Los inversores que temían que los gigantes tecnológicos estadounidenses estuvieran haciendo apuestas demasiado ambiciosas en materia de inteligencia artificial (IA) generativa se tranquilizaron con los últimos resultados trimestrales de los principales actores del sector. El crecimiento de la demanda empresarial de servicios en la nube de Amazon, Microsoft y Google ha sido meteórico. El director ejecutivo de Amazon, Andy Jassy, dijo que los ingresos impulsados por la IA para Amazon Web Services (AWS) estaban creciendo en tres dígitos, tres veces más rápido que el propio AWS en los últimos años después de la creación, en 2006, de este pionero de la computación en la nube.
Adopción más rápida por parte de los individuos
Si profundizamos un poco más, la situación tiene más matices. La IA generativa parece ser una de esas innovaciones, como el correo electrónico o los teléfonos inteligentes, cuyos usuarios más entusiastas por primera vez son los individuos. Las empresas son mucho más vacilantes.
El 39% de los estadounidenses dice que utiliza la IA en su trabajo, mientras que muchos encuentran que sus empleadores se demoran.
En los dos años transcurridos desde que OpenAI presentó ChatGPT, la IA generativa ha experimentado una tasa de adopción más rápida que las PC o Internet. Según un estudio realizado por Alexander Bick, del Banco de la Reserva Federal de San Luis, y sus coautores, el 39% de los estadounidenses dicen utilizarlo; El 28% de ellos dice que lo utiliza como parte de su trabajo, incluido el 11% a diario.
Sin embargo, muchos de ellos son aparentemente “cyborgs” clandestinos, que utilizan la tecnología en el trabajo incluso cuando sus empleadores se demoran. Según una encuesta de la Oficina del Censo de Estados Unidos, solo el 5% de las empresas estadounidenses informan que utilizan tecnología para producir bienes o servicios.
“Pilotita” e ingresos limitados
Muchas empresas parecen estar sufriendo un caso de “pilitis aguda”, es decir, postergan proyectos piloto sin implementar realmente la tecnología. En una encuesta reciente realizada en 14 países por Deloitte, una firma de servicios profesionales, sólo el 8% de los líderes empresariales dijeron que su empresa había implementado más de la mitad de sus experimentos de IA generativa.
Muchas empresas sufren de “pilitis aguda”: postergan proyectos piloto sin implementar realmente la tecnología.
Como resultado, los ingresos por la venta de servicios de IA a empresas siguen siendo limitados. Andy Jassy puede decir que AWS ahora genera “varios miles de millones” de dólares en ingresos gracias a la IA, pero esta suma representa sólo una pequeña fracción de los 110 mil millones de dólares en ingresos anuales de todo su negocio de computación en la nube. Accenture, un gigante de la consultoría que anunció recientemente que capacitaría a 30.000 personas para ayudar a las empresas a adoptar la IA generativa, dijo en septiembre que había reservado 3.000 millones de dólares en pedidos relacionados con esta tecnología en los últimos doce meses, diez veces más que el total. año anterior. Pero en comparación con los ingresos totales de la compañía de más de 81 mil millones de dólares, esto sigue siendo una gota en el océano.
¿Por qué tantos jefes dudan en adoptar la IA generativa? Una razón es que temen las desventajas. Escuche a los gigantes tecnológicos y le dirán –como dijo el jefe de Alphabet, Sundar Pichai, en julio– que “el riesgo de subinversión es mucho mayor que el riesgo de sobreinversión”. Se espera que Alphabet, Amazon, Microsoft y Meta gasten al menos 200 mil millones de dólares en inversiones relacionadas con la IA este año. Los patrones de otros sectores son más prudentes. En una reciente discusión a puerta cerrada, el jefe de un importante grupo empresarial estadounidense discutió dos tipos de preocupaciones que los líderes empresariales tienen sobre la IA generativa. La primera es quedarse atrás si la adoptan con demasiada lentitud. La otra es quedar en ridículo si se aprovechan demasiado rápido, dañando así la reputación de su empresa.
Riesgos regulatorios e incertidumbres financieras
Los riesgos legales y regulatorios son significativos. Pronto llegarán a los tribunales demandas relacionadas con la privacidad, la discriminación y la infracción de derechos de autor. En agosto entró en vigor la ley de IA de la Unión Europea. Este año se han presentado proyectos de ley similares en al menos 40 estados de EE.UU. Los jefes de sectores altamente regulados, como la salud y las finanzas, son particularmente cautelosos. Si bien ven el potencial de la IA generativa para transformar sus negocios, por ejemplo acelerando el descubrimiento de fármacos o la detección de fraudes, son muy conscientes de las amenazas a la privacidad y la seguridad si los datos médicos o los asuntos financieros de sus clientes fueran objeto de una violación.
La implementación a gran escala de la IA generativa puede aumentar los ingresos y reducir los costos, pero los beneficios no son inmediatos.
Otro problema es que los beneficios de adoptar la IA generativa pueden ser inciertos. El acceso a grandes modelos de lenguaje (LLM) es caro, ya sea a través de los servidores propios de la empresa (más seguro) o a través de proveedores de servicios en la nube (más sencillo). La implementación a gran escala de la IA generativa puede aumentar los ingresos y reducir los costos, pero los beneficios no son inmediatos, lo que genera preocupaciones sobre el retorno de la inversión. En su reciente encuesta, Deloitte encontró que la proporción de altos ejecutivos que reportaron un nivel “alto” o “muy alto” de interés en la IA generativa cayó al 63%, desde el 74% en el primer trimestre del año, lo que sugiere que el ” El resplandor de las nuevas tecnologías puede estar desapareciendo. Un ejecutivo resume este escepticismo contando la historia de un CIO a quien su jefe le pidió que dejara de prometer mejoras de productividad del 20% a menos que primero estuviera dispuesto a recortar en una quinta parte el personal de su propio departamento.
La deuda técnica y la caza del talento
Incluso cuando las empresas quieran ampliar el uso de la IA generativa, pueden enfrentar desafíos. Para aprovechar todos los beneficios de la tecnología, primero deben actualizar sus datos y sistemas y capacitar a su personal, afirma Lan Guan, director de IA de Accenture. Ella cree que las empresas están mucho menos preparadas para la IA generativa que para avances tecnológicos anteriores, como Internet o la computación en la nube.
Uno de los problemas es el desorden de datos, dispersos en diferentes formatos en varios departamentos y sistemas de software. Lan Guan cita el ejemplo de una empresa de telecomunicaciones que quería formar a un asistente de inteligencia artificial de un centro de llamadas proporcionándole archivos PDF, manuales, registros de llamadas, etc. El robot descubrió que en lugar de un solo procedimiento operativo estándar (lo que Lan Guan llama “una única fuente de verdad”), la empresa tenía 37, acumulados durante décadas. No organizar los datos antes de usarlos para entrenar a un robot aumenta el riesgo de sufrir alucinaciones [réponse fausse ou trompeuse présentée comme un fait, ndt] y errores, explica el especialista.
Un representante de ventas con habilidades de inteligencia artificial puede ganar $45,000 más al año que uno sin ellas.
Otro problema, conocido como “deuda técnica”, surge del hecho de que los sistemas informáticos suelen ser viejos y frágiles. Por lo tanto, puede resultar difícil conectar LLM sin provocar fallos de funcionamiento. La integración de agentes de IA semiautónomos en sistemas diseñados para humanos también podría crear vulnerabilidades de seguridad.
Finalmente, está el problema de las habilidades. Muchas empresas todavía luchan por encontrar suficientes especialistas en IA. Según la empresa de investigación Lightcast, las ofertas de empleo vinculadas a esta tecnología han aumentado un 122% desde principios de año en Estados Unidos, frente a un aumento del 18% en 2023. Elizabeth Crofoot, economista de Lightcast, indica que este aumento es Esto se explica principalmente por la IA generativa, con descripciones de trabajo que mencionan ChatGPT, “ingeniería rápida” (ingeniería de consultas) y modelos de lenguaje grandes cada vez más numerosos.
Las empresas también buscan trabajadores en otras funciones que sepan cómo utilizar la IA generativa. Según Elizabeth Crofoot, un representante de ventas con habilidades de inteligencia artificial puede ganar 45.000 dólares más al año que uno sin ellas. Por lo tanto, no es sorprendente que si algunos jefes dudan en implementar la IA generativa, sus empleados estén dispuestos a hacerlo.
El economista
© 2024 El periódico The Economist Limited. Reservados todos los derechos. Fuente The Economist, traducción The New Economist, publicada bajo licencia. El artículo en versión original: www.economist.com.
