¿Qué significa para los inversores el desarrollo de IA generativa como ChatGPT o DALL-E 2?
IA generativa en aumento: ¿qué significa eso desde la perspectiva de un inversor? Inteligencia artificial generativa.
Declaraciones clave:
- ChatGPT y DALL-E 2 han llevado la IA generativa al centro de atención.
- La tecnología GPT subyacente está creciendo rápidamente y están surgiendo usos reales en varios sectores e industrias.
- En nuestra opinión, esta es una innovación disruptiva, pero sus efectos solo se sentirán a largo plazo.
“La IA generativa (inteligencia artificial generativa) ha alcanzado un umbral: ahora estamos entrando en una fase completamente nueva. Por primera vez, el público en general pude ver lo que ahora es posible. Soy extremadamente optimista sobre esta tecnología… Durante un tiempo, se pensó que la IA estaba obsoleta y que blockchain y cripto eran los temas del futuro. En realidad, la IA recién comenzaba a triunfar, y las demás áreas perdieron importancia. Creo que sucederán cosas muy emocionantes en los próximos años”. [1]
Danny Lange, Senior Vice President de IA en Unity
NOTICIA DESTACADA: Microsoft planea una inversión multimillonaria en OpenAI, la empresa emergente que desarrolló ChatGPT.
La inversión de Microsoft en OpenAI fue el último titular de inteligencia artificial (IA). Pero otras aplicaciones de IA generativa también han llamado la atención. Lo nuevo es que existen numerosas aplicaciones directas para la tecnología. Esto a su vez tiene implicaciones significativas para los inversores.
¿Qué es la IA generativa?
El término genérico “IA generativa” describe un tipo específico de aprendizaje automático (Machine Learning, ML), a saber, el llamado “aprendizaje profundo” (Deel Learning). Las máquinas se entrenan con la ayuda de ciertos conjuntos de datos y luego se supone que deben resolver ciertas tareas y/o hacer predicciones sin más orientación humana. En los últimos tiempos se han producido importantes avances tecnológicos en la forma de aprender de las máquinas. La mayoría de los primeros modelos de ML se basaban en el aprendizaje supervisado: los humanos tenían que clasificar los datos, como etiquetar una imagen como “perro” o una publicación en las redes sociales como “política”. Con la última generación de IA generativa, ya no se requiere el aprendizaje supervisado: el modelo hace sus propias predicciones y cálculos en función de los extensos conjuntos de datos que se le suministran.
Mientras tanto, las máquinas no solo pueden reconocer la imagen de un perro, sino también crear una imagen de un perro. El programa DALL-E convierte las descripciones verbales en imágenes autogeneradas, y el programa Chat Generative Pre-trained Transformer (ChatGPT) puede usar algunas palabras clave para escribir un comentario sobre la situación económica o incluso un código de ordenador. ChatGPT y DALL-E tienen funcionalidades e interfaces de usuario notables. La tecnología subyacente existe desde hace varios años, pero está progresando rápidamente. Meta Platforms, Microsoft, Google y otros han estado desarrollado potentes modelos GPT privados y de código abierto desde 2018.
¿Por qué esto es importante desde la perspectiva de un inversor?
ChatGPT es el llamado modelo de lenguaje grande (Large Language Model, LLM). Básicamente es un software que se entrena con grandes cantidades de datos de texto y luego puede realizar tareas específicas, como completar una oración o una línea de código de programación. Los LLM pueden acceder a miles de millones de variables (parámetros) y cambiarlos a medida que aprenden. Esto aumenta su tasa de éxito y, como resultado, el número de aplicaciones comerciales. Por ejemplo, un chatbot basado en IA podría responder el 90% de todas las preguntas de los clientes del banco, dando a los empleados más tiempo para vender servicios o brindar una atención más personalizada a los clientes del banco que más venden.
Tal tecnología podría usarse en muchos escenarios. En el futuro, una empresa podrá tener todos sus documentos escritos, desde simples descripciones de productos y manuales técnicos hasta respuestas a preguntas como “¿Por qué ha aumentado la prima de mi seguro?”, creados por una IA de manera más rápida y económica que por un empleado humano. En la programación, las tecnologías de IA generativa permiten a los programadores humanos concentrarse en tareas más importantes y de mayor valor que la programación estándar simple pero extraordinariamente lenta.
Con la ayuda de la IA generativa, no solo se pueden generar textos, sino también imágenes, voces o películas, por ejemplo. Esto significa que la IA puede hacerse cargo parcial o completamente de tareas que requerían mucho tiempo y que antes realizaban humanos, como, por ejemplo, diseño de logotipos, ilustraciones de escenas o diseño de productos. Dichos modelos jugarán un papel central para la próxima generación de tecnologías de realidad visual y aumentada para juegos, entretenimiento interactivo o simulaciones de negocios (por ejemplo, “gemelos digitales”). Es posible que pronto se dé el caso de que una actriz famosa pueda licenciar su imagen a una compañía de producción, que luego usará IA generativa para que esa actriz aparezca en un comercial sin tener que desplazarse al rodaje.
Cuestiones éticas y regulatorias
ChatGPT y las tecnologías habilitadas para IA en general plantean cuestiones y problemas éticos importantes, por ejemplo, con respecto a los derechos de autor y la concesión de licencias de imágenes generadas por IA. ChatGPT también puede proporcionar respuestas incorrectas, inconsistentes o simplemente inapropiadas; después de todo, todo Internet se usa con fines de capacitación. Este es un problema menos relevante para las empresas que buscan implementar tales tecnologías en casos de uso bien definidos, dado que pueden entrenar mejor el programa a través de conjuntos de datos y revisiones más personalizados. Sin embargo, tales preguntas son de gran importancia, especialmente para las empresas de redes sociales.
Como suele ser el caso, primero se presentan las opciones de aplicación y uso de la nueva tecnología, y luego la regulación tiene que seguir su ejemplo. OpenAI espera que una vez que esté disponible públicamente para uso general, pueda entrenar a ChatGPT aún más a través de los comentarios en tiempo real de los usuarios. Después de todo, en los primeros cinco días posteriores al lanzamiento de ChatGPT en noviembre de 2022, se registraron más de un millón de usuarios [2].
El posicionamiento de AllianzGI
La tecnología de IA generativa ha existido de una forma u otra durante décadas. Sin embargo, aplicaciones como ChatGPT o DALL-E son hitos, especialmente en el área de aprendizaje automático no supervisado y aprendizaje profundo. La estrategia de Inteligencia Artificial Global de Allianz quiere posicionarse de manera amplia y diversificada en IA generativa en esta sub área de transformación impulsada por IA, ya sea en infraestructura de IA, en aplicaciones de IA o en sectores que se benefician de la IA.
IA generativa en aumento – Conclusión
Se puede esperar un rápido desarrollo en el futuro en el campo de la IA generativa. El contenido generado debe volverse más valioso y diverso, deben desarrollarse nuevos tipos de modelos generativos y deben aumentar las posibles aplicaciones en diferentes sectores como la salud, las finanzas y el transporte. Las interfaces y herramientas fáciles de usar deberían hacer que la IA sea más accesible para más usuarios. Todavía no es posible decir exactamente cómo será el futuro de la IA generativa. Sin embargo, somos optimistas de que jugará un papel clave en la transformación e innovación impulsadas por la IA.
Gráfico: El mercado de IA generativa podría crecer un 27 % anual durante los próximos 10 años
Tamaño del mercado de IA generativa (2023 a 2032; miles de millones de dólares estadounidenses)
Leído en:
[1] Unity’s AI Chief on Generative AI, Metaverse and Gaming, aibusiness.com, Diciembre 20, 2022 (traducción propia).
[2] “What is Generative AI”, McKinsey and Company, 19. Enero 2023.
IA generativa en aumento