¿Hay IA más allá de OpenAI? Hayla, hayla.
El salseo alrededor de Sam Altman la semana pasada, me anima a reflexionar sobre lo grande que es la IA y lo pequeña que es OpenAI.
Escuchaba el otro día a Joana Roig en el podcast de Ignit acerca de su labor en Mercadona online. Se comentó entre muchas cosas que Mercadona representa el 2% del PIB español. Enorme. Y al hilo de los acontecimientos de esta semana con la salida y más fulminante rentrée de Sam Altman, intenté calcular por analogía cuál sería el valor económico de OpenAI respecto a la IA. No tengo ni idea, pero calculo que milésimas, peanuts, nada. El PIB de la IA es gigantesco. Open AI es una gota -muy visible- en un mar que se expande a velocidad endiablada. Tendemos a entretenernos en lo más visible y descuidamos la enorme complejidad subyacente.
Veamos primero la comparación entre valor aportado por la IA generativa, frente a la no generativa. Voy a insistir (una vez más) en la diferencia entre la IA “clásica”, también denominada a veces simbólica y la IA generativa con algunos casos de uso: la primera para hacer predicciones, realizar, transacciones automáticas, personalizar contenido. La segunda, para ayudarnos a pensar, a idear y a crear contenidos.
McKinsey calculó en 2018 el impacto que podría tener la IA tradicional en la economía global. Incluyó casos de uso para las tecnologías IA tipo machine learning, predictive analysis y deep learning (redes neuronales aplicadas a reconocimiento de imagen y audio, sobre todo). Estimando varios escenarios y una curva de adopción en S, McKinsey predijo que hasta 2030 se podrían añadir 13 trillones de dólares a la economía global anualmente (un 1.2% de incremento del PIB global). La explosión de la IA generativa les obligó hace unos meses a revisar el cálculo sugiriendo entre un 35 y un 70% de valor incremental (ver gráfico). Esto es, la IA “no generativa” (que incluye deep learning) aporta más valor económico. Entre ambos, hablamos de unos 17 a 25 trillones de dólares anuales. A modo de comparación, el PIB de Reino Unido ronda los 3 trillones de dólares.
Aunque no se deban comparar peras con manzanas, la valoración de OpenAI antes de la salida y reincorporación de Altman alcanzaba los 90 bill $. Aunque existen dudas sobre esa valoración, tampoco sabemos realmente cuánto podría llegar a valer teniendo en cuenta que algunas BigTech superan el trillón. Muchos proyectan un potencial enorme si se descubriese una IA general, lo que obligaría a McKinsey a replantearse sus cálculos igual que ocurrió este año. Pero OpenAI no está sola. Ni lo ha estado, ni lo estará. Si OpenAI desapareciera hoy, el curso de la historia de la IA apenas se alteraría.
La IA generativa no la inventó OpenAI. Y la competencia es feroz.
OpenAI fue fundada en 2015. Su gran avance llegó en 2019 con GPT-2, una iteración del modelo anterior, basada en un conjunto de datos de entrenamiento mucho mayor. Se basaba en el modelo Transformer desarrollado por ocho ingenieros de Google. Fue Google con su foco en deep learning en 2011 el gran impulsor del uso de las redes neuronales y del nacimiento de la IA generativa.
Pero lo cierto es que fue ChatGPT el que desencadenó hace un año la fiebre de la IA generativa. Y GPT-4 sigue siendo el mejor LLM del mercado. Pero hay muchos, cada vez mejores, cada vez más. Si OpenAI no hubiera existido, la tecnología ya estaba madura como para haber hecho irrupción más tarde o más temprano.
Hemos querido seleccionar una lista de startups (algunas más conocidas, otras menos) que están trabajando en modelos LLM y otra que hizo A16Z con 50 servicios por su tráfico web, con foco en IA generativa:
Anthropic. Fundada por antiguos empleados de OpenAI. Desarrolla LLMs y también busca desarrollar una IA general como OpenAI. En septiembre recibió 4.000 millones de Amazon y 2.000 millones de Google. Su trabajo hace especial hincapié en la ética y la seguridad. Claude es su producto estrella, no está accesible en Europa, pero funciona muy bien.
Cohere. Compañía canadiense, especializada en tecnología RAG para construir soluciones a medida para la empresa. Proporciona APIs y librerías open source para desarrolladores.
Inflection. Creadores del sorprendente Pi, acaban de presentar Inflection-2, al que califican, no sin ironía, como “el segundo mejor LLM del mundo”.
Aleph Alpha. Empresa alemana, acaba de recibir 500 millones € de financiación. Desarrolla su propio LLM (Luminous). Se centra en el concepto de “soberanía del dato”, la idea de que los datos almacenados en un país deben someterse a la regulación de ese país.
Mistral. Fundada en Paris por ex-empleados de Meta y DeepMind. LLM propio, open source y un lema: “Hacer una IA útil”. Acaba de recibir financiación, también.
Kyutai. Un laboratorio sin ánimo de lucro con sede en París, cofundado por el Grupo iliad, CMA CGM y Schmidt Futures. Investigación abierta en IA, con el objetivo de construir y democratizar la IA general.
AI21. Sede en Tel-Aviv, fundada en 2017, acaba de recaudar 336 mill $ para una valoración total de 1.400 mill $. Combina el desarrollo de LLM con aplicaciones IA para empresas y consumidores.
Venture capital, startups, incumbents, open source AI and moats.
Por un lado, tenemos inversión de capital riesgo creciente en startups de IA que se van a dejar la piel para innovar y ganar territorio. Y por otro lado, tenemos a todas las grandes Big Tech, invirtiendo ingentes sumas para defender su terreno. O a Elon Musk lanzando Grok en apenas meses. La predicción de Menlo Ventures es que las grandes empresas de software y tecnología se puedan llevar el gato al agua:
The current market favours incumbents who, in contrast to their younger competitors, maintain powerful advantages in scale, distribution, brand, and engineering resources. […] These new AI entrants compete in a crowded market against the deep pockets of category leaders. For every AI CRM, there is a Salesforce Einstein; for every AI design tool, a Figma copilot; and for every contact center agent, an Observe.AI*.
La potencia de Google o Meta, la apuesta de Microsoft por OpenAI, la maestría con la que Adobe ha incorporado Firefly en su suite de productos… O Apple invirtiendo mucho y hablando porque sabe que sus chips moverán la IA y sus interfaces la necesitan.
Y aunque se necesitan muchos recursos (ingentes cantidades monetarias) para crear y entrenar modelos fundacionales, se trabaja contrarreloj para crear nuevas estructuras o adaptaciones más eficientes, mientras el ecosistema open source sigue mejorando. Todo ello podría reducir las barreras de entrada (común usar el término moat en inglés, refiriéndose al foso que defiende el castillo). Hace unos meses, una nota filtrada de un investigador de Google, afirmaba que ni ellos ni OpenAI podrían triunfar frente a los modelos de IA de código abierto que, según él, son "más rápidos, más personalizables, más privados y más capaces." Más allá de que esto sea así hoy, podría ser cierto a futuro.
El talento es inmenso, fluido y nadie es imprescindible.
De los 8 investigadores que “inventaron” el modelo transformer en 2017 ninguno trabaja ya en Google. Cuando la mayoría de empleados de OpenAI firmaron la carta amenazando al board con irse si no readmitían a Altman, alguien debió recordar que el valor de este tipo de startups, no reside tanto en la propiedad intelectual, como en la gente que está expandiendo con su mente las fronteras de lo posible.
Tendemos a proyectar en una persona capacidades sobrenaturales. A “heroificar” al líder, a asignar nombre propio a las revoluciones. Cuesta entender que la realidad es más compleja, las conexiones neuronales colectivas más intrincadas. Son muchas las voluntades que terminan sumando en los avances científicos, sociales, empresariales sin un liderazgo evidente o un movimiento orquestado. Puede que a OpenAI le vaya mejor bajo la batuta de Sam Altman, pero llegué a leer que su salida ponía en peligro el desarrollo de la inteligencia artificial. Seamos serios. Sigamos estudiando, aprendiendo, probando. Veamos cómo podemos ayudar nosotros al desarrollo sostenible de esta magnífica tecnología, mitigando sus riesgos. O cómo podemos aprovecharla para incrementar nuestra productividad, el impacto de nuestros proyectos, buscando mejorar los resultados empresariales. El salseo lo dejamos para el fin de semana. Mañana es lunes y hay que ponerse a trabajar. Y algunos lleváis ventaja leyendo este boletín el mismo día que se publica :-)
El próximo domingo, vuelvo a tu buzón.
Fernando.
Hemos lanzado Rebel Intel: The podcast (SPOTIFY, YOUTUBE) una colaboración entre Business+ y Good Rebels para dotar a este newsletter de versión sonora. Cada semana, Isabel Benítez y servidor haremos lo posible para olvidar que una cámara convierte el podcast en videopodcast.
Enlaces de interés para el profesional MCX.
Lecturas para mentes inquietas que quieren separar la chicha del hype. Seleccionadas con la ayuda de mi amigo y colaborador Carlos Corredor:
¿Cómo interactuamos con ChatGPT o Bard? Una investigación de Nielsen Norman desvela los seis tipos de interacciones más frecuentes: búsquedas simples, conversaciones "funnel" (una consulta vaga se va acotando con sucesivos prompts), conversaciones exploratorias (el bot nos orienta tras una pregunta genérica), conversaciones cincel (abordamos un tema desde diferentes ángulos), conversaciones puntuales (el usuario tiene en mente un tema muy definido, e introduce un prompt exhaustivo) y conversaciones expansivas (ampliamos sucesivamente la consulta original). NIELSEN NORMAN GROUP
Stability ha presentado Stable Video Diffusion, su primer modelo de generación de videos a partir de texto, basado en su conocido modelo de creación de imagen. Aún falta, pero se avanza pasito a pasito, en la generación de vídeo. Cada vez modelos más robustos y más útiles. STABILITY.AI
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Que alguien se vea el vídeo por nosotros y podamos hacerle preguntas sobre el mismo. La extensión de Bard para YouTube ahora puede gestionar consultas complejas sobre contenidos de vídeo específicos, como cantidades de recetas y resúmenes de instrucciones. THE VERGE
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