Imagínate buscar un outfit nuevo en una tienda online para cenar. Accedes a la barra de búsqueda y recibes una serie de sugerencias. Nada nuevo hasta ahora, ¿verdad? Pero, ¿y si encontraras un enlace con el outfit que te inspira y recibieras una respuesta personalizada, con tu talla, y que puedas adquirir en una tienda física, a pocos kilómetros de tu casa? La reserva se haría allí mismo y también recibirías otras ofertas que podrían ser de tu interés, como por ejemplo, un par de zapatos que te quedarían realmente bien.
Lo que parece un “juego de adivinanzas” a través de la tecnología es lo que la Inteligencia Artificial
Por ejemplo, Google lo hace de una manera muy exitosa, ya que este cuidado del usuario final forma parte de su core business y, dadas las novedades presentadas, existe un fuerte vínculo con el mundo B2B y B2C. Es decir, existe preocupación por los clientes de la empresa en sus plataformas. Esta búsqueda del protagonismo de Google también se constata en estudios recientes.
Según la séptima edición del Índice de IA, elaborado por el Centro de IA centrada en el ser humano (HAI) de la Universidad de Stanford (EE.UU.), las inversiones en IA durante 2023 ascendieron a 95.990 millones de dólares, de los cuales, 25.200 millones se centraron en IA generativa. En total se lanzaron 149 modelos de fundaciones, con Google a la cabeza de las publicaciones (con 18). Solo entrenar el Gemini Ultra de la compañía costó 191 millones de dólares, muy por encima de los 78 millones de dólares gastados por su principal competidor, OpenAI, en GPT-4.
Lo que no ha cambiado para todas las empresas tecnológicas y otros sectores es el papel del cliente en el centro de las operaciones y del negocio. Con una mayor profesionalización y la consolidación de una estructura ya presente y robusta, hay una búsqueda por parte de líderes del mercado de una cartera integrada de soluciones, que puede estar presente de extremo a extremo en los resultados: desde el procesador que inicia el proceso, pasando por la nube que almacena los datos e incluso el usuario final, el mayor beneficiado de toda la cadena. Y las grandes tecnológicas quieren marcar la diferencia en cada etapa de esto.
Otra tendencia muy clara para aquellos que quieren adoptar con más fuerza el uso de la IA es el desarrollo de SLM (Small Language Models), más especializados, en detrimento de LLM (Large Language Models) amplios y completos, estos más generales y presentes en Gemini, ChatGPT y varias otras herramientas de IA generativa. Con modelos pre-entrenados, más pequeños y más especializados, es posible generar soluciones con menores costos y eficiencia optimizada, de acuerdo a la demanda necesaria.
Sobre el papel, la IA cambiará la vida de las personas de manera sustancial e irreversible, abriendo espacio para nuevos negocios y nuevas formas de interpretar las pequeñas acciones en nuestra vida diaria, ya sea en nuestra vida personal o profesional. Sin embargo, es seguro que cualquier inversión en esta tecnología sólo será posible con un caso de negocio bien diseñado, que mida los retornos potenciales. Lógicamente, no todo es calculable y muchas cosas quedarán en el camino a lo largo de las implementaciones.
En 2023, tuvimos un año de muchas pruebas de concepto, de educación sobre IA. Todos intentan aprender a utilizarlo, ver cómo y cuánto pueden ganar en sus respectivas áreas de actividad. Pero creo que tendremos más proyectos este año y en el futuro llegaremos en algún momento a una estabilización de los modelos, a una ecuación de costos factible. ¿Cuándo? En este momento ni siquiera Gémini podría darnos una respuesta 100% certera.
-Alberto Rosati, CEO de GFT Technologies para México y Latam SSC.
