Allianz GI analiza el auge de la IA generativa para los inversores
Recientemente, Microsoft anunció una nueva inversión multimillonaria en OpenAI, la startup que está detrás de ChatGPT, con una valoración aproximada de 29.000 millones de dólares. Aunque la inversión adicional de Microsoft en OpenAI ha sido el último titular relacionado con la inteligencia artificial (IA), otras aplicaciones de IA generativa han estado captando la atención de la gente. Lo que ahora es diferente son las numerosas aplicaciones inmediatas de la tecnología y las amplias implicaciones para los inversores.
¿Qué es la IA generativa?
La IA generativa es un término genérico para una forma de aprendizaje automático (AM) llamada «aprendizaje profundo». Esta forma de IA utiliza máquinas entrenadas en conjuntos de datos para realizar ciertas tareas y/o hacer predicciones sin dirección humana – y recientemente, han dado un gran salto tecnológico en cómo aprenden. La mayoría de los modelos iniciales de AM implicaban un aprendizaje supervisado, en el que se necesitaban humanos para clasificar, por ejemplo, identificar una imagen como «perro» o una publicación en redes sociales como «política». Los últimos avances en IA generativa se basan en el aprendizaje no supervisado, en el que el modelo realiza sus propias predicciones y cálculos basándose en las ingentes cantidades de datos que recibe.
Y ahora, la máquina ha pasado de ser capaz de identificar al perro en una imagen a crear una imagen del perro. Una tecnología llamada DALL-E crea imágenes a partir de palabras descriptivas, y Chat Generative Pre-trained Transformer (ChatGPT) puede escribir comentarios económicos o incluso código informático a partir de unas pocas indicaciones. Aunque la funcionalidad y las interfaces de usuario de ChatGPT y DALL-E son extraordinarias, la tecnología subyacente tiene ya varios años, pero mejora rápidamente. Modelos GPT avanzados privados y de código abierto han sido creados por Meta Platforms, Microsoft, Google y más desde 2018.
Por qué es importante para los inversores
ChatGPT es un ejemplo de un gran modelo de lenguaje, esencialmente software entrenado en inmensos conjuntos de datos de texto para ejecutar tareas específicas, como terminar una oración o completar una línea de código. Los modelos de lenguaje tienen miles de millones de variables (parámetros) que pueden cambiar a medida que aprenden y, como resultado, a medida que aumenta su índice de precisión, también lo hacen los casos de uso empresarial. Por ejemplo, un chatbot basado en IA podría ser capaz de responder al 90% de las preguntas de los clientes de banca, liberando a los empleados para que dediquen más tiempo a vender servicios o a ofrecer una mejor atención al cliente, dedicando más tiempo vendiendo servicios o proporcionando una mejor experiencia en persona a los clientes más valiosos del banco.
Imaginemos todos los escenarios para este tipo de tecnología. Una empresa que necesite cualquier tipo de material escrito -desde simples descripciones de productos a manuales técnicos o respuestas a «¿Por qué ha subido la tarifa de mi seguro?» – podrá hacerlo más rápido y más barato que cualquier ser humano. En cuanto a la codificación, las tecnologías de IA generativa liberarán a los programadores para que se dediquen a tareas de programación más importantes y de mayor valor añadido, en lugar de a la codificación básica, que requiere mucho tiempo.
La IA generativa puede utilizarse para generar otros resultados además de texto, como imágenes, voz y películas. Esta herramienta podría ayudar o incluso sustituir a tareas humanas que requieren mucho tiempo, como el diseño de logotipos, la ilustración de escenas y el diseño de productos. Estos modelos formarán parte integrante de la próxima generación de tecnologías relacionadas con la realidad aumentada y visual en los juegos, el entretenimiento interactivo visual y las simulaciones empresariales, como los «gemelos digitales». Pronto podríamos incluso ver cómo una actriz famosa cede su imagen a una productora que, a su vez, utiliza un modelo generativo de IA para actuar en un anuncio.
Cuestiones éticas y reglamentarias
ChatGPT y todas las tecnologías relacionadas con la IA plantean importantes cuestiones éticas, como los derechos de autor y las licencias de las imágenes creadas por la IA. ChatGPT también puede producir respuestas incorrectas, incoherentes o incluso inapropiadas, como resultado de utilizar todo Internet como conjunto de entrenamiento. Para las empresas que utilicen la tecnología en casos de uso específicos, esto será menos problemático, y podrán seguir entrenando la máquina con conjuntos de datos más específicos y afinándola. Pero para las empresas de redes sociales, en particular, se trata de problemas graves.
Como hemos visto en numerosas ocasiones con la llegada de una nueva tecnología, primero se introducen las aplicaciones y los usos, y luego la normativa tiene que ponerse al día. Se introducen primero, y luego la regulación tiene que ponerse al día. OpenAI confía en que la apertura inicial de ChatGPT al uso público permita entrenar mejor el modelo gracias a los comentarios en tiempo real de los usuarios. Más de un millón de usuarios se registraron para utilizar la herramienta ChatGPT de OpenAI en los primeros cinco días tras su lanzamiento en noviembre de 2022.
Aunque las iteraciones de la tecnología de IA generativa han existido durante décadas, aplicaciones como ChatGPT y DALL-E son hitos, especialmente en el área de las aplicaciones no supervisadas de AM y aprendizaje profundo. Dentro de la temática de este tipo de transformación impulsada por la IA, la estrategia de Inteligencia Artificial Global de Allianz busca una exposición amplia y diversificada a la IA generativa.
