Si bien hablar de inteligencia artificial no es nada nuevo, la llegada de ChatGTP a finales del 2022 logró ponerla en el centro de la conversación a nivel mundial . Esta innovación llegó acompañada de la promesa de transformar nuestro mundo, revolucionando tanto industrias como el mercado laboral. OpenAI lanzó una herramienta cuya facilidad de uso y simplicidad de interacción le permitió alcanzar un millón de usuarios en solo cinco días. El crecimiento tan rápido de la plataforma, y el acceso sin costo logró una rápida adopción pero sobre todo generó una gran expectativa de cómo la inteligencia artificial podría transformar nuestro mundo. Open IA fue tan solo la primera que dió este gran paso ya que hoy en día las grandes empresas tecnológicas tienen sus propios modelos: Google con Gemini, Microsoft con Copilot, Meta con Llama, Apple con Apple Intelligence sin olvidar a Mistral IA. Todas estas empresas están explorando cómo incorporar la IA en sus productos y sobre todo invirtiendo una gran cantidad de recursos en investigación y desarrollo. Se estima que tan solo Microsoft, Google, Amazon y Meta invertirán más de “1 trillion dollars” en los siguientes 5 años.
Aunque el uso de estas herramientas se ha popularizado en ambientes académicos y empresariales y las plataformas han mejorado mes con mes, la IA aún no ha revolucionado nuestro mundo como se esperaba y sobre todo el entusiasmo ha disminuido considerablemente. Si bien un gran número de empresas se han beneficiado del uso de LLMs desarrollando nuevos productos y servicios, muchos de los usos actuales de la IA aún no están preparados para una adopción generalizada e integrarse directamente a los procesos de las empresas. En general, la forma en que utilizamos estas herramientas no ha cambiado significativamente desde el lanzamiento de Chat GTP, y el principal caso de uso sigue siendo la generación de textos e imágenes de manera independiente, sin prestar atención a la automatización e integración directa en los procesos de negocio.
Desde una perspectiva financiera, las herramientas de IA generan márgenes de ganancia reducidos por sus elevados requerimientos computacionales, una situación que se agrava por la fuerte competencia en el mercado actual y el acceso gratuito a estas plataformas. Queda claro que las empresas que desarrollan herramientas de IA deben explorar modelos de negocio que van más allá de suscripciones mensuales a 20 dólares por sus servicios premium. En los últimos dos años, ha habido una afluencia masiva de capital en startups de IA. Sin embargo, pocas de estas empresas han logrado desarrollar un modelo de negocio sostenible. La realidad es que sin un modelo de negocio rentable, muchas de estas startups morirán.
as grandes empresas tecnológicas, están jugando a largo plazo, preparando el terreno para monetizar la IA en un horizonte de 10 a 15 años. Sin embargo, esto incomoda a los inversionistas que están acostumbrados a retornos más rápidos. Para muchos inversionistas, esto puede ser un escenario similar al entusiasmo por el Metaverso de hace un par de años. Meta invirtió más de 43 mil millones de dólares en el desarrollo del Metaverso, un proyecto que actualmente parece difícil de realizar en el corto plazo.
Tanto Google con su Pixel como Apple con el próximo lanzamiento del iPhone 16 están buscando integrar herramientas de IA en las capacidades de sus dispositivos. Sin embargo, aún no está claro si los consumidores finales estarán dispuestos a pagar por estos servicios o si las funcionalidades serán bien recibidas. Por otro lado, numerosas aplicaciones y servicios digitales están incorporando capacidades basadas en herramientas de inteligencia artificial, aunque esto implica un cargo adicional que, al menos en Latinoamérica, la mayoría de los usuarios no está dispuesta a pagar.
Por otro lado, diversos sectores han expresado su preocupación por la falta de regulaciones en las plataformas de inteligencia artificial, que pueden ser utilizadas para fines negativos, como la generación de noticias falsas y deepfakes. Esta inquietud se extiende a la posible manipulación de información y la influencia en procesos democráticos o de impacto social.
Aunque la evolución de la inteligencia artificial no se detendrá, el entusiasmo y el optimismo acerca de su potencial transformador ha disminuido. Particularmente en la Inteligencia Artificial Generativa, hemos aprendido de sus limitaciones y sesgos, y en muchos casos, la intensa inversión en recursos que se requiere para lograr buenos resultados.
Especialmente en el mundo de la tecnología, es común ver este tipo de fenómenos que son considerados como los ciclos de exageración tecnológica. El Ciclo de Exageración Tecnológica, el cual fue definido por Gartner, es un modelo que describe la maduración, adopción y aplicación social de las tecnologías emergentes a través de cinco fases distintas. Comienza con el «disparador tecnológico», donde una tecnología nueva genera interés. Le sigue el «pico de expectativas infladas», donde las expectativas alcanzan su máximo, a menudo impulsadas por predicciones optimistas y cobertura mediática. La fase del «abismo de desilusión» ocurre cuando la tecnología no cumple con las expectativas y el interés declina. Luego, en la «cuesta de la iluminación», las empresas y consumidores descubren aplicaciones prácticas y realistas de la tecnología, lo que conduce a la «meseta de productividad», donde se establece el valor real y se adopta más ampliamente.Desde mi punto de vista, estamos ya recorriendo el abismo de la desilusión. El escenario actual no significa que la inteligencia artificial no vaya a transformar el mundo, pero quizás no lo haga a la velocidad esperada. Como cualquier tecnología emergente, la IA necesita tiempo para madurar y todavía hay mucho por hacer.
Uno de los mayores desafíos para la adopción masiva de la IA no es necesariamente tecnológico, sino cultural. Herramientas de IA, tales como ChatGPT, han ganado una gran popularidad, sin embargo, su integración en los procesos de trabajo existentes sigue siendo limitada. Muchas empresas carecen de una estrategia clara o de un plan de acción detallado sobre cómo estas tecnologías podrían realmente transformar y optimizar sus procesos de negocio. Esto se debe, en parte, a una falta de comprensión sobre el potencial completo de la IA, así como a la resistencia al cambio por parte de empleados que pueden ver estas nuevas tecnologías como una amenaza a sus roles actuales. El desarrollo de habilidades en inteligencia artificial suelen ser deficientes, lo que resulta en que muchas organizaciones no están preparadas para implementar estas soluciones de manera efectiva.
A pesar de los desafíos y el escepticismo, la IA sigue representando una oportunidad para transformar a las empresas. Sin embargo esta oportunidad no se trata sólo de avances tecnológicos; ya que también requiere un cambio de mentalidad y cultural dentro de las organizaciones. Solo las startups y empresas que logren proponer casos de uso realmente valiosos y sostenibles sobrevivirán en el largo plazo. A pesar de este escenario, sigo creyendo que la IA seguirá transformando nuestro mundo pero de momento quizás la burbuja esté a punto de explotar.
