Según S&P Global, 2024 será el año de los "creadores de aplicaciones" de IA. Los modelos de base, como los grandes modelos de lenguaje (LLM), han dominado los debates recientes. Pero ahora los inversores se centran cada vez más en las empresas que desarrollan aplicaciones de IA que ofrecen beneficios tangibles para casos de uso específicos. De hecho, según datos de S&P Global Market Intelligence y 451 Research, las empresas de IA sin sus propios modelos de base atrajeron más del doble de inversión en el primer trimestre de 2024, en comparación con el mismo período del año pasado.
Una de las promesas más interesantes de la IA es su capacidad para ahorrar tiempo a los trabajadores. Pero, para que la IA tenga un impacto significativo, las empresas necesitan herramientas de IA que estén adaptadas a industrias o puestos de trabajo específicos. Al mismo tiempo, estas herramientas deben ser confiables y seguras. Sin embargo, si bien los chatbots de IA basados en LLM pueden comunicarse bien y ofrecer asesoramiento general, a menudo carecen de los conocimientos especializados o las herramientas necesarias. Esto los hace susceptibles a imprecisiones o alucinaciones debido a su amplia gama de datos de entrenamiento. Aquí es donde las herramientas más específicas, ajustadas a sus casos de uso específicos, tienen más probabilidades de proporcionar resultados confiables y precisos.
Olimpiadas inteligentes: Herramientas especiales para disciplinas específicas
Para ilustrar este punto, pensemos en estos Juegos Olímpicos. Los modelos básicos son como los rasgos básicos de un buen atleta olímpico, que representan la aptitud física, la dedicación y una búsqueda inquebrantable de la excelencia. Sin embargo, los Juegos Olímpicos incluyen 32 deportes con más de 400 eventos diferentes, cada uno de los cuales requiere diferentes habilidades y experiencia, al igual que las diversas industrias y roles laborales en la sociedad. Y, si bien la IA proporciona la tecnología básica que impulsará varios productos y servicios, cada uno de estos productos individuales debe especializarse con las habilidades adecuadas para brindar valor para su caso de uso específico.
Es raro que un atleta compita en varios deportes o disciplinas diferentes en los Juegos Olímpicos. Cada atleta está altamente especializado en su deporte específico. Un velocista, por ejemplo, optimiza su fuerza y su físico para ser potente y rápido en distancias cortas. Sin embargo, esto significa que no son aptos para otras disciplinas, como las carreras de larga distancia. Los chatbots de IA más destacados en la actualidad son todoterreno. Están diseñados para tener conocimiento general del mundo en una amplia gama de temas. Un chatbot determinado puede ser capaz de proporcionar información superficial sobre una amplia gama de temas, pero puede que no sobresalga en tareas más específicas.
Tomemos como ejemplo una herramienta de búsqueda universal impulsada por IA. Debe ser capaz de encontrar y recuperar la información correcta, rápidamente. Como un velocista que corre los 100 metros planos, está optimizada para ahorrar segundos cruciales cada vez que se presenta. Sin embargo, hay otras tareas que pueden requerir una IA diseñada para un rendimiento sostenido durante un período de tiempo más largo, más como el corredor de largas distancias. Por ejemplo, los modelos de IA predictivos en la previsión empresarial deben aprender los patrones de actividades de cada empresa mediante el análisis de datos históricos, y desarrollar este conocimiento con el uso a lo largo del tiempo.
Al especializarse en las operaciones de la empresa, puede proporcionar pronósticos sobre la trayectoria futura de la empresa en función de los resultados anteriores. Los modelos de IA predictivos también deben ajustar constantemente los pronósticos en función de los cambios continuos en las operaciones y los factores comerciales externos. Pero con una investigación reciente del Laboratorio de Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial (CSAIL) del MIT que demuestra que el trabajo conjunto de múltiples modelos de lenguaje grandes proporciona un resultado más preciso, tal vez surja un nuevo tipo de ecosistema de IA.
¿El futuro de la IA es un decatleta o un equipo de atletas especializados?
Si analizamos la trayectoria del ecosistema de IA, podemos ver dos caminos distintos en los que puede avanzar la industria. El primero es una carrera para crear el mejor modelo de IA de uso general. Este sistema de IA tendría un rendimiento de alto nivel en una variedad de tareas, como un decatleta que puede competir en varias pruebas, desde carreras de velocidad hasta salto de longitud y salto con pértiga. La ventaja de este camino sería una experiencia de empleado fluida que agiliza el flujo de trabajo. Sin embargo, al igual que el decatleta, que puede no igualar el rendimiento del especialista en una sola prueba, un modelo de IA general podría tener dificultades para alcanzar el mismo nivel de excelencia que las herramientas más especializadas.
La alternativa considera que el futuro ecosistema de IA será una red de productos de IA especializados, más parecido a un equipo de atletas especializados. En este modelo, cada IA se especializa en un dominio en particular, de forma muy similar a cómo los atletas individuales se concentran en deportes específicos. Este enfoque refleja la forma en que un equipo olímpico combina los talentos de velocistas, nadadores y gimnastas para maximizar su potencial colectivo de medallas para su país. La especialización garantiza que cada IA se desempeñe de manera óptima dentro de su dominio, a menudo superando las capacidades de un sistema de propósito general. Sin embargo, el éxito de este enfoque en red requerirá una coordinación e interoperabilidad sofisticadas para crear una experiencia fluida para los usuarios.
Mientras tratamos de predecir cómo evolucionarán los ecosistemas de IA en el futuro, podemos fijarnos en los Juegos Olímpicos de París para vislumbrar dos posibles caminos. Que terminemos con una herramienta de IA de propósito general al estilo de un decatleta o con una red de herramientas que se asemeje a un equipo de atletas especializados dependerá de los objetivos y las decisiones de las empresas de la industria de la tecnología colectiva, de forma muy similar a cómo cada país tendrá diferentes objetivos de cara a los Juegos Olímpicos.
Desde centrarse estratégicamente en una especialidad hasta optimizar la probabilidad de ganar o adoptar un enfoque más amplio para ganar tantas medallas de oro en tantas disciplinas como sea posible, el tipo de ecosistema de IA que implementará cada empresa dependerá en gran medida de sus propios objetivos únicos. Para algunas empresas, el crecimiento mediante la adquisición de participación de mercado en un mercado fluido requerirá velocidad y agilidad, mientras que la retención de clientes en un mercado estancado requerirá un plan a largo plazo más estratégico.
