La primera ola de innovación en IA ha terminado: ¿Qué sigue?

La revolución de la inteligencia artificial (IA) está en un dilema. Hemos sido testigos de un rápido desarrollo y adopción de modelos generativos, pero ¿qué viene después de esta primera ola de innovación? Este es un tema importante que todas las empresas, no solo las de IA, deben considerar.

Claves de la primera ola de innovación en IA

La primera ola de innovación en IA se ha caracterizado por avances significativos en modelos generativos, particularmente aquellos basados en arquitecturas de transformadores. Modelos como ChatGPT han transformado la forma en que interactuamos con la tecnología, permitiendo desde la generación de texto y conversaciones hasta la creación de arte y música.

Definiciones claves:

• IA Generativa: Se refiere a modelos de inteligencia artificial que pueden crear contenido nuevo y original, como texto, imágenes y música, a partir de datos de entrenamiento.

• Modelos Transformadores: Introducidos por el artículo "Attention Is All You Need," los transformadores son una arquitectura de red neuronal que ha revolucionado el procesamiento del lenguaje natural y ha permitido avances significativos en IA generativa.

La Innovación y la Curva S

La teoría de la curva S es necesaria para entender la evolución de la innovación tecnológica. En la curva S, el eje vertical representa el desempeño o ventaja competitiva, mientras que el eje horizontal muestra el esfuerzo, ya sea en tiempo, recursos o inversión. La curva S muestra cómo la innovación comienza lentamente, se acelera a medida que madura y eventualmente se estabiliza, alcanzando su límite tecnológico. En cualquier momento, una innovación radical puede crear una nueva curva S, como ocurrió con la transición de la película fotográfica al almacenamiento digital en cámaras.

Ejemplos históricos de curvas en S:

• TCP/IP: Originado en la década de 1960, experimentó una aceleración significativa después de su RFC (Request for Comments) de 1974 y se estabilizó con la versión 4 en 1981, que todavía sustenta la Internet moderna.

• La Guerra de los Navegadores: A finales de los años 90, los navegadores web evolucionaron rápidamente hasta convertirse en plataformas interactivas y programables. Desde entonces, las mejoras han sido en gran medida graduales.

• Aplicaciones Móviles: El lanzamiento de la App Store para iPhone en 2008 impulsó un aumento en la innovación en aplicaciones móviles. Hoy en día, las aplicaciones móviles verdaderamente novedosas son escasas.

• Vehículos Eléctricos: Al principio, los vehículos eléctricos enfrentaron limitaciones significativas en autonomía y costo. Sin embargo, innovaciones como las baterías de iones de litio impulsaron un crecimiento exponencial. Ahora, la industria está alcanzando un punto de estabilización, con mejoras incrementales en eficiencia y alcance.

Este patrón de innovación, conocido como curva en S, se repite a lo largo de la historia. Después de una explosión inicial de innovación, la tecnología se estabiliza.

La meseta de la IA Generativa

La IA generativa ha alcanzado un punto de saturación. Modelos avanzados como ChatGPT de OpenAI han demostrado capacidades impresionantes, pero también limitaciones notables. La falta de datos de entrenamiento de alta calidad ha ralentizado el progreso, y los modelos actuales están estancándose. Los datos públicos de Internet ya no son suficientes para mantener la mejora continua de estos modelos.

Limitaciones destacadas:

• Sesgo algorítmico: Los modelos de IA pueden perpetuar sesgos presentes en los datos de entrenamiento, lo que puede llevar a resultados injustos o discriminatorios.

• Exactitud y coherencia: Aunque la IA generativa puede producir contenido impresionante, a menudo carece de precisión y coherencia, especialmente en temas complejos o técnicos.

• Dependencia de datos: La calidad de los resultados generados por la IA depende en gran medida de la calidad de los datos de entrenamiento. Con datos públicos limitados, es difícil mejorar continuamente los modelos.

Un ejemplo destacado es el artículo de investigación "Attention Is All You Need" de 2017, escrito por científicos de Google. Este artículo introdujo la arquitectura de transformadores, basada en mecanismos de atención, que se convirtió en la base para los grandes modelos de lenguaje como GPT. Inicialmente centrado en la traducción automática, el potencial de esta arquitectura se ha expandido a tareas como la respuesta a preguntas y la IA generativa multimodal.

Tendencias actuales de GenAI

Según el informe "Beyond Benchmarks 2024" de Emergence, el 60% de las empresas han integrado GenAI en sus productos de alguna forma, ya sea como un nuevo producto o como complemento a los existentes. Este alto nivel de adopción refleja el creciente reconocimiento del valor que GenAI puede aportar a diversas industrias.

La información proporcionada por Emergence también indica que las empresas que han adoptado GenAI tienden a gastar un 20% más en investigación y desarrollo. Esta inversión refleja el alto costo y la inversión necesaria para desarrollar capacidades de IA que sean competitivas y efectivas.

Además, las empresas que implementaron características de GenAI experimentaron un 7% más en retención neta de dólares, lo que indica una mejora en la lealtad del cliente debido a las nuevas funciones de IA.Esto subraya el impacto positivo de la IA generativa en la satisfacción y fidelización del cliente.

Rendimiento del modelo de IA

El rendimiento de varios modelos GPT en tareas de comprensión lingüística múltiple muestra cómo, a pesar de las mejoras significativas en las primeras versiones, el progreso se ha estabilizado en los modelos más recientes. Esto subraya la necesidad de datos de entrenamiento nuevos y de mayor calidad para avanzar a la siguiente curva de innovación.

La siguiente curva: Datos Empresariales

La solución a este estancamiento radica en los datos empresariales. Las interacciones diarias en el lugar de trabajo generan datos valiosos que son de mayor calidad que los disponibles públicamente. Especificaciones de productos, presentaciones de ventas y registros de atención al cliente son ejemplos de datos que pueden impulsar la próxima ola de innovación en IA. Las empresas emergentes que logren desbloquear y aprovechar estos datos tendrán una ventaja significativa.

Preparación empresarial para la IA Generativa

Aunque la IA generativa tiene un potencial enorme, muchas empresas aún no están listas para adoptarla completamente. Según el informe "Beyond Benchmarks 2024" de Emergence, solo el 21% de las organizaciones han establecido políticas para el uso de tecnologías de IA generativa. Además, menos de un tercio están abordando riesgos comunes como la inexactitud de los resultados generados por la IA. Sin embargo, las empresas que ya están utilizando IA de alto rendimiento están avanzando significativamente en áreas como el desarrollo de productos y la gestión de riesgos y cadenas de suministro. Estas empresas invierten mucho más en IA y están más preparadas para mitigar los riesgos asociados. 

Oportunidades de Innovación

Hay varias áreas donde las empresas pueden enfocarse para superar el estancamiento actual de la IA:

1. Involucrar a expertos: Los datos de alta calidad provienen de expertas en el campo. Las empresas pueden integrarse en comunidades de expertas y utilizar incentivos, como la gamificación, para obtener datos valiosos.

2. Aprovechar datos latentes: Muchas aplicaciones empresariales, como Salesforce y Slack, contienen datos valiosos. Preparar estos datos para su uso en IA puede desbloquear un gran potencial.

3. Captura en contexto: Capturar nuevos datos sin interrumpir los flujos de trabajo es esencial. Aplicaciones como Zoominfo y Textio ayudan a guiar a los trabajadores en sus tareas diarias, mejorando la toma de decisiones.

4. Asegurar la fórmula secreta: Las empresas deben crear e implementar modelos personalizados para mantener el control y proteger la propiedad intelectual. Técnicas como el aprendizaje federado permiten entrenar modelos sin que los datos salgan del dispositivo del usuario, garantizando la privacidad.

Estamos en un punto crítico en la evolución de la IA. La clave para avanzar está en los datos empresariales y en la capacidad de las empresas para controlar y aprovechar sus propios modelos propietarios. Este enfoque no solo acelerará la innovación, sino que también garantizará que la IA se desarrolle de manera ética y centrada en el ser humano.

En resumen, las empresas deben ser proactivas y estratégicas en el uso de sus datos. La siguiente ola de innovación en IA está al alcance, y depende de nosotras hacerla realidad.

Fuentes

1. Sesgo Algorítmico: Ethics of Artificial Intelligence and Robotics.

2. Exactitud y Coherencia: AI Model Evaluation and Validation.

3. Dependencia de Datos: The Importance of Data in AI Model Training.

4. Rendimiento de Modelos GPT: Language Models are Few-Shot Learners.

5. Políticas de IA Generativa: State of AI Report 2023.

6. Empresas y IA: The State of AI in 2024.

7. Curva S en Innovación:Christensen, Clayton M. "The Innovator's Dilemma." Harvard Business Review Press, 1997.

8. Artículo sobre Transformadores: Vaswani, Ashish, et al. "Attention Is All You Need." 2017. 

9. Tendencias de GenAI: Información proporcionada por el informe "Beyond Benchmarks 2024" de Emergence 

#IA #Innovación #DatosEmpresariales #TransformaciónDigital #FuturoDelTrabajo #Tecnología #Empresas #ModelosDeIA #AIRevolution #BusinessData