A menos que usted viva desconectado de internet estoy seguro que lleva buena parte de este 2023 oyendo de Inteligencia Artificial y de varias de sus modalidades (la que más suena por estos días es la IA generativa, que es aquella que usan modelos como Midjourney, ChatGPT, Bard y demás servicios que han saltado a la popularidad).
Pero la verdad es que desde 1956 cuando John McCarthy, Alan Turing, Marvin Minsky, Allen Newell y Herbert A. Simon. acuñaron el término en una propuesta para la famosa conferencia de Dartmouth estamos hablando de Inteligencia Artificial.
El tema es que pasar de la teoría a la realidad fue mucho más complejo (y demorado) de lo que pensaron porque no existían las condiciones para recoger la información, clasificarla, procesarla y entrenar los algoritmos que hoy estamos viendo multiplicarse a diario. Es lo que se conoce como el Invierno de la Inteligencia Artificial.
¿Por qué, entonces, la reciente explosión en productos y servicios relacionados con Inteligencia Artificial?
Déjeme comienzo aclarándole que no todo lo que diga IA es, en realidad, IA. El término se ha convertido una “medalla” que muchas empresas está usando para “venderse mejor” y para ser más atractivas en el mercado. Sin embargo, sí es cierto que hemos visto una andanada repentina del uso de modelos de inteligencia artificial en contextos más amplios y “mundanos” a los que habíamos venido viendo desde hace casi 6 – 7 años. Contextos en los que más gente se puede ver beneficiada o afectada por sus implementaciones. Muchos creen que estamos en el “momento iPhone” de la IA, haciendo alusión a cómo el lanzamiento del dispositivo en 2007 popularizó y masificó el uso de teléfonos inteligentes y creó la revolución móvil que tantos cambios ha traído a nuestra sociedad, a la economía y a nuestras vidas en general.
Son 3 las razones por la que la Inteligencia Artificial ha “explotado” de la noche a la mañana (aunque en realidad le haya tomado casi 60 años):
1 – Porque gracias a la Ley de Moore, la capacidad de cómputo ha llegado al nivel en el que podemos recolectar, almacenar y procesar la cantidad de datos e información requeridos por los algoritmos de aprendizaje profundo.
Importante: El secreto de la IA está en la data y, sobretodo, en el tamaño de la misma. Si quiere profundizar sobre el tema le recomiendo un libro llamado AI Superpowers de Kai-Fu Lee.
2 – Porque gracias a ese crecimiento exponencial de la capacidad de cómputo (que se duplica cada 18 meses -y recuerde que llevamos 50+ años en estas), el costo de entrenar sistemas de Inteligencia Artificial ha caído cerca de 99.5% en los últimos 5 años.
Mire este ejemplo: en el 2001, Craig Ventor secuenció su genoma. Le tomó 9 meses y le costó $100 millones de dólares. Hoy, ese proceso toma 7 horas y cuesta tan sólo $200 dólares.
3 – Porque derivado de las razones 1 y 2, la cantidad de data que estamos produciendo se está duplicando cada 2 años y se espera que para el 2025 alcance 175 Zettabytes (1 ZB = mil millones de Terabytes). Pero lo más interesante no es sólo la cantidad de data sino la cantidad de data que ha sido etiquetada, algo crucial para entrenar los LLMs (Large Language Models) que estamos viendo en los últimos meses.
Lo que viene
La IA le ha quitado el oxigeno a la Web3 y al Metaverso y ha concentrado el interés de empresarios, inversionistas y el mercado en general. De acuerdo con Zion Market Research, la industria de la IA crecerá de $60 mil millones de dólares en 2021 a más de $422 mil millones en los próximos 5 años derivado de un movimiento de democratización de la tecnología que la llevará a que usurpe todas las industrias, así como la Disrupción Digital lo ha hecho en los últimos 13 años.
