de considerable interés para un gran número de empresas usuarias potenciales, especialmente si, como ocurre principalmente en Italia, son de tamaño pequeño o mediano.
La «gran hambre» de electricidad: el conflicto entre IA y Ambiente
«La IA generativa tiene un problema de energía limpia: qué pasa cuando la revolución de la IA se une a la transición energética», tituló The Economist un artículo publicado casi a mediados de abril, en el que proponía, en el caso del gran éxito en la difusión de la IA que esperan las bolsas de valores, un importante problema de conflicto con la búsqueda de los objetivos de la transición ambiental.
El artículo trae dos temas relevantes. El primero es la de la Agencia Internacional de la Energía (AIE), que evalúa el crecimiento del consumo mundial de electricidad en los centros de datos en función de los niveles de adopción de la IA Generativa: Si este nivel se sitúa en el extremo superior del rango de previsión, se prevé que el citado consumo en 2026 será el doble que en 2022 y aproximadamente igual al actual para todo Japón.
El segundo es el CEO de Arm (la famosa empresa líder en diseño de chips), quien espera que para fines de esta década, los centros de datos estadounidenses absorban una cuarta parte de la electricidad total producida en el país, en comparación con el 4 % o menos en la actualidad.
Son cifras que cuestionarían la posibilidad misma de expandir la IA, dado el doble obstáculo de aumentar la producción de electricidad a partir de fuentes renovables (que habría que añadir a la que exige el resto de la economía para aspirar a cero emisiones netas) y de reconstruir una red eléctrica que ya bloquea, por su antigüedad e insuficiencia, el despegue de varios grandes proyectos de producción de energía renovable ya autorizados y financiados.
Un escenario probablemente extremo, que, además de suponer una expansión extremadamente rápida de la IA, no tiene en cuenta las posibilidades de mejorar la eficiencia energética de los microprocesadores: de las GPU (como las de Nvidia en primer lugar) utilizadas en la fase de educación de los modelos de IA y de las CPU cuando se utilizan.
Regulación, antimonopolio y geopolítica
Las tendencias de la IA generativa incluyen aspectos políticos y sociales. Una mención muy breve de tres puntos con un impacto potencial significativo, pero que requerirían demasiado espacio para ser tratados adecuadamente.
El primer punto se refiere a la percepción de que la IA Generativa es peligrosa, hasta el punto de considerarla arriesgada para la propia supervivencia de la humanidad, lo que llevó a la UE a desarrollar primero un conjunto de normas que las empresas deben cumplir, con dos implicaciones:
- Establecer reglas para algo que está en constante evolución, como la IA, implica la necesidad de ajustes continuos: que a menudo, dado el largo tiempo necesario para el debate en política, ya son «viejos» cuando se aprueban (como ocurrió con el lanzamiento de la IA generativa mientras se estaba debatiendo sobre tecnologías anteriores).
- La segunda es que, a diferencia de lo que ocurrió en el pasado en contextos tecnológicos más maduros, por el momento no parece posible encontrar acuerdos sobre normas compartidas a nivel mundial: con el riesgo de que la UE, por su excesiva prudencia, penalice las posibilidades de éxito de sus empresas o las obligue a «emigrar» a países más permisivos.
El segundo punto se refiere a la cuestión antimonopolio. Dado que las grandes empresas tecnológicas son actualmente las más activas en la promoción de la IA generativa, con sus inversiones en infraestructuras y con el apoyo que prestan —mediante la entrada en el accionariado— al desarrollo de nuevas empresas dedicadas al desarrollo de nuevos modelos, es casi seguro que las autoridades antimonopolio de EE. UU., la UE y el Reino Unido intervengan para combatir el exceso de concentración en manos de unos pocos (y, dicho sea de paso, ya se ha anunciado en términos generales).
El tercer punto se refiere a las relaciones geopolíticas, en primer lugar entre EE. UU. y China, y en particular a la importancia de la IA generativa para usos militares: con las consiguientes prohibiciones de exportación por parte de los Estados Unidos de los componentes más importantes, las triangulaciones tradicionales para eludir las prohibiciones y el aumento de las actividades de espionaje reales o presuntas por ambas partes.
Fuente: Agendadigitale.eu, Network Digital360
