En los primeros ocho meses de 2024, Microsoft (MSFT), Meta (META), Google (GOOGL) y Amazon (AMZN) registraron colectivamente la asombrosa cifra de 125 mil millones de dólares en gastos de capital (CapEx) y costos operativos relacionados con la IA, según un informe de septiembre. Informe JPMorgan. Se espera que el CapEx acumulado de estos cuatro gigantes tecnológicos por sí solo supere la marca de los 200 mil millones de dólares para todo 2024.
Mientras tanto, las nuevas empresas de IA recibieron cantidades sin precedentes de financiación de inversores deseosos de sacar provecho del potencial lucrativo de la tecnología. OpenAI terminará 2024 como la empresa de IA mejor financiada, valorada más recientemente en 157 mil millones de dólares. Su rival Anthropic se está preparando para una nueva recaudación de fondos que la valora en 40 mil millones de dólares.
Llenas de efectivo, las principales empresas de inteligencia artificial ahora tienen la tarea de demostrar a los inversionistas (y al público) que sus costosas apuestas en la nueva tecnología darán sus frutos. Desde un giro continuo hacia la “IA agencia” hasta nuevas leyes de escalamiento emergentes y exploraciones de amplio alcance de las innumerables capacidades de la IA, he aquí un vistazo a lo que traerá el 2025 al mundo de la IA:
La IA agente será “el próximo gran avance”
La palabra de moda se refiere a asistentes autónomos de IA capaces de completar tareas sin supervisión humana. El potencial de los agentes de IA para mejorar los lugares de trabajo y la vida cotidiana rápidamente llamó la atención en Silicon Valley, y empresas como Salesforce adoptaron a los agentes como su próximo producto importante.
Microsoft también ha implementado una gran cantidad de agentes de inteligencia artificial en los últimos meses. En noviembre, presentó varios asistentes de inteligencia artificial personalizados para su suite Microsoft 365, incluido un agente capaz de proporcionar traducción en nueve idiomas diferentes.
OpenAI también está en el tren de la “IA agente”, y se espera que un próximo modelo pueda realizar tareas como reservar viajes y escribir código. Los agentes de IA son “lo que se sentirá como el próximo gran avance”, dijo Sam Altman, director ejecutivo de OpenAI, durante una reciente AMA en Reddit.
El mercado global de agentes de IA está valorado actualmente en más de 5 mil millones de dólares, según la firma de investigación MarketsandMarkets. Para finales de la década, se espera que esta cifra se dispare a 47 mil millones de dólares, impulsada en parte por la demanda de agentes entre los clientes empresariales.
La computación en tiempo de prueba podría ser una solución a la crisis de datos de entrenamiento de la IA
Uno de los componentes clave del éxito de la IA en los últimos años ha sido la gran cantidad de datos introducidos en los modelos de IA. Pero sólo hay una cantidad finita de texto, imágenes y vídeos en Internet. Para evitar un estancamiento en el desarrollo de la tecnología, las empresas de IA están recurriendo a formas alternativas de entrenar sus modelos. Una de las soluciones más prometedoras es la computación en tiempo de prueba, donde los modelos de IA mejoran al razonar y tomar más tiempo para pensar en posibles respuestas antes de responder, una teoría demostrada más recientemente por el modelo o1 de OpenAI.
En una conferencia telefónica sobre resultados en noviembre, el CEO de Nvidia (NVDA), Jensen Huang, describió el nuevo modelo de OpenAI como “uno de los desarrollos más emocionantes” en escalamiento y señaló que “cuanto más piense, mejor y de mayor calidad producirá la respuesta”.
Huang no está solo en su optimismo. El director ejecutivo de Microsoft, Satya Nadella, también señaló la computación en tiempo de prueba como una nueva ley de escalamiento en noviembre, mientras que el cofundador de OpenAI, Ilya Sutskever, a principios de este mes la destacó como una progresión de la era previa al entrenamiento de la IA.
Los datos sintéticos son otra solución prometedora
Otra solución a la crisis de datos de la IA es reemplazar los datos tradicionales con información generada por la propia tecnología. Se espera que el mercado de datos sintéticos se dispare a 2.100 millones de dólares para 2028, lo que representa un aumento de más del 450 por ciento desde 2022, según BCC Research.
Altman insinuó el potencial de los datos sintéticos hace un año cuando habló sobre el suministro cada vez menor de datos de la IA, y comentó en una entrevista que “siempre que se pueda superar el horizonte de eventos de los datos sintéticos, donde el modelo es lo suficientemente inteligente como para generar buenos datos sintéticos, Creo que todo debería estar bien”. Según se informa, OpenAI, junto con competidores como Anthropic, Meta, Microsoft y Google, han comenzado a utilizar datos sintéticos de alguna manera para entrenar y ajustar modelos.
En octubre, la startup de IA Writer dio a conocer un nuevo modelo de IA entrenado íntegramente con datos generados por IA. Este enfoque permitió a la empresa reducir costes significativos en el desarrollo del modelo, que ascendieron a apenas 700.000 dólares en comparación con los millones repartidos por otras empresas. Entrenar el modelo GPT-4 de OpenAI, por ejemplo, costó más de 100 millones de dólares.
Los “grandes modelos de mundos” crearán mundos de IA en 3D
Hasta ahora, gran parte de los resultados visuales de la IA han permanecido bidimensionales, algo que los pioneros de la tecnología buscan cambiar en los próximos años. Los “grandes modelos de mundos” son una forma emergente de IA que tiene como objetivo construir escenas tridimensionales interactivas que avancen en los mundos de las películas, los juegos y los simuladores.
Uno de los actores más importantes en este espacio es World Labs, una nueva startup establecida por el pionero de la IA de Stanford, Fei-Fei Li, que recaudó 230 millones de dólares a principios de este año. La empresa busca construir grandes modelos mundiales con “inteligencia espacial”, una forma de inteligencia que comprenda el mundo real e interactúe con él. Para demostrar este concepto, Li ha utilizado anteriormente el ejemplo de un gato que se esfuerza por caer sobre un vaso de leche y la capacidad de los humanos para predecir las consecuencias de este evento y, por lo tanto, tomar medidas para evitar que el vaso se caiga.
A principios de diciembre, Google DeepMind lanzó su propio gran modelo mundial en forma de Genie 2, que simula entornos virtuales que se utilizarán para entrenar y evaluar agentes de IA. El área probablemente será un foco clave para el laboratorio en el futuro, como lo demuestra la reciente contratación de Tim Brooks, un ex investigador de OpenAI que supervisa su generador de video Sora. En una publicación de X dando la bienvenida a Brooks a su equipo, el director ejecutivo de Google DeepMind, Demis Hassabis, destacó su entusiasmo por “trabajar juntos para hacer realidad el sueño de larga data de un simulador mundial”.
Los motores de búsqueda con IA remodelarán la búsqueda en línea
Google ha tenido durante mucho tiempo un dominio aparentemente intocable en el mercado de búsquedas. Pero con la llegada de la IA, una proliferación de motores de búsqueda impulsados por ella busca sacudir el punto de apoyo del gigante tecnológico.
No es que Google no haya adoptado la tecnología en sí. En 2024, lanzó AI Overviews, una función que proporciona a los usuarios resúmenes generados por AI en lugar de enlaces. El director ejecutivo, Sundar Pichai, predice que la función atraerá a más de mil millones de usuarios mensuales y ya está “aumentando el uso general de búsqueda y la satisfacción del usuario”, dijo a los analistas de Wall Street en octubre.
Pero Google tendrá que lidiar con una industria cada vez más concurrida de herramientas de búsqueda, a medida que empresas como OpenAI y Microsoft se expandan en el campo con la ayuda de la IA.
Según se informa, Meta también se está preparando para lanzar su propio motor de búsqueda impulsado por IA, mientras que la startup Perplexity AI se ha convertido en un jugador especialmente formidable. Valoradas recientemente en 9 mil millones de dólares, sus herramientas de búsqueda de inteligencia artificial ya procesan alrededor de 20 millones de consultas diariamente, frente a los 2,5 millones de principios de 2024.
Ghibli: Studio Ghibli es un estudio de animación japonés con sede en Koganei, Tokio, Japón. Es mejor conocido por sus películas de anime, pero también ha producido varios cortometrajes, comerciales de televisión y una serie de televisión.
(@heybarsee) 
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