Preguntas, respuestas ... y escaso impacto económico de la IA (aún).
Muchos debates y ángulos diferentes... Pero lo cierto es que el hype va pasando y todavía no se aprecia el impacto económico prometido.
La semana pasada Fernando de la Rosa y yo grabamos en directo una conversación alrededor de la Inteligencia Artificial. Lo hicimos respondiendo a preguntas enviadas por la comunidad de Foxize en los días previos al webinar. Sobrevolaron la sesión puntos de vista diversos desde múltiples ángulos e incógnitas difíciles de resolver. Puedes ver la sesión completa (60’) aquí:
Me descargué el vídeo (audio) desde YouTube con ClipGrab para Mac (gratuita) e hice una transcripción con Whisper Transcription para Mac (también gratuita). Luego le pedí a Claude Sonnet 3.5 que limpiara la transcripción y la organizara preguntas y respuestas retocando erratas. Una muestra:
FDR: Ahora está todo el mundo como super excitado. Ahora dime de aquí a cinco años cuál es la foto. ¿Qué predices?
FP: Gartner dice que en el 2030 el 30% de todas las transacciones comerciales estarán mediadas o intermediadas por agentes IA. En cinco años es muy posible que haya agentes con capacidad de compra, a los que les hemos dado capacidad de compra. Y eso es una bomba de relojería en las democracias liberales basadas en comercio.
Curiosamente ChatGPT 4o me hacía un resumen demasiado sintético. Aquí puedes encontrar la transcripción completa. Se trata de una conversación acelerada y vívida, así que hay bastantes errores porque la transcripción es más difícil y no lo he editado. Podéis leer un resumen en Foxize, pero nada captura igual la chispa de una conversación repleta de ángulos y referencias como el vídeo.
Hicimos un repaso, por ejemplo, a los puntos críticos en la historia de las redes neuronales. En este artículo resumimos los hitos principales, para los que gusten leer historia de la ciencia:
También se habló de impacto económico. Como siempre, yo usé referencias al estudio de McKinsey que ya ha cumplido un año (y para mí, sigue estando vigente). Ese y otros estudios los revisábamos en este artículo del año pasado:
Pero pocos días después del intercambio neuronal de “los Fernandos”, un artículo en The Economist escrito a raíz del informe de Goldman Sachs ha levantado bastante revuelo y tiene sentido pararse a digerirlo. A pesar del entusiasmo palpable en San Francisco y la enorme inversión de las grandes empresas tecnológicas, los resultados económicos de la IA generativa son aún escasos. Las cinco grandes empresas tecnológicas están destinando aproximadamente $400 mil millones en capital y desarrollo relacionados con IA este año. Los inversores han añadido más de $2 billones (americanos) al valor de mercado de estas empresas, proyectando ingresos anuales adicionales de $300 mil millones a $400 mil millones, equivalente a las ventas anuales de otra Apple. Pero a pesar de las altas expectativas, incluso los analistas más optimistas predicen que Microsoft sólo generará alrededor de $10 mil millones en ventas relacionadas con IA generativa en 2024.
Muchos informes elaborados por empresas de gran reputación (varios han sido enlazados desde este boletín) aseguran que el uso de la IA generativa en las empresas es muy alto. Pero todo depende de la pregunta que hagamos. La estimación que hace The Economist es bien diferente:
Los organismos oficiales de estadística plantean preguntas relacionadas con el ai a empresas de todo tipo y en un abanico de sectores más amplio que Microsoft y LinkedIn. La Oficina del Censo estadounidense es la que realiza las mejores estimaciones. Sólo el 5% de las empresas ha utilizado IA en los últimos quince días (véase el gráfico). Incluso en San Francisco, muchos “techies” admiten, si se les presiona, no desembolsar 20 dólares al mes por la versión de pago de ChatGPT.
Las razones esgrimidas se alinean bastante con la intuición de los que estamos cercanos a comités de dirección y a puestos decisores en grandes organizaciones:
La preocupación por la seguridad de los datos, los algoritmos sesgados y las alucinaciones están ralentizando el despliegue. […] Un consultor afirma que algunos de sus clientes están afectados por la "pilotitis", una afección por la que demasiados proyectos pequeños de IA dificultan la identificación de dónde invertir. Otras empresas están aplazando grandes proyectos porque la IA se está desarrollando muy rápido, lo que significa que es fácil derrochar en tecnología que pronto quedará obsoleta.
Los niveles de desempleo en los países occidentales siguen en mínimos históricos y el % de trabajadores del conocimiento (teóricamente, los más afectados por la llegada de la IA generativa) frente al total sigue aumentando.
Los pocos profesionales que están realmente usando LLMs y otras herramientas IA de manera intensiva están deslumbrados por las ganancias de productividad que proporciona (recordemos que en algunos casos, llegan a más del 30 %). Pero la adopción de estas herramientas se enfrenta obstáculos tanto a nivel individual como organizacional.
Por un lado, los profesionales experimentan resistencia personal debido al miedo al reemplazo, ciertas dosis de escepticismo sobre su utilidad, o simplemente la inercia de hábitos arraigados: el proceso de aprendizaje y adaptación puede resultar desalentador inicialmente. Por otro lado, como se ha visto, las empresas se enfrentan a preocupaciones de seguridad de datos, riesgos de sesgos algorítmicos y la rápida evolución tecnológica que puede hacer obsoletas las inversiones actuales.
Las buenas noticias son que una adopción lenta y progresiva ayudaría a minimizar el impacto en el mercado laboral, dando tiempo para aprender a usarlas, a incorporarlas en nuestro día a día y a crear nuevos puestos de trabajo. Al mismo tiempo, la rapidez a la que evoluciona la tecnología crea en cualquier caso huecos de oportunidad y disrupción en diferentes industrias. Y las empresas y profesionales que aceleren la adopción ganarán terreno y competitividad. Yo prefiero ser de los que adoptan primero, aún a riesgo de malgastar parte de la inversión, que esperar a la adopción masiva y enfrentarme al riesgo de obsolescencia.
¿De qué lado estás tú? ¿O no hay lados?
El próximo domingo, vuelvo a tu buzón.
Fernando.
Hace un par de semanas se presentó el estudio: Asistentes virtuales y agentes IA elaborado por el Foro IA. Un fantástico trabajo liderado por David Carro, Federico López e Isabel Benítez, con la coordinación de Carmen Queipo de Llano, que busca arrojar luz sobre el cambio de paradigma que va a transformar en muchos aspectos la forma que tienen de conectar marcas y consumidores.
Puedes consultarlo completo (PDF, sin registro) aquí.
Enlaces de interés para el profesional MCX.
Lecturas seleccionadas de la semana:
Entre abril y junio, se han invertido 27.100 millones de dólares en start-ups de inteligencia artificial en Estados Unidos, lo que supone casi la mitad de toda la financiación de start-ups estadounidenses en ese periodo, según PitchBook, que realiza un seguimiento de las start-ups. En total, las nuevas empresas estadounidenses recaudaron 56.000 millones de dólares, un 57% más que un año antes y el mayor volumen en tres meses de los últimos dos años. NYT
Pero como hablábamos más arriba, el impacto económico por ahora es poco visible, según el informe de GOLDMAN SACHS
Y hay más gente metiéndole el dedo en el ojo a la IA en términos de mejora de productividad global. The Simple Macroeconomics of AI es un documento de Daron Acemoglu publicado hace dos meses, que modela los efectos de la IA sobre el crecimiento económico y predice que serán pequeños: alrededor de un 0,06% de aumento anual del crecimiento de la productividad total de los factores. Esto contrasta con muchas predicciones que pronostican enormes repercusiones de la IA en el crecimiento económico, entre ellos otros economistas académicos. Ahora, Maxwell Tabarrok ataca el paper de Acemoglu acusándole de dejar fuera las palancas de crecimiento económico (incluyendo la “aceleración de la ciencia”) sin apenas justificación. LINK
Más problemas con la IA. The State or Reliable AI es una encuesta anual entre profesionales del dato. Este año se han centrado en la IA y el mensaje es claro: con la IA aumentan los riesgos y la gestión de la calidad no lo hace en consonancia. La introducción de IA generativa ha exacerbado los problemas de calidad de los datos. Más de la mitad de los encuestados tuvieron incidentes con los datos, que costaron a sus organizaciones una media de 100K $. CONCLUSIONES, ESTUDIO
Para compensar, una larga entrevista a Bill Gates sobre el impacto de IA en los próximos años. YOUTUBE
Y un recordatorio de cómo la IA generativa ha ido haciendo “click” o superando los umbrales de capacidad humana “gradually, then suddenly”. Tras el lanzamiento de Gen-3 Alpha de Runway, ahora nos acercamos a ese umbral también en la creación de vídeo. ONE USEFUL THING
Character.ai permite ahora llamar por teléfono a un avatar IA. Esto sirve para practicar un idioma (responden en inglés, español, portugués, ruso, coreano, japonés y chino), preparar una entrevista de trabajo o utilizarlos como compañeros en juegos de rol. TECH CRUNCH
En 2026, todo el mercado minorista podría superar los 32 billones (americanos) de dólares en ventas. El mínimo aumento de la eficiencia (mayores conversiones por aquí, menos trabajo manual por allá) puede liberar montañas de dinero. Jasper, un software para crear textos de marketing y eCommerce con IA hace un repaso del impacto de la IA en retail. JASPER
AI Studio de Instagram va a permitir a los creadores más populares generar avatares de sí mismos para que sus seguidores puedan conversar con ellos. THE VERGE
Kyutai, una startup francesa de IA, libera como código abierto Moshi: un modelo nativo de IA multimodal en tiempo real capaz de escuchar y hablar. Moshi está diseñado para comprender y expresar emociones, y ofrece funciones como hablar con diferentes acentos, incluido el francés. MARTECHPOST
Tras el anuncio de que Sony Music, Universal Music Group (UMG) y Warner Music han demandado a Suno y Udio, que ofrecen generadores de música por IA, por supuestas violaciones de los derechos de autor, Andrew Ng nos recuerda que el intercambio permisivo de información promueve una sociedad abierta, en la que muchos se benefician de la creación intelectual, no sólo unos pocos.: “Si una persona puede acceder libremente a la información de Internet y aprender de ella, me gustaría que los sistemas de IA pudieran hacer lo mismo”. LINK
Meta anuncia Meta 3D Gen (3DGen), un nuevo proceso rápido y avanzado para la generación de activos de texto a 3D. Este tipo de tecnologías será crucial en diversas industrias, como los videojuegos, la realidad aumentada (AR) y la realidad virtual (VR), donde los activos 3D de alta calidad son esenciales para crear experiencias inmersivas. META
Las imágenes creadas con IA que proliferan en los medios sociales (slop) son barrocas, inquietantes y a menudo absurdas. Sin embargo, pueden provocar reacciones emocionales en el público. Este artículo plantea si estamos ante una redefinición del surrealismo (aunque de baja calidad). Hay quien plantea si el slop podría llegar a ser valorado como cualquier otra forma de arte. Si el kitsch tiene sus fans, ¿por qué no el slop? WASHINGTON POST
Llevo dos meses usando las Meta Rayban, unas gafas (en mi caso con cristales fotocromáticos y graduados progresivos para mi presbicia) que llevan integrados micrófonos, altavoces y cámara, además del asistente Meta AI. Estoy bastante convencido de su utilidad y del éxito comercial que supondrá esta nueva categoría de wearable. Essilor Luxottica está recibiendo peticiones para fabricar gafas con IA integrada por parte de muchas Big Tech. Ahora Solos quiere competir también con sus nuevas AirGo Vision. Funcionan con ChatGPT-4o, y son compatibles con Gemini y Claude. Las cámaras prometen fácil acceso a la búsqueda visual potenciada por IA y a funciones interactivas en movimiento. Se empezarán a vender este año por 250 $. LINK
¿Qué productos impulsados por LLMs vale la pena desarrollar desde una perspectiva de UX y adopción? Para que los usuarios estén dispuestos a cambiar sus hábitos, las aplicaciones de IA Gen deben ofrecer beneficios transformadores, y no solo ahorros de tiempo. Las aplicaciones más exitosas de la IA son las que se integran fácilmente en los flujos de trabajo existentes, contando siempre con cierto margen de tolerancia al error por parte del usuario. LINK
Los CAIO (Chief AI Officer) ocuparán un lugar de privilegio en los consejos directivos en los próximos años, según una encuesta de West Monroe. Más de 4 millones de norteamericanos cumplen este año los 65: una oleada de jubilaciones que dejará muchas sillas vacías entre los puestos directivos y dará lugar a una gran reorganización. LINK
Una representación gráfica sencilla y fácil de entender de la evolución de los tres grandes LLMs: ChatGPT vs Claude vs Gemini. X
Este vídeo, elaborado con Drean Machine de Luma, anima y enlaza en una única secuencia más de 20 memes clásicos. Divertido. X
Buenas,
Yo trabajo en una empresa de software estadounidense que implementa su solución de IA generativa, y creo que el problema desde el principio estuvo en las falsas expectativas. Los resultados iniciales al usar esta tecnología son sorprendentes, porque lo que hay al otro lado interpreta bastante bien lo que quieres decir. La clave es que los modelos buscan la solución esperada, no la "correcta" (con todas las comillas del mundo). Y esta realidad se perdió mucho en las rondas de inversión que hubo a finales de 2022 y comienzos de 2023.
La realidad está golpeando a algunas personas, pero a pesar de las sorpresas sí que creo que hay algunos aspectos en los que la tecnología va a generar beneficios indirectos. Por ejemplo, muchas empresas de SaaS (Software as a Service), han sido capaces de implementar aceleradores en la configuración y desarrollo de soluciones que, si bien no es tan vistoso, hace mucho más productivos a los desarrolladores, lo que indirectamente supone un beneficio palpable en las cuentas (ya sea por que sacas más funcionalidades con la misma gente, o que sacas las mismas funcionalidades con menos gente). El problema es que esto no estaba en las promesas iniciales, así que tampoco se suele considerar en el impacto económico prometido.
El último punto que me parece interesante es el de la privacidad de datos. Personalmente me he topado con múltiples empresas (especialmente bancos y aseguradoras) que desconfían mucho de estas tecnologías. Aunque les des un papel firmado de que la IA generativa que vas a usar no almacenará ningún dato, ni esa información será utilizada para el aprendizaje, estas empresas se niegan en rotundo a usar ningún tipo de información. En parte, me recuerda un poco a las discusiones de seguridad que había hace 10 años cuando se hablaba de soluciones en la nube. Este aspecto, necesitará muchos años para asentarse y para que los distintos actores encuentren ese punto de acuerdo que permita que se comience a obtener parte de los beneficios prometidos.
Todo esto mi opinión en base a mi experiencia. Y perdón por la chapa :)
The economist dice lo mismo que el título de este post. Me sigue dejando sorprendido 😯