Si 2023 fue un año de asombro por la inteligencia artificial, 2024 fue el año para intentar que ese asombro hiciera algo útil.
“Hubo un cambio de simplemente presentar modelos a realmente construir productos”, dijo Arvind Narayanan, profesor de ciencias de la computación de la Universidad de Princeton y coautor del nuevo libro “AI Snake Oil: What Artificial Intelligence Can Do, What It Can’t, and How to Tell The Difference”, que trata sobre lo que la inteligencia artificial puede y no puede hacer, y cómo saber la diferencia.
Las primeras 100 millones de personas aproximadamente que experimentaron con ChatGPT tras su lanzamiento hace dos años buscaron activamente el chatbot, encontrándolo increíblemente útil en algunas tareas o risiblemente mediocre en otras. Ahora, esta tecnología de inteligencia artificial generativa está integrada en un número creciente de servicios tecnológicos, ya sea que la estemos buscando o no, por ejemplo, a través de las respuestas generadas por IA en los resultados de búsqueda de Google o nuevas técnicas de IA en herramientas de edición de fotos.
“Lo que principalmente estaba mal con la IA generativa el año pasado es que las empresas estaban lanzando estos modelos realmente poderosos sin una forma concreta de que las personas los utilizaran”, explicó Narayanan. “Lo que estamos viendo este año es la construcción gradual de estos productos que pueden aprovechar esas capacidades y hacer cosas útiles para las personas”.
Al mismo tiempo, desde que OpenAI lanzó GPT-4 en marzo de 2023 y los competidores introdujeron modelos de lenguaje de IA de gran rendimiento similares, estos modelos han dejado de volverse significativamente “más grandes y cualitativamente mejores”, restableciendo las expectativas exageradas de que la IA estaba avanzando cada pocos meses hacia una inteligencia mejor que la humana, añadió Narayanan. Eso también significó que el discurso público ha pasado de “¿la IA nos va a matar?” a tratarla como una tecnología normal, dijo.
En las llamadas trimestrales de resultados de este año, los ejecutivos tecnológicos a menudo escucharon preguntas de analistas de Wall Street buscando aseguranzas de futuros beneficios de enormes gastos en investigación y desarrollo de inteligencia artificial. Construir sistemas de IA detrás de herramientas de IA generativa como ChatGPT de OpenAI o Gemini de Google requiere invertir en sistemas informáticos que consumen mucha energía y funcionan con chips de IA potentes y costosos. Requieren tanta electricidad que los gigantes tecnológicos anunciaron acuerdos este año para aprovechar la energía nuclear para ayudar a ejecutarlos.
“Estamos hablando de cientos de miles de millones de dólares de capital que se han invertido en esta tecnología”, indicó Kash Rangan, analista de Goldman Sachs.
Otro analista del banco de inversión de Nueva York llamó la atención durante el verano al argumentar que la IA no estaba resolviendo los problemas complejos que justificarían sus costos. También cuestionó si los modelos de inteligencia artificial, incluso mientras se entrenan con gran parte de los datos escritos y visuales producidos a lo largo de la historia humana, alguna vez podrán hacer lo que los humanos hacen tan bien. Rangan tiene una visión más optimista.
“Teníamos esta fascinación de que esta tecnología iba a ser absolutamente revolucionaria, lo que no ha sido en los dos años desde la introducción de ChatGPT”, dijo Rangan. “Es más cara de lo que pensábamos y no es tan productiva como pensábamos”. Rangan, sin embargo, sigue siendo optimista sobre su potencial y dice que las herramientas de inteligencia artificial ya están demostrando ser “absolutamente más productivas incrementalmente” en ventas, diseño y una serie de otras profesiones.
Algunos trabajadores se preguntan si las herramientas de IA se utilizarán para complementar su trabajo o para reemplazarlos a medida que la tecnología continúa creciendo. La empresa tecnológica Borderless AI está usando un chatbot de IA de Cohere para redactar contratos de empleo para trabajadores en Turquía o India sin la ayuda de abogados o traductores externos.
Los actores de videojuegos afiliados al Sindicato de Actores de Pantalla-Federación Estadounidense de Artistas de Radio y Televisión que se declararon en huelga en julio dijeron que temían que la IA pudiera reducir o eliminar oportunidades laborales porque podría usarse para replicar una actuación sin su consentimiento.
Las preocupaciones sobre cómo los estudios de cine usarán la IA avivaron las huelgas de cine y televisión del año pasado por parte del sindicato, que duraron cuatro meses. Las compañías de juegos también han firmado acuerdos secundarios con el sindicato que codifican ciertas protecciones de IA para seguir trabajando con actores durante la huelga.
Músicos y autores han expresado preocupaciones similares sobre la inteligencia artificial. Pero la IA generativa aún no puede crear trabajo único o “cosas completamente nuevas”, dijo Walid Saad, profesor de ingeniería eléctrica y de computadoras y experto en IA en Virginia Tech.
“Podemos entrenarlo con más datos para que tenga más información. Pero tener más información no significa ser más creativo”, expuso. “Como humanos, entendemos el mundo que nos rodea. Entendemos la física. Entiendes que si lanzas una pelota al suelo va a rebotar. Las herramientas de IA actualmente no entienden el mundo”.
La IA puede imitar lo que aprende de los patrones, dijo, pero no puede “entender el mundo para que razonen sobre lo que sucede en el futuro”. Ahí es donde la inteligencia artificial se queda corta, explicó.
“Todavía no puede imaginar cosas”, agregó. “Y esa imaginación es lo que esperamos lograr más adelante”.
Saad señaló un meme sobre la IA como ejemplo de esa deficiencia. Cuando alguien le pidió a un motor de IA que creara una imagen de salmón nadando en un río, dijo, el robot creó una foto de un río con trozos de salmón cortados encontrados en tiendas de comestibles.
“Lo que le falta a la inteligencia artificial hoy es el sentido común que tienen los humanos, y creo que ese es el próximo paso”, dijo.
Ese tipo de razonamiento es una parte clave del proceso de hacer que las herramientas de IA sean más útiles para los consumidores, indicó Vijoy Pandey, vicepresidente senior del brazo de innovación e incubación de Cisco, Outshift. Los desarrolladores están promocionando cada vez más a la próxima ola de chatbots de IA generativa como “agentes” que pueden hacer cosas más útiles en nombre de las personas.
Esto permitiría a un agente de IA responder una pregunta ambigua y tener el modelo capaz de razonar y planificar los pasos para resolver un problema ambicioso, explicó Pandey. Mucha tecnología, aseguró, se va a mover en esa dirección en 2025.
Pandey predice que eventualmente, los agentes de IA podrán unirse y realizar un trabajo de la manera en que varias personas se unen y resuelven un problema como equipo en lugar de simplemente realizar tareas como herramientas de IA individuales. Los agentes de IA del futuro trabajarán como un conjunto, dijo.
Por ejemplo, el futuro software de Bitcoin probablemente dependa del uso de agentes de software de IA, señaló Pandey. Esos agentes tendrían cada uno una especialidad: “unos agentes que verifiquen la corrección, otros verifiquen la seguridad y otros que verifiquen la escala”.
“Estamos llegando a un futuro agente”, agregó. “Vamos a tener todos estos agentes siendo muy buenos en ciertas habilidades, pero también tendrán un poco de carácter o color, porque así es como operamos”.
Las herramientas de inteligencia artificial también han agilizado, o en algunos casos literalmente prestado una mano de ayuda, al campo médico. El Nobel de química de este año —uno de los dos galardones otorgados a la ciencia relacionada con la IA—, fue para un trabajo liderado por Google que podría ayudar a descubrir nuevos medicamentos.
Saad, el profesor de Virginia Tech, señaló que la IA ha ayudado a brindar diagnósticos más rápidos al proporcionar rápidamente a los médicos un punto de partida al determinar el cuidado de un paciente. La inteligencia artificial no puede detectar enfermedades, dijo, pero puede digerir rápidamente datos y señalar áreas problemáticas potenciales para que un médico real investigue. Como en otros ámbitos, sin embargo, plantea el riesgo de perpetuar falsedades.
El gigante tecnológico OpenAI ha destacado que su herramienta inteligente de transcripción Whisper tiene una robustez y precisión “casi a nivel humano”, pero expertos han dicho que Whisper tiene un defecto importante: es propenso a inventar fragmentos de texto o incluso oraciones enteras.
Pandey, de Cisco, dijo que algunos de los clientes de la compañía que trabajan en farmacéuticas han señalado que la IA ha ayudado a cerrar la brecha entre los “laboratorios húmedos”, donde los humanos realizan experimentos físicos e investigación, y los “laboratorios secos” donde las personas analizan datos y a menudo usan computadoras para hacer modelos.
En cuanto al desarrollo farmacéutico, ese proceso colaborativo puede tardar varios años, señaló, con la IA, el proceso se puede reducir a unos pocos días.
“Eso, para mí, ha sido el uso más dramático”, comentó Pandey.
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Esta historia fue traducida del inglés por un editor de AP con la ayuda de una herramienta de inteligencia artificial generativa.
