La Inteligencia Artificial quiere solucionar tus problemas y "predecir" lo que quieres

En los canales bancarios o de instituciones sanitarias hay muchas oportunidades.

Por ejemplo, Google lo hace de una manera muy exitosa, ya que este cuidado del usuario final forma parte de su core business y, dadas las novedades presentadas, existe un fuerte vínculo con el mundo B2B y B2C. Es decir, existe preocupación por los clientes de la empresa en sus plataformas. Esta búsqueda del protagonismo de Google también se constata en estudios recientes.

Según la séptima edición del Índice de IA, elaborado por el Centro de IA centrada en el ser humano (HAI) de la Universidad de Stanford (EE.UU.), las inversiones en IA en 2023 ascendieron a 95.990 millones de dólares, de los cuales 25.200 millones se centraron en IA generativa. En total se lanzaron 149 modelos de fundaciones, con Google a la cabeza de las publicaciones (con 18). Solo entrenar el Gemini Ultra de la compañía costó 191 millones de dólares, muy por encima de los 78 millones de dólares gastados por su principal competidor, OpenAI, en GPT-4.

Lo que no ha cambiado para todas las empresas tecnológicas y otros sectores es el papel del cliente en el centro de las operaciones y del negocio. Con una mayor profesionalización y la consolidación de una estructura ya presente y robusta, hay una búsqueda, por parte de líderes del mercado, de una cartera integrada de soluciones que puede estar presente de extremo a extremo en los resultados: desde el procesador que inicia el proceso, pasando por la nube que almacena los datos e incluso el usuario final, el mayor beneficiado de toda la cadena. Y las grandes tecnológicas quieren marcar la diferencia en cada etapa de esto.

Otra tendencia muy clara para aquellos que quieren adoptar con más fuerza el uso de la IA es el desarrollo de SLM (Small Language Models), más especializados, en detrimento de LLM (Large Language Models) amplios y completos, estos más generales y presentes en Gemini, ChatGPT y varias otras herramientas de IA generativa. Con modelos pre-entrenados, más pequeños y más especializados, es posible generar soluciones con menores costos y eficiencia optimizada, de acuerdo a la demanda necesaria.

Sobre el papel, la IA cambiará la vida de las personas de manera sustancial e irreversible, abriendo espacio para nuevos negocios y nuevas formas de interpretar las pequeñas acciones en nuestra vida diaria, ya sea en nuestra vida personal o profesional. Sin embargo, es seguro que cualquier inversión en esta tecnología solo será posible con un caso de negocio bien diseñado, que mida los retornos potenciales. Lógicamente, no todo es calculable y muchas cosas quedarán en el camino a lo largo de las implementaciones.

En 2023 tuvimos un año de muchas pruebas de concepto, de educación sobre IA. Todos intentan aprender a utilizarlo, ver cómo y cuánto pueden ganar en sus respectivas áreas de actividad. Pero creo que tendremos más proyectos este año y, en algún momento del futuro, llegaremos a una estabilización de los modelos, a una ecuación de costos factible. ¿Cuándo? En este momento ni siquiera Géminis podría darnos una respuesta 100% certera.

Este artículo fue publicado por Semanario Universidad en este enlace