Es posible que ocurra un ajuste en las expectativas y se revalúe lo que en realidad la IA puede hacer
La inteligencia artificial ha generado enormes expectativas sobre una revolución en casi todos los sectores que transformará la vida cotidiana. Sin embargo, cada vez más voces dentro de la industria tecnológica argumentan que la IA es, en realidad, una gigantesca burbuja que podría desinflarse, tal como pasó con la radio, la televisión y las .com en su momento.
Los defensores de esta posición señalan que, aunque ha logrado avances impresionantes, los temores sobre su capacidad para desplazar a las personas de sus puestos de trabajo son infundados. Argumentan que no reemplazará a los humanos en masa hasta dentro de tres o cuatro décadas. Esto se debe a que las tecnologías aún no están lo suficientemente desarrolladas y se enfrentan a numerosos desafíos técnicos y éticos.
Un argumento clave es que la IA actual se basa en algoritmos y datos, lo que limita su capacidad para entender contextos complejos y tomar decisiones autónomas. A diferencia de lo que muchos creen, no es verdaderamente inteligente, simplemente sigue patrones predefinidos y aprende de datos pasados. Esto significa que, en situaciones nuevas o imprevistas, puede fallar o cometer errores graves.
Desaparecerá la mayoría
Se augura que cuando ocurra la explosión de la burbuja el 99% de las empresas que se dedican ahora mismo a este campo desaparecerán. El proceso de «limpieza» erradicará muchas falsas innovaciones o productos que no encajan en el mercado. Y ese 1% que quedará dominará todo lo relacionado con la inteligencia artificial. La pocas compañías que sobrevivan van a destacar y a crear mucho valor.
La IA tiende a perfeccionarse. Una de las mejoras más importantes en los últimos 18 meses es la precisión de los chatbots. Ya no se equivocan tanto como antes y se confía más en la respuesta que ofrece. Sin embargo, estos avances son nimiedades para inversionistas de Wall Street que se preguntan cuándo empezará alguien a ganar dinero de verdad con la inteligencia artificial.
En los 18 meses transcurridos desde que ChatGPT desencadenó la locura de la IA, los gigantes tecnológicos han prometido que el adelanto revolucionará todas las industrias, justificando así los costes y gastos de decenas de miles de millones de dólares en centros de datos y semiconductores. Sin embargo, productos lanzados hasta ahora, como chatbots y herramientas de ahorro de costos, parecen triviales si se comparan con la magnitud de las inversiones realizadas.
Big Tech no tiene mucho que mostrar que justifique los miles de millones gastados en términos de ganancias significativas provenientes de la IA. Y como era de esperarse el nerviosismo crece entre los inversores. Los resultados poco llamativos de Amazon pueden atribuirse a las preocupaciones sobre sus gastos en inteligencia artificial sin resultados claros. Sus acciones perdieron casi un 9%.
Regulaciones y costos ralentizan el proceso
El costo y la complejidad de implementar soluciones basadas en IA a gran escala son barreras significativas. Muchas empresas descubren que integrarla en sus operaciones es más complicado y caro de lo que esperaban. Esto ha llevado a una mayor cautela a la hora de invertir en esa tecnología.
Otro factor que se debe considerar es el impacto social y ético de la IA. Los temores sobre la privacidad, la seguridad y el posible sesgo de los algoritmos han llevado a una creciente demanda de regulaciones más estrictas. Esto podría ralentizar su desarrollo y adopción de tecnologías, lo que hará que los avances sean más graduales de lo esperado.
Uno de los mayores desafíos es la falta de comprensión contextual. La IA se basa en algoritmos que aprenden de grandes conjuntos de datos, pero esta dependencia de los datos significa que puede tener dificultades para entender y reaccionar adecuadamente en situaciones nuevas o imprevistas.
Esta capacidad limitada para tomar decisiones autónomas es un obstáculo. Aunque los algoritmos de aprendizaje profundo han demostrado ser efectivos en tareas específicas, aún no se ha alcanzado un nivel de inteligencia general que le permita realizar una amplia gama de tareas de manera independiente y fiable.
Otros casos
A lo largo de la historia hemos sido testigos de varias burbujas tecnológicas que, en su momento, prometieron transformar el mundo. Las .com en los años 90 son quizá el ejemplo más famoso. Durante esa década, las empresas basadas en internet vieron cómo sus valoraciones se disparaban, a menudo sin un modelo de negocio sólido que las respaldara. Cuando la burbuja estalló, muchas se desplomaron y dejaron una estela de quiebras y pérdidas financieras.
Algo similar pasó con la radio, que a principios del siglo XX se consideraba una tecnología revolucionaria que cambiaría la comunicación para siempre. Aunque la radio efectivamente tuvo un gran impacto, no cumplió con todas las expectativas infladas. Parecido a la televisión. En sus primeros días fue vista como una maravilla tecnológica que cambiaría el mundo de manera total y absoluta. Si bien ambos medios han tenido una presencia duradera, sus desarrollos no fueron tan lineales ni tan rápidos como se anticipó inicialmente.
La historia de estas burbujas tecnológicas nos indica que muchas veces las expectativas no van de la mano de la realidad del desarrollo tecnológico. Es importante mantener una perspectiva equilibrada y reconocer que, aunque las avances emergentes tienen un gran potencial, también enfrentan inconvenientes que pueden frenarla o limitarla. La inteligencia artificial, con todas sus promesas y posibilidades, no es inmune a estas realidades.
Cruda realidad
La inteligencia artificial ha sido vinculada con infinidad de campos. Desde la automatización de trabajos hasta la creación de vehículos autónomos. Y aunque la realidad a menudo indica lo contrario, se tiende a idealizarla.
Un ejemplo claro es el desarrollo de vehículos autónomos. Aunque se ha avanzado mucho en esta área, todavía estamos lejos de ver en las calles de manera masiva vehículos sin conductor. Aspectos técnicos, como la navegación en condiciones climáticas adversas o en entornos urbanos complejos, aún no se han resuelto completamente.
Además, integrar la IA en las operaciones comerciales requiere una infraestructura tecnológica robusta y un cambio cultural significativo dentro de las organizaciones. Muchas empresas han descubierto que los beneficios prometidos no se materializan tan rápidamente.
Una burbuja para darla a conocer
Cientos de herramientas “gratuitas” o “semigratuitas” nos ofrecen maravillosas ventajas basadas en inteligencia artificial. Nos permiten hacer videos, modificar fotografías, crear canciones, componer música, escribir textos, ayudarnos a resumir y a diseñar esquemas para aprender rápido y fácil cualquier tema que queramos.
Sin embargo, todas estas herramientas tienen un coste intrínseco en función de la necesidad de cómputo que le pedimos. Desde el momento en que le enviamos una grabación de audio y le pedimos que nos la transcriba a texto hay una tarjeta consumiendo casi 800W/h , que genera 20 ºC que hay que refrigerar para evitar que se queme, además del coste de adquisición de la tarjeta, el equipo, aire acondicionado, etc. Si eso se multiplica por el número de peticiones simultáneas, el coste se dispara.
De ahí que se diga que la IA es una burbuja en la que los costes se asumen. Y se hace porque existe interés en darla a conocer, para que se desarrolle, que la gente se acostumbre, que la use, que vean lo “barato” que es. Por eso sabemos de OpenAI, la empresa que dio a conocer la IA de forma pública, y de ChatGPT. Y muchos se pueden permitir pagar por un sistema barato que hace maravillas. El problema es que pocos pagarían lo que realmente cuesta ese sistema y por eso OpenAI se debate entre la bancarrota o rehacer todo su sistema comercial para cubrir costes.
Costes de la IA, todo un dilema
La forma de cobrar la IA no es nada sencilla, basta con ver la lista de precios de tokens (la unidad más pequeña en la que se puede dividir una palabra o frase) por minuto de audio a convertir. El coste de las imágenes depende del número de iteraciones, de la resolución, del tipo de generación, y un gran cúmulo de parámetros. Es prácticamente imposible hacer una previsión de costes ante una cantidad de interacciones.
Si hago un sistema que transcriba y conteste llamadas utilizando inteligencia artificial, los costes dependerán de las palabras que tenga que transcribir, las de entrada, las de salida, las que tenga que volver a pasar a audio. Todo depende de muchos factores. Al final, estos precios son muy extraños para poder cobrar lo máximo (aparentando cobrar lo mínimo). Pero aún así, el coste será muy elevado y habrá un momento en que las empresas que trabajan con IA necesiten verdaderamente cubrirlo y empiecen a subir los precios de todo lo relacionado con GPT, generación de imágenes, etc.
Entonces se verá cómo algunas empresas que surgieron y se han basado su desarrollo en los bajos costes de quien hacía sus cálculos a precios bajos, se quedarán sin usuarios porque nadie estará dispuesto a pagar. La fecha para que explote la burbuja no se puede precisar. Ahora vivimos el fin de la etapa de generar la necesidad. La próxima será la de subir los precios. Veremos quién sigue vivo dentro de unos años y a qué coste.
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