Yahoo Finanzas La revolución de la inteligencia artificial no será tan rápida como muchos creen
Lori Beer, directora global de información de JPMorgan Chase, habla de lo último en inteligencia artificial con el entusiasmo de una creyente. Para ella, los chatbots que utilizan inteligencia artificial (IA) como ChatGPT, con su capacidad para producir de todo, desde poesía hasta programas informáticos, son “transformadores” y un “cambio de paradigma”.
Pero esta tecnología no llegará pronto al banco más grande de Estados Unidos. JPMorgan bloqueó el acceso a ChatGPT desde sus computadoras y ordenó a sus 300.000 empleados no introducir ningún tipo de información bancaria en el chatbot u otro tipo de herramientas de inteligencia artificial generativa.
Beer considera que, en este momento, hay demasiados riesgos de filtración de datos confidenciales, además de dudas sobre cómo se utilizan los datos y sobre la precisión de las respuestas generadas por la IA. El banco creó una red privada para que unos cientos de científicos e ingenieros de datos experimenten con estas herramientas. Están explorando usos como la automatización y mejora del soporte técnico y el desarrollo de software.
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El ejemplo de Internet
En todas las corporaciones estadounidenses, la perspectiva es casi la misma. La inteligencia artificial generativa, el motor de software que hay detrás de ChatGPT, se considera una nueva y emocionante ola tecnológica. Pero las empresas de todos los sectores la están poniendo a prueba y reflexionando sobre los aspectos económicos. Podrían pasar años para que su uso en muchas empresas se generalice.
Según algunos pronósticos, la inteligencia artificial generativa podría aumentar de manera marcada la productividad y aportar billones de dólares a la economía mundial. Sin embargo, la lección de la historia, desde la energía de vapor hasta el internet, es que hay un largo desfase entre la llegada de una nueva tecnología importante y su adopción generalizada, que es lo que transforma las industrias y ayuda a impulsar la economía.
Tomemos como ejemplo el internet. En la década de 1990, había predicciones que aseguraban que el internet y la web trastocarían los sectores de la venta al por menor, la publicidad y los medios de comunicación. Esas predicciones resultaron ser ciertas, pero eso sucedió más de una década después, mucho después de que estallara la burbuja de las puntocom.
Con el tiempo, la tecnología mejoró y sus costos disminuyeron, lo cual eliminó los obstáculos para su adopción. Las conexiones de internet de banda ancha acabaron por convertirse en la norma. Se desarrollaron sistemas de pago fáciles de usar. La tecnología de transmisión de audio y video mejoró mucho.
Ese desarrollo estuvo impulsado por una fuerte inversión monetaria y una ola de pruebas y errores empresariales.
“Ahora seremos testigos de una fiebre del oro similar”, afirmó Vijay Sankaran, director de tecnología de Johnson Controls, un gran proveedor de equipo de construcción, software y servicios. “Veremos mucho aprendizaje”.
El dinero ya está llegando... y con fuerza
El frenesí de la inversión ya está en marcha. En la primera mitad de 2023, el financiamiento para empresas emergentes de inteligencia artificial generativa alcanzó los 15.300 millones, casi tres veces el total de todo el año pasado, según PitchBook, que registra las inversiones en empresas emergentes.
Los gerentes de tecnología de las empresas están probando el software de inteligencia artificial generativa de un gran número de proveedores y observando cómo se desarrolla el sector.
En noviembre, cuando ChatGPT se puso a disposición del público, fue un “momento Netscape” para esta tecnología, comentó Rob Thomas, Director Comercial de IBM, refiriéndose a la introducción del navegador Netscape en 1994. “Esto dio vida al internet”, afirmó Thomas. Pero fue solo el principio, pues abrió la puerta a nuevas oportunidades de negocio que tardaron años en explotarse.
En un informe reciente, el Instituto Global McKinsey, la división de investigación de la consultora, incluía un calendario para la adopción generalizada de aplicaciones de inteligencia artificial generativa. Daba por hecho que la tecnología actual mejorará de manera constante, pero no de que se producirían grandes avances en el futuro. Su previsión para la adopción generalizada no era corta ni precisa: entre ocho y 27 años.
La expansión de la gama se explica por la introducción de distintos supuestos sobre ciclos económicos, regulación gubernamental, culturas empresariales y decisiones de gestión.
“No estamos modelando las leyes de la física, sino la economía y las sociedades, así como a la gente y a las empresas”, señaló Michael Chui, socio del Instituto Global McKinsey. “Lo que ocurre se debe en gran medida al resultado de las decisiones humanas”.
Un ejemplo de aplicación concreto de la IA en un sector
La tecnología se difunde por la economía a través de las personas, que aportan sus conocimientos a las nuevas industrias. Hace unos meses, Davis Liang dejó un grupo de IA en Meta para unirse a Abridge, una empresa emergente de atención médica que registra y resume las visitas de los pacientes para los médicos. Su software de IA generativa puede ahorrar a los médicos las horas que pasan tomando notas sobre los pacientes y los informes de facturación.
Liang, informático de 29 años, ha sido autor de artículos científicos y ha ayudado a crear los llamados grandes modelos lingüísticos que animan la IA generativa.
Sus conocimientos están muy solicitados estos días. Liang no quiso decirlo, pero las personas con su experiencia y antecedentes en las nuevas empresas de IA generativa suelen recibir un salario base de más de 200.000 dólares, además de las acciones que se les otorgan, que pueden hacer que sus ingresos totales sean mucho mayores.
Liang comentó que el principal atractivo de Abridge era aplicar la “herramienta superpoderosa” de la inteligencia artificial en la atención médica y “mejorar la vida laboral de los médicos”. Lo contrató Zachary Lipton, antiguo científico investigador del grupo de IA de Amazon, que es profesor adjunto en la Universidad Carnegie Mellon. Lipton se unió a Abridge a principios de este año como director científico.
“No estamos trabajando en comerciales ni cosas por el estilo”, comentó Lipton. “Es satisfactorio recibir cartas de agradecimiento de los médicos todos los días”, aseveró.
En la mayoría de las empresas, los principales objetivos del uso de la inteligencia artificial generativa son ahorrar tiempo y agilizar el trabajo.
Este año, JPMorgan registró IndexGPT como posible nombre de un producto de asesoramiento de inversiones basado en esta tecnología.
“Es algo que estudiaremos y seguiremos evaluando con el tiempo”, afirmó Beer, responsable de tecnología del banco. “Pero aún no está cerca del lanzamiento”.
c.2023 The New York Times Company
