El auge de la IA generativa y su impacto para los inversores

Aunque la inversión adicional de Microsoft en OpenAI ha sido el último titular relacionado con la inteligencia artificial (IA), otras aplicaciones de la IA generativa han captado la atención de la gente. Lo que ahora ha cambiado son las numerosas aplicaciones inmediatas que ofrece la tecnología más innovadora y las extensas implicaciones para los inversores.

La IA generativa es un término genérico que engloba una forma de aprendizaje automático (Machine Learning, ML) denominada “aprendizaje profundo”. Este tipo de IA utiliza máquinas entrenadas con conjuntos de datos para realizar determinadas tareas y/o hacer predicciones sin intervención humana y recientemente han dado un gran salto tecnológico en su forma de aprender. La mayoría de los modelos iniciales de ML implicaban aprendizaje supervisado, en el que se necesitaban humanos para clasificar los datos; por ejemplo, identificar una imagen como “perro” o una publicación en redes sociales como “política”. Los últimos avances en IA generativa funcionan con aprendizaje no supervisado, en el que el modelo hace sus propias predicciones y cálculos por medio de las ingentes cantidades de datos que se le introducen.

Y es que ahora, la máquina ha pasado de ser capaz de identificar al perro en una imagen a crear una imagen del perro. Una tecnología llamada DALL-E crea cuadros a partir de palabras descriptivas, y Chat Generative Pre-trained Transformer (ChatGPT) es capaz de escribir comentarios sobre economía o incluso código informático a partir de unas pocas indicaciones. La tecnología que está en la base de ChatGPT y DALL-E tiene varios años y, aunque ya ha alcanzado un buen nivel en cuanto a experiencia de usuario, sigue mejorando con rapidez. Meta Platforms, Microsoft, Google y otros tantos llevan creando avanzados modelos GPT privados y de código abierto desde 2018.

ChatGPT es un ejemplo de modelo de lenguaje de gran tamaño (Large Language Model, LLM), es decir, software entrenado con inmensos conjuntos de datos de texto para ejecutar tareas específicas, como terminar una frase o completar una línea de código. Los LLM disponen de miles de millones de variables (parámetros) que pueden modificar a medida que aprenden y, en consecuencia, la mejora de su índice de precisión se refleja en la frecuencia de uso de estas herramientas. Por ejemplo, un chatbot impulsado por IA podría ser capaz de responder al 90% de las preguntas de los clientes de banca, lo que permitiría a los empleados dedicar más tiempo a vender servicios o proporcionar una mejor experiencia en persona a los clientes de mayor valor para el banco

Imaginemos todos los escenarios posibles para este tipo de tecnología. Una empresa que necesite cualquier material escrito, desde simples descripciones de productos a manuales técnicos, pasando por crear respuestas a preguntas como “¿Por qué me han subido la prima del seguro?”, podrá hacerlo más rápido y a un menor coste que cualquier ser humano. En cuanto a la codificación, las tecnologías de IA generativa dejarán libres a los programadores para que se dediquen a tareas de programación de mayor importancia y valor añadido, en lugar de a la codificación básica y repetitiva, que ocupa mucho tiempo.

Algunos usos de la IA generativa van más allá de la creación de texto, ofreciendo incluso imágenes, voz y películas. Esta herramienta podría ayudar o, quizá también, sustituir tareas humanas que requieren gran cantidad de tiempo, como el diseño de logotipos, la ilustración de escenas y el diseño de productos. Estos modelos serán un pilar de la próxima generación de tecnologías relacionadas con la realidad aumentada y visual en juegos, entretenimiento interactivo visual y simulaciones empresariales, como los “gemelos digitales”. Pronto podríamos incluso ver cómo una actriz famosa cede su imagen a una productora, que entonces utilizará un modelo de IA generativa para recrear su actuación en un anuncio.

ChatGPT y todas las tecnologías relacionadas con la IA plantean importantes problemas éticos, como los derechos de autor y las licencias de las imágenes creadas por IA. ChatGPT también puede producir respuestas incorrectas, incoherentes o incluso inapropiadas, que son producto de utilizar toda la información de internet como conjunto de entrenamiento. Para las empresas que utilicen la tecnología para usos más específicos, será menos problemático y podrán seguir entrenando y afinando la máquina con conjuntos de datos más concretos. Sin embargo, para las empresas de redes sociales en particular, representa dificultades serias.

Como hemos observado en numerosas ocasiones con la irrupción de una tecnología nueva, primero se introducen las aplicaciones y usos y, a continuación, la regulación tiene que ponerse al día a posteriori. OpenAI espera que la apertura inicial de ChatGPT al público permita mejorar el entrenamiento del modelo con el feedback en tiempo real de los usuarios. Más de un millón de usuarios se registraron para utilizar la herramienta ChatGPT de OpenAI en los primeros cinco días tras su lanzamiento en noviembre de 2022².

Aunque existen iteraciones de la tecnología de IA generativa desde hace décadas, aplicaciones como ChatGPT y DALL-E son hitos, especialmente en el ámbito del ML no supervisado y las aplicaciones de aprendizaje profundo. La estrategia Allianz Global Artificial Intelligence en el marco de este tipo de transformación impulsada por la IA busca una exposición amplia y diversificada a la IA generativa a través de las infraestructuras, las aplicaciones y los sectores tradicionales que incorporan la IA.

Es probable que el futuro de la IA generativa evolucione con rapidez. Se espera observar mejoras en la calidad y diversidad de los contenidos generados, nuevos tipos de modelos generativos y una aplicación más amplia en diversos sectores, como la sanidad, las finanzas y el transporte. Además, la IA debería evolucionar hacia un mayor alcance de usuarios a través de interfaces y herramientas fáciles de usar. El futuro exacto de la IA generativa es difícil de predecir, pero somos optimistas y creemos que será una pieza clave de la transformación y la innovación impulsadas por la IA.

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¹ Director de IA Generativa, Metaverso y Videojuegos de IA de Unity, aibusiness.com, 20 de diciembre de 2022.
² „What is Generative AI”, McKinsey and Company, 19 de enero de 2023.