Según un estudio, el 80% de las compañías estarán usando IA generativa en 2026, en comparación con el 5% de 2023; pero para entonces será una tecnología más depurada y ambiciosa, y también más desafiante
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Desde el debut de ChatGPT en noviembre de 2022, la Inteligencia Artificial Generativa (GenAI) se ha convertido en una de las tecnologías más revolucionarias de nuestro siglo, con repercusiones directas tanto en el mundo laboral como en nuestras actividades cotidianas. De hecho, ha demostrado servir en una variedad de aplicaciones, como traducción, diseño de itinerarios, creación de historias y generación de recetas culinarias, entre otras. Dado que a un año de su lanzamiento se han presentado varias herramientas similares, que también han sumado nuevas funciones en corto tiempo, vale preguntarse qué podemos esperar de esta tecnología de acá a los próximos 5 años.
“Los métodos y algoritmos de Deep Learning que permiten generar imágenes, textos y más, son, probablemente, una de las capacidades de las tecnologías digitales más inesperadas. Hace diez años era común encontrar declaraciones que afirmaban que una de las características más distintivas de la humanidad y que jamás iba a ser reemplazada por automatismos era la creatividad. Sin embargo, aquí nos encontramos hoy observando, maravillados, sonidos y videos que pueden ser perfectamente juzgados como arte al menos por un ojo neófito en el tema”, opina Rodrigo Ramele, doctor en ingeniería informática y docente de grado, posgrado e investigador en el ITBA.
De cara al futuro, el especialista señala que “estamos a las puertas de la era de los Data Manifolds, donde las montañas de datos que tenemos y que generamos a diario no se van a utilizar en su forma cruda, sino que arrancamos una gran cruzada donde quienes se lleven las cerezas del postre futuro serán aquellos que logren procesar esos datos crudos y transformarlos en espacios que capturen esa representación, y desde ahí facilitar manipulación, generación, predicción”.
En concreto, el experto dice que dispondremos de redes generativas que permitirá diseñar inteligentemente autos, aviones, arquitectura y procesos eficientes. Se tratará de una inteligencia generativa con mayor pragmatismo, comparada con la que conocemos ahora. “Es decir que la GenAI tendrá un uso más orientado a resolver problemas donde la creatividad es uno de los aspectos centrales”, acota.
Por su parte, Victoria Martínez, que se desempeña como gerente de desarrollo de negocios de inteligencia artificial en la Red Hat Latinoamérica, que es una firma de soluciones empresariales de código abierto que hoy le pertenece a IBM, también sigue este tema de cerca. “Actualmente, hay muchos casos experimentales que están comenzando a llevarse a producción. En tal sentido, lo que vemos es que la inteligencia artificial generativa se va perfeccionando en cuanto al procesamiento, precisión de respuestas y hasta en las regulaciones que comienzan a aparecer”.
En función de esto, la ejecutiva se explaya: “Por eso, en lugar de tener grandes modelos que sean generales, se está buscando que sean más pequeños y precisos en cuanto al negocio. De ahí que se esté empezando a implementar lo que es la coordinación de agentes, para que cada uno sea especialista en una temática particular y que un orquestador sea el que gestione las peticiones de acuerdo con lo que tengan que resolver.”
Singularidad
Ray Kurzweil bautizó como Singularidad Tecnológica al momento en el que la inteligencia artificial se vuelve tan avanzada que supera la inteligencia humana. Esto podría ocurrir, por ejemplo, si se desarrolla una inteligencia artificial que pueda automejorarse de forma exponencial.
Respecto a esto, Ramele no tiene dudas de que la GenAI llegará a ser tan realista que será imposible distinguirla de la realidad, y lo mismo sucederá con la convergencia de tecnologías. “Esta última está en el núcleo de los Deep Fake, lo que constituye es un problema gigante para la sociedad y para la democracia moderna. La digitalización hace que consumamos gran parte de lo que ocurre en el mundo de manera digital, y ahora tenemos la capacidad de sintetizar contenido indistinguible del real”, justifica.
Pero las proyecciones no son todas negativas, porque la GenAI también podría ayudar en el futuro a resolver algunos de los problemas más urgentes del mundo, como el cambio climático o la pobreza. “Por eso es importante mantener lo más posible una continua concientización y educación digital, una alfabetización digital que le permita a más gente tener a disposición y usar estas herramientas”, concluye Ramele.
Por lo pronto, ya se están planteando algunas proyecciones. La consultora Gartner dice que más del 80% de las empresas utilizarán esta tecnología 2026, comparado con menos del 5% en 2023. Así las cosas, Martínez Suárez resume: “Sin duda, esta tecnología está cambiando la forma de pensar proyectos de tecnología, así como también de automatizar procesos. Se trata, en síntesis, de la nueva electricidad que está transformando todas las industrias”.
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