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La IA generativa es un cambio de juego con aplicaciones en todos los sectores. Las empresas están debatiendo activamente sobre ella, los inversores de capital riesgo están invirtiendo fuertemente y tanto los empleados como los usuarios están cautivados, convirtiéndola en un foco de atención.
Por un lado, están los optimistas que creen que la 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 cuestionarse si el bombo publicitario de la GenAI se está desvaneciendo. Este artículo pretende explorar estas perspectivas.
GenAI: un mercado en alza
La IA Generativa ha pasado rápidamente de ser una tecnología experimental a convertirse en un activo fundamental para las empresas de diversos sectores. Según un informe de Bloomberg Intelligence, el mercado mundial de la GenAI se valoró en aproximadamente 40.000 millones de USD 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 de 42%. Del mismo modo, Fortune Business Insights estima que el mercado mundial de GenAI alcanzará ~ 1 billón de dólares en 2032, creciendo a un ritmo anual de 40% desde su valor actual de ~ 43.000 millones de USD.
NVIDIA y Open AI, a menudo consideradas como los hijos predilectos de la IA -NVIDIA con sus chips de computación y Open AI con sus modelos y soluciones de IA-, han visto cómo se disparaban sus valoraciones. NVIDIA estaba valorada en ~400.000 millones de dólares en junio de 2022, ~1 billón de dólares en junio de 2023, y ~3 billones en junio de 2024. OpenAI, por su parte, ha multiplicado por más de cuatro su valoración hasta ~157.000 millones de dólares en su última ronda de financiación, de 29.000 millones de dólares en 2023. Entre los inversores que respaldan a estas empresas se encuentran no sólo sociedades de capital riesgo, sino también grandes empresas 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 reclamar una parte de lo que podría convertirse en una industria multimillonaria a medio plazo. La GenAI ha sido etiquetada como la “próxima gran cosa post-Internet”.
¿Se trata de un mero “bombo”?
¿Es la GenAI un mero “hype” eufórico? Desde el estallido de la burbuja de las puntocom en la década de 2000, los inversores en tecnologías emergentes se han acercado con cautela, y con razón, dado que la mayoría de esas tecnologías no han resistido la prueba del tiempo. Teniendo esto en cuenta, ¿es el entusiasmo actual que rodea a la 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 del cartel de la IA 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 la IA 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 estuvo impulsada principalmente por la expansión de los múltiplos, mientras que el crecimiento de NVIDIA está impulsado por un fuerte aumento de los ingresos y los beneficios, más que 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 empresa 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 la IA.
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 hemos establecido que la IA Generativa no es sólo “bombo publicitario”, abordemos la parte “moribunda”.
¡Este es un caso clásico de Percepción vs Realidad!
Algunos reports sugieren que existe un periodo de interés menguante por la GenAI tras el entusiasmo inicial. Gartner realiza un seguimiento de la evolución de las tecnologías emergentes a lo largo de su ciclo de vida en su célebre “Hype Cycle for Emerging Technologies”, que sirve como punto de referencia respetado para medir el bombo publicitario en torno a las nuevas tecnologías. En los últimos 20 años, más de 200 tecnologías únicas han aparecido en este análisis. Según el Ciclo Hype, las tecnologías suelen seguir una curva de madurez, pasando por cinco etapas: Desencadenante de la innovación, Pico de expectativas infladas, Cuesta de la desilusión, Cuesta de la iluminación y Meseta de la productividad.
El informe 2024 indica que es probable que la GenAI entre, o puede que ya lo haya hecho, 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 luchar o fracasar, y las inversiones continúan sólo 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, 65% de los encuestados afirman que sus organizaciones utilizan GenAI con regularidad, casi el doble del porcentaje de la misma encuesta del año pasado.
La adopción de la IA por parte de las organizaciones de los encuestados había rondado los 50% en los últimos años, pero ahora ha aumentado hasta los 72% en 2024.
Esta tendencia de adopción es global. En 2023, la encuesta reveló que la adopción de la IA aún no había alcanzado los 66% en ninguna región. Sin embargo, en 2024, más de 66% de los encuestados de casi todas las regiones afirman que sus organizaciones utilizan la IA en sus actividades empresariales.
Además, las empresas utilizan ahora la IA en más áreas de su negocio. 50% de los encuestados afirman que sus organizaciones han adoptado la IA en dos o más funciones empresariales, frente a menos de 33% de los encuestados en 2023.
También se están lanzando nuevos y emocionantes productos y modelos. El GPT-4 ha demostrado capacidades notables, como el razonamiento avanzado, la resolución de problemas y la escritura creativa. Puede procesar y generar texto, código e imágenes.Cada vez es más prometedor que la GenAI se acerque a la Inteligencia General Artificial (AGI) -máquinas con una inteligencia similar a la humana capaces de aprender cualquier tarea intelectual- y se considera que la 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 la IA superará a la inteligencia humana en la misma época. Mark Zuckerberg también ha dicho que “Incluso si el progreso en los modelos básicos se detuviera ahora, cosa que no creo que suceda, creo que tendríamos cinco años de innovación de productos para que la industria descubriera cómo utilizar de la manera 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 Llama de código abierto de Meta se han descargado 350 millones de veces hasta la fecha, 10 veces más descargas 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, al parecer representa 40% de su crecimiento y genera cientos de millones en ingresos, a pesar de haber sido lanzado sólo 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 incremento interanual de 195%. La empresa 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 dando pasos significativos con la IA: 66% de las consultas de sus clientes son gestionadas ahora por la IA, lo que equivale al trabajo de 700 agentes a tiempo completo, lo que supone un ahorro de costes de ~40 millones de dólares. En marketing, Klarna utiliza la IA para tareas como la creación de imágenes y la traducción, lo que supone un ahorro de costes de 37%, es decir, unos 10 millones de dólares al año!
Existe una importante inversión destinada a impulsar las capacidades y la infraestructura de la IA. Gigantes tecnológicos como Google, Microsoft y otros están gastando más de 50.000 millones de dólares cada trimestre en infraestructura digital, incluidas las unidades de procesamiento gráfico para la IA, sin que se espere una moderación a corto plazo.
Con toda esta actividad en marcha, ¿cree que el “tren” de la IA está frenando o perdiendo impulso?
Sin embargo, ¡no todo es de color de rosa!
OpenAI se enfrentó recientemente a una controversia marcada por las repentinas salidas y rápidas recontrataciones de personal clave, incluidos el consejero delegado Sam Altman, el científico jefe Ilya Sutskever y el investigador principal Jan Leike. Los desacuerdos sobre la dirección de la empresa, en particular en lo que respecta a la seguridad de la IA, el uso ético de data (como el uso de data protegidos por derechos de autor y sensibles para entrenar modelos , y la preocupación de que se prioricen los intereses comerciales sobre las consideraciones éticas, han suscitado debates tanto internos como públicos.
Para abordar las preocupaciones en torno a las prácticas éticas de la IA, las empresas han empezado a formar acuerdos oficiales de licencia y asociaciones con data platforms. Por ejemplo, Reddit ha firmado un acuerdo de licencia con Google para proporcionar acceso a sus contenidos generados por los usuarios con fines de entrenamiento en IA. 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 el entrenamiento de la IA. Además, Reuters ha concedido licencias de su contenido de noticias a empresas de IA para ayudar en el entrenamiento de sus modelos.
Sin embargo, persiste la preocupación de que los modelos de IA puedan ser sesgados y discriminatorios, dependiendo del data en el que se entrenen. Como dice Andrew Ng, pionero en el campo de la IA: “La IA sólo es tan imparcial como el data con el que se entrena. Si la alimentamos con data sesgados, obtendremos resultados sesgados”. La Ley de IA de la UE y otras normativas similares, aunque pretenden garantizar el desarrollo y el uso éticos de la IA, se enfrentan al reto de equilibrar la innovación con el control. Por un lado, promueven la transparencia, la responsabilidad y la mitigación de riesgos, ayudando a generar confianza en las tecnologías de IA. 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 estas preocupaciones, existen importantes retos técnicos asociados a la IA. Aunque se están realizando grandes inversiones en infraestructuras de IA, mantener la potencia de cálculo necesaria para estos sistemas consume una cantidad considerable de energía. Por ejemplo, el entrenamiento de un modelo como GPT-3 utiliza aproximadamente 1.300 MWh de electricidad, suficiente para abastecer a 130 hogares estadounidenses durante un año. Una sola consulta de ChatGPT consume 2,9 vatios-hora, una cifra notablemente superior a los 0,3 vatios-hora que utiliza 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 equivaldría al consumo anual total de electricidad de 1,5 millones de habitantes de la UE.. La AIE estima que la demanda de energía para la IA y las tecnologías relacionadas podría duplicarse en 2026, alcanzando niveles comparables al consumo total anual de electricidad de Japón. ATo más modelos de IA, también se necesitarán 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 CEOs globales ven el liderazgo en IA como esencial para mantener una ventaja competitiva. De hecho, alrededor del 64% de los directores ejecutivos 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 destacado la importancia de integrar la IA en el lugar de trabajo.
Andrew Witty, antiguo director general de GlaxoSmithKline, afirmó: “La IA tiene el potencial de revolucionar la atención sanitaria, desde el descubrimiento de fármacos hasta la medicina personalizada. Puede ayudarnos a acelerar el desarrollo de nuevos tratamientos y a mejorar los resultados de los pacientes.”
Doug McMillon, consejero delegado de Walmart, afirmó: “La IA 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, declaró: “La IA 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 espacio 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 desplegar y ofrecer servicios construidos en torno a ellos. Ejemplos como Photoroom, Greenlite y Permitflow son sólo algunas de estas empresas. En 2015, sólo Google tenía más de 2.700 proyectos de IA activos.
La integración de la IA en sus procesos empresariales conlleva una importante ventaja para los pioneros y beneficios adicionales. La IA puede mejorar enormemente la toma de decisiones; según un estudio de Gartner, las empresas que adoptan la IA experimentaron una reducción de 37% en los errores de toma de decisiones. También puede mejorar la eficiencia operativa; las investigaciones de Accenture sugieren que la IA tiene el potencial de aumentar la productividad de los empleados hasta en 40%, y empresas como Klara ya están ahorrando ~50 millones de dólares al año gracias a la IA. Además, la IA 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 está ayudando Artefact a sus clientes a adoptar GenAI?
Artefact, líder mundial en consultoría de data e IA, está a la vanguardia de la ayuda a los clientes para que adopten tecnologías de IA generativa. Con un equipo de más de 1.800 profesionales dedicados a la data y la IA, Artefact proporciona 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 IA generativa está llamada a ser transformadora, como lo fue Internet hace décadas. A pesar del escepticismo y los desafíos -que van desde las preocupaciones éticas hasta las demandas energéticas- su adopción en todas las industrias sigue acelerándose a un ritmo sin precedentes, impulsada por los beneficios tangibles para el negocio y la innovación continua. A medida que las empresas integran la GenAI en sus procesos, están observando 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 ofrece una poderosa ventaja competitiva. El mejor momento para aprovechar la GenAI es ahora, ya que su rápido avance se alinea con las crecientes demandas empresariales y la necesidad de soluciones innovadoras.
