Generative AI es un cambio de juego con aplicaciones en todos los sectores. Las empresas debaten activamente sobre ella, los inversores de capital riesgo invierten fuertemente y tanto empleados como usuarios están cautivados, convirtiéndola en un foco de atención.
Por un lado, están los optimistas que creen que GenAI será tan revolucionaria como Internet, mientras que por otro, los pesimistas argumentan que es "sólo otra moda" sin valor tangible. Los pragmáticos empiezan a preguntarse si el hype de la GenAI se está desvaneciendo. Este artículo pretende explorar estas perspectivas.
GenAI: un mercado en alza
Generative AI ha pasado rápidamente de ser una tecnología experimental a convertirse en un activo fundamental para empresas de diversos sectores. Según un informe de Bloomberg Intelligence, el mercado mundial de GenAI se valoró en aproximadamente 40 000 millones de dólares en 2023, lo que representa un aumento de diez veces desde 2020. Se prevé que crezca hasta convertirse en un mercado de 1,3 billones de USD en 2032, con una tasa de crecimiento anual prevista del 42%. Del mismo modo, Fortune Business Insights estima que el mercado mundial de GenAI alcanzará ~ 1 billón de USD en 2032, creciendo a una tasa anual del 40% desde su valor actual de ~ 43 mil millones de USD.
NVIDIA y Open AI, a menudo consideradas los niños mimados de AI- NVIDIA con sus chips de computación y Open AI con sus modelos y soluciones AI , han visto cómo se disparaban sus valoraciones. NVIDIA estaba valorada en ~400.000 millones de dólares en junio de 2022, ~1 billón en junio de 2023 y ~3 billones en junio de 2024. OpenAI, por su parte, ha más que cuadruplicado su valoración hasta ~157 000 millones de USD en su última ronda de financiación, frente a los 29 000 millones de USD de 2023. Entre los inversores que respaldan a estas empresas no solo hay sociedades de capital riesgo, sino también grandes actores del sector como Microsoft y NVIDIA.
Estas valoraciones ponen de relieve el rápido aumento de la confianza en torno a la GenAI, con partes interesadas ansiosas por hacerse con una parte de lo que podría convertirse a medio plazo en una industria multimillonaria. La GenAI ha sido etiquetada como la "próxima gran cosa post-Internet".
¿Se trata de un mero "bombo y platillo"?
¿Es GenAI un mero "hype" eufórico? Desde el estallido de la burbuja de las puntocom en la década de 2000, los inversores en tecnologías emergentes han actuado con cautela, y con razón, dado que la mayoría de estas tecnologías no han resistido el paso del tiempo. Teniendo esto en cuenta, ¿es el entusiasmo actual en torno a GenAI simplemente otro "bombo", o hay verdadera "sustancia" detrás de su rápido crecimiento?
Para analizar esto, podemos fijarnos en las acciones de NVIDIA, uno de los niños mimados de AI con sus chips informáticos, y compararlas con la valoración de CISCO durante la burbuja de Internet de principios de la década de 2000.

La comparación anterior sugiere que AI no es una burbuja; tiene sustancia detrás de su crecimiento, a diferencia de la burbuja puntocom de la década de 2000: La subida de Cisco a finales de los 90 y principios de los 2000 se debió principalmente a la expansión de los múltiplos, mientras que el crecimiento de NVIDIA está impulsado por un fuerte aumento de los ingresos y los beneficios, y no por una subida de los múltiplos de valoración impulsada por una euforia irracional.
No hace mucho, en 2007, Apple sorprendió a Wall Street tras el lanzamiento del iPhone. Sus beneficios crecieron mientras que su PER a plazo se mantenía plano. Hoy, Apple es la Compañia más valiosa del mundo. Esto sirve como una prueba más de que hay un mérito real detrás de un crecimiento pronunciado, y subraya la sustancia que respalda el potencial de AI.
Además, en la historia de la tecnología (aunque corta), nunca ha habido una tecnología en la que todas las 7-8 principales empresas tecnológicas, incluidas las FAANG, hayan invertido millones de dólares, ¡excepto GenAI!
¿Está "muriendo" el bombo?
Ahora que ya sabemos que la web Generative AI no es sólo un "bombo publicitario", abordemos la parte de "morir".
Es un caso clásico de percepción frente a realidad.
Algunos sitios web ( reports ) sugieren que, tras el entusiasmo inicial, el interés por la GenAI está decayendo. Gartner sigue la evolución de las tecnologías emergentes a lo largo de su ciclo de vida en su famoso "Hype Cycle for Emerging Technologies", que sirve de referencia respetada para medir la expectación en torno a las nuevas tecnologías. En los últimos 20 años, más de 200 tecnologías se han incluido en este análisis. Según el Hype Cycle, las tecnologías suelen seguir una curva de madurez, pasando por cinco etapas: Desencadenante de la innovación, pico de expectativas infladas, valle de la desilusión, pendiente de la iluminación y meseta de la productividad.
El informe 2024 indica que es probable que GenAI entre, o puede que ya haya entrado, en la fase de "depresión de la desilusión". Esta fase se caracteriza por una disminución del interés a medida que los experimentos y las implementaciones no cumplen las expectativas. Durante esta fase, los productores de la tecnología pueden pasar apuros o fracasar, y las inversiones sólo continúan si los proveedores supervivientes pueden mejorar sus productos hasta satisfacer a los primeros adoptantes.


Sin embargo, data muestra que el interés y la adopción de GenAI siguen siendo sólidos. Según una encuesta de McKinsey, el 65 % de los encuestados afirman que sus organizaciones utilizan GenAI con regularidad, casi el doble del porcentaje de la misma encuesta del año pasado.
AI La adopción por parte de las organizaciones de los encuestados había rondado el 50% en los últimos años, pero ahora ha aumentado hasta el 72% en 2024.
Esta tendencia de adopción es global. En 2023, la encuesta reveló que la adopción de AI aún no había alcanzado el 66 % en ninguna región. Sin embargo, en 2024, más del 66 % de los encuestados de casi todas las regiones afirman que sus organizaciones utilizan AI en sus actividades empresariales.
Además, las empresas utilizan ahora AI en más áreas de su negocio. El 50 % de los encuestados afirman que sus organizaciones han adoptado AI en dos o más funciones empresariales, frente a menos del 33 % de los encuestados en 2023.
También se están lanzando nuevos productos y modelos apasionantes. El GPT-4 ha demostrado capacidades notables, como el razonamiento avanzado, la resolución de problemas y la escritura creativa. Cada vez hay más esperanzas de que la GenAI se acerque a la Inteligencia General Artificial (AGI) -máquinas con inteligencia similar a la humana capaces de aprender cualquier tarea intelectual- y se considera que GPT-4 es la que más cerca está de conseguirlo. Además, nuevos modelos de imagen de código abierto como Flux y Stable Diffusion XL pueden crear imágenes muy detalladas y realistas, incluso a partir de indicaciones complejas.
El CEO de Anthropic cree que la AGI se alcanzará en 2026. Elon Musk comparte una perspectiva similar, afirmando que AI superará a la inteligencia humana para esa misma fecha. Mark Zuckerberg también ha afirmado que "incluso si el progreso en los modelos básicos se detuviera ahora, cosa que no creo que ocurra, creo que tendríamos cinco años de innovación de productos para que la industria descubriera cómo utilizar de la forma más eficaz todos los avances que se han construido hasta ahora".
Hay muchos signos visibles de progreso en esta transformación, con varios productos que ya registran una alta adopción y un ajuste producto-mercado. Los modelos de código abierto Llama de Meta se han descargado 350 millones de veces hasta la fecha, 10 veces más que en agosto de 2024. El uso mensual (volumen de tokens) de Llama creció 10 veces de enero a julio de 2024. Co-Pilot, impulsado por GenAI, es el producto de más rápido crecimiento para GitHub, según los informes, representa el 40% de su crecimiento y genera cientos de millones en ingresos, a pesar de haber sido lanzado solo en octubre de 2021. Muchas empresas están aumentando sus ingresos o reduciendo costes utilizando productos GenAI. Photoroom, por ejemplo, alcanzó los 65 millones de dólares en ARR en marzo de 2024, un aumento del 195% interanual. Compañia aprovecha GenAI para crear imágenes para empresas de comercio electrónico, a pesar de que algunos críticos sugieren que GenAI es innecesaria para aplicaciones serias. Klarna también está logrando avances significativos con AI- el 66% de las consultas de sus clientes se gestionan ahora con AI, lo que equivale al trabajo de 700 agentes a tiempo completo, con un ahorro de costes de ~40 millones de dólares. En marketing, Klarna utiliza AI para tareas como la creación de imágenes y la traducción, lo que supone un ahorro de costes del 37%, ¡unos 10 millones de dólares al año!
Existe una importante inversión destinada a impulsar las capacidades y la infraestructura de AI . Gigantes tecnológicos como Google, Microsoft y otros están gastando más de 50.000 millones de dólares cada trimestre en infraestructura digital, incluidas unidades de procesamiento gráfico para AI, y no se espera una moderación a corto plazo.
Con toda esta actividad, ¿cree que el "tren" AI está frenando o perdiendo impulso?
Sin embargo, no todo es de color de rosa.
OpenAI se ha enfrentado recientemente a una polémica marcada por las repentinas salidas y rápidas recontrataciones de personal clave, entre ellos el consejero delegado Sam Altman, el científico jefe Ilya Sutskever y el investigador principal Jan Leike. Los desacuerdos sobre la dirección de Compañia, en particular en lo relativo a la seguridad de AI , el uso ético de data (como el uso de data protegido por derechos de autor y sensible para entrenar modelos , y la preocupación por que se prioricen los intereses comerciales sobre las consideraciones éticas, han suscitado debates tanto internos como públicos.
Para hacer frente a las preocupaciones en torno a las prácticas éticas de AI , las empresas han empezado a establecer acuerdos oficiales de licencia y asociaciones con las plataformas data . Por ejemplo, Reddit ha firmado un acuerdo de licencia con Google para proporcionar acceso a sus contenidos generados por los usuarios con fines de formación en AI . Del mismo modo, Shutterstock se ha asociado con varias grandes empresas tecnológicas, como Meta, OpenAI, Amazon y Apple, para conceder licencias de su amplia biblioteca de imágenes y vídeos para la formación AI . Además, Reuters ha concedido licencias de su contenido de noticias a empresas de AI para ayudarles a entrenar sus modelos.
Sin embargo, persiste la preocupación de que los modelos AI puedan ser sesgados y discriminatorios, dependiendo de la data con la que se entrenen. Como dice Andrew Ng, pionero en el campo de AI : "AI es tan imparcial como el data con el que se entrena. Si lo alimentamos con data sesgados, obtendremos resultados sesgados". La Ley AI de la UE y otras normativas similares, aunque pretenden garantizar el desarrollo y uso éticos de AI, se enfrentan al reto de equilibrar la innovación con el control. Por un lado, promueven la transparencia, la responsabilidad y la mitigación de riesgos, contribuyendo a generar confianza en las tecnologías de AI . Por otro lado, estas normativas podrían ahogar la innovación, sobre todo en ámbitos en los que es difícil definir normas claras, y pueden imponer importantes cargas de cumplimiento a las empresas, especialmente a las más pequeñas.
Además de estos problemas, AI plantea importantes retos técnicos. Aunque se están realizando grandes inversiones en la infraestructura de AI , el mantenimiento de la potencia de cálculo necesaria para estos sistemas consume una cantidad considerable de energía. Por ejemplo, el entrenamiento de un modelo como GPT-3 consume aproximadamente 1.300 MWh de electricidad, suficiente para abastecer a 130 hogares estadounidenses durante un año. Una sola consulta en ChatGPT consume 2,9 vatios-hora, una cifra notablemente superior a los 0,3 vatios-hora que consume una búsqueda en Google. Si ChatGPT gestionara los 9.000 millones de búsquedas diarias en Google, la demanda anual de electricidad aumentaría en 10 teravatios-hora, lo que equivale al consumo anual total de electricidad de 1,5 millones de residentes en la UE. La AIE calcula que la demanda energética de AI y tecnologías afines podría duplicarse de aquí a 2026, alcanzando niveles comparables al consumo total anual de electricidad de Japón. ATo más modelos AI , también requerirán mayores granjas de GPU, modelos más avanzados y cantidades cada vez más ingentes de data para procesar.
¿Por qué ahora es el mejor momento para construir?
Alrededor del 75% de los directores generales de todo el mundo consideran que el liderazgo en AI es esencial para mantener una ventaja competitiva. De hecho, cerca del 64% de los CEO están dispuestos a asumir mayores riesgos que sus competidores para evitar quedarse atrás. Aunque los gigantes tecnológicos están obviamente a la cabeza, los líderes empresariales del sector no tecnológico también han subrayado la importancia de integrar AI en el lugar de trabajo.
En palabras de Andrew Witty, ex director general de GlaxoSmithKline: "AI tiene el potencial de revolucionar la asistencia sanitaria, desde el descubrimiento de fármacos hasta la medicina personalizada. Puede ayudarnos a acelerar el desarrollo de nuevos tratamientos y mejorar los resultados de los pacientes."
Doug McMillon, consejero delegado de Walmart, ha declarado: "AI está transformando la industria minorista. Nos está ayudando a optimizar nuestra cadena de suministro, personalizar la experiencia de compra y mejorar el servicio al cliente."
Mary Barra, Consejera Delegada de General Motors, ha declarado: "AI es un motor clave de la innovación en la industria del automóvil. Nos está permitiendo desarrollar coches autoconducidos, mejorar la seguridad de los vehículos y mejorar la experiencia de conducción en general."
Hay muchos ejemplos de este tipo en diversos sectores, lo que refleja el entusiasmo y la oportunidad que la GenAI ha despertado entre los líderes. La innovación en este ámbito está prosperando: continuamente se desarrollan y lanzan nuevos modelos, como LLaMA y Mistral de Meta. Además, están surgiendo empresas no sólo para crear estos modelos, sino también para desplegarlos y ofrecer servicios basados en ellos. Ejemplos como Photoroom, Greenlite y Permitflow son solo algunas de estas empresas. En 2015, solo Google tenía más de 2.700 proyectos activos en AI .
La integración de AI en los procesos empresariales ofrece una importante ventaja para los pioneros y beneficios adicionales. AI puede mejorar enormemente la toma de decisiones. Según un estudio de Gartner, las empresas que adoptaron AI experimentaron una reducción del 37% en los errores de toma de decisiones. También puede mejorar la eficiencia operativa; los estudios de Accenture sugieren que AI tiene el potencial de aumentar la productividad de los empleados hasta en un 40%, y empresas como Klara ya están ahorrando unos 50 millones de dólares al año gracias a AI. Además, AI puede transformar la experiencia del cliente. Según los análisis de McKinsey y el FEM, se espera que la GenAI aporte entre 2,6 y 4,4 billones de dólares anuales a la economía mundial de aquí a 2040. Esto representa una oportunidad sustancial, y es crucial que las empresas se posicionen para captar una parte de este valor emergente.
¿Cómo ayuda Artefact a sus clientes a adoptar GenAI?
Artefactlíder mundial en consultoría data y AI , está a la vanguardia de la ayuda a los clientes para que adopten tecnologías generativas AI . Con un equipo de más de 1.800 profesionales dedicados a data y AI , Artefact ofrece servicios integrales que incluyen la formulación de estrategias, la implementación de soluciones y el desarrollo de PoC para ofrecer un valor empresarial tangible. Hemos apoyado a más de 150 clientes en el desarrollo y la ampliación de soluciones GenAI para ofrecer un impacto empresarial medible.
Conclusión
En conclusión, la web generativa AI está llamada a ser transformadora, como lo fue Internet hace décadas. A pesar del escepticismo y los retos -que van desde las preocupaciones éticas a las demandas energéticas- su adopción en todos los sectores sigue acelerándose a un ritmo sin precedentes, impulsada por los beneficios empresariales tangibles y la innovación continua. A medida que las empresas integran la GenAI en sus procesos, observan mejoras significativas en la eficiencia, la toma de decisiones y la experiencia del cliente. Con un impacto previsto de varios billones de dólares en la economía mundial, esta tecnología Servicios supone una poderosa ventaja competitiva. El mejor momento para aprovechar GenAI es ahora, ya que su rápido avance se alinea con las crecientes demandas empresariales y la necesidad de soluciones innovadoras.