Operai recauda $ 40 mil millones
Esta semana, Openai finalizó su ronda de recaudación de fondos de $ 40 mil millones, dando a la compañía una valoración posterior al dinero de $ 300 mil millones. Es la ronda de financiamiento individual más grande jamás completada por una empresa privada. La ronda está dirigida por SoftBank, que cometió $ 10 mil millones por adelantado. Los $ 30 mil millones restantes dependen de la conversión de OpenAI de una perfil limitada a una empresa totalmente con fines de lucro.
Si bien $ 40 mil millones es una cantidad significativa de dinero, lo que también vale la pena señalar es que Operai ya ha declarado públicamente que espera perder mil millones de dólares en los próximos años y no proyecta rentabilidad hasta al menos 2029. Esto muestra cuánta creencia y tolerancia al riesgo, los inversores actualmente tienen para la inteligencia artificial (AI). Pero también refleja un nivel de irracionalidad del mercado; En cualquier otro sector, una compañía que proyecta pérdidas multimillonarias para la próxima media década probablemente no tener a los inversores entusiasmados de sacar sus chequeras.
Además de eso, lo que hace que este acuerdo sea aún más interesante es que SoftBank está estructurando el acuerdo con el financiamiento de la deuda, que es una vez más otra ruta interesante para ir con una compañía que aún no ha obtenido ganancias ni proyectando obtener ganancias durante varios años más, y eso es si todo va de acuerdo con sus planes y proyecciones.
Aunque Operai definitivamente está celebrando este trato, creo que más personas deberían encontrarlo preocupante. Claramente, existe una desconexión entre el gasto corporativo y la demanda real del consumidor de productos de IA. Lo he dicho antes en otras piezas de escritura, pero lo diré nuevamente: la demanda del usuario de IA no mantiene el ritmo de la inversión empresarial y la expansión en la IA. En todo caso, el público en general aún tiene que comprender o abrazar completamente los casos de uso de la IA en su vida diaria. Creo que necesitaremos una campaña educativa a gran escala para cerrar esta brecha si las empresas esperan ver algún retorno significativo de sus inversiones de IA.
Los expertos en IA sobreestiman el uso público
El Centro de Investigación de Pew publicó recientemente un informe titulado “Cómo los expertos en el público y la IA de EE. UU. Ven la inteligencia artificial”, y para aquellos de nosotros que hemos estado viendo este espacio durante un tiempo, y para aquellos que están de acuerdo con esos últimos párrafos sobre las tendencias de inversión en la AI que se volvieron problemáticas, los hallazgos no fueron seguidores.
Una estadística que saltó del informe fue que el 79% de los expertos en IA creen que el público en general interactúa con IA varias veces al día, mientras que solo el 27% del público informó haberlo hecho. Esto nuevamente resalta la idea de que los expertos en IA tienden a sobreestimar la familiaridad, la comodidad y el uso del público de la IA.
En muchos casos, la persona promedio todavía usa IA de manera relativamente primitiva, haciendo preguntas básicas a un chatbot como solía hacerlo con Google (NASDAQ: Googl). Mientras tanto, los tecnólogos que construyen y capacitan estos sistemas están rodeados de otros como ellos, operando en una cámara de eco de los primeros usuarios. El resultado es una percepción sesgada de cuán ampliamente adoptado y sofisticado es el uso de AI.
Tome otra estadística del informe: mientras que el 98% de los expertos en IA dicen que han usado un chatbot, solo el 33% del informe público en general es el mismo, de nuevo destacando la división entre los tecnólogos y el público en general.
Otra conclusión importante del informe de Pew fue la divergencia en las preocupaciones entre los expertos y el público en general. El principal temor del público en general es que AI se usará para hacerse pasar por personas. Para los expertos, la mayor preocupación es
Información errónea e inexactitud en salidas generadas por IA.
Sin embargo, la mayor diferencia en los niveles de preocupación se reduce a la pérdida de empleo. Solo el 25% de los expertos dijeron que estaban “muy preocupados” acerca de que la IA tomara empleos, mientras que el 56% del público informó que se sentía así. Una vez más, creo que esto se reduce a la exposición y la experiencia. Los expertos tienen una sensación mucho mejor de lo que la IA puede y no puede hacer, por lo que saben qué trabajos están en riesgo de manera realista y cuáles no. Mientras tanto, la persona promedio está siendo bombardeada con titulares sobre la IA que elimina millones de empleos durante la noche y hace que los trabajadores humanos sean redundantes.
Lo que este informe revela más que nada es que, como la mayoría de las piezas de tecnología, si no está utilizando las herramientas o la tecnología regularmente, es difícil separar la exageración de la realidad, y puede ser difícil determinar lo que el verdadero pulso de la gente está fuera de la industria.
AI Overbuild? Microsoft detiene la expansión del centro de datos
Microsoft (NASDAQ: MSFT) ha detenido o retrasado las negociaciones para los nuevos desarrollos de centros de datos en varios lugares, incluidos Indonesia, el Reino Unido, Australia, Illinois, Dakota del Norte y Wisconsin.
Aunque la compañía no entró en gran detalle, un portavoz ofreció una explicación calderera, diciendo: “Planeamos que la capacidad del centro de datos necesita con años de anticipación para garantizar que tengamos una infraestructura suficiente en los lugares correctos”.
Sin embargo, como observador, es difícil no buscar un significado y motivos más profundos en la decisión.
Algunos analistas, como TD Cowen, especulan que estos retrocesos provienen de un desajuste entre la demanda de IA proyectada y real.
“Continuamos creyendo en las cancelaciones de arrendamiento y las apuntantes de la capacidad del Centro de datos en exceso de oferta en relación con su pronóstico de demanda actual”, escribieron en una nota reciente. Otros especulan que la decisión proviene de retrasos en la construcción en los centros de datos que no habrían alineado con los plazos de lanzamiento de Microsoft.
Probablemente haya verdad en ambos lados. Probablemente haya algunos retrasos en la construcción que pueden haber hecho que algunos sitios no sean inviables. Pero al mismo tiempo, si la demanda de servicios de IA llegaba a los niveles que las empresas proyectaban hace solo un año, estos centros de datos aún estarían a toda velocidad. La reducción de la ampliación da mucho crédito a la idea de que el mercado está ajustando sus expectativas en términos de IA.
Joe Tsai de Alibaba Group (NASDAQ: BABAF) dijo recientemente que el auge del centro de datos podría ser una burbuja porque los nuevos proyectos parecen estar superando la demanda de servicios de IA. Si más empresas de IA siguen el ejemplo de Microsoft y comienzan a retirar la infraestructura, podría marcar un punto de inflexión para la industria de la IA.
Para que la inteligencia artificial (IA) trabaje en la ley y prospere frente a los crecientes desafíos, necesita integrar un sistema de cadena de bloques empresarial que garantice la calidad y la propiedad de la entrada de datos, lo que permite mantener los datos seguros al tiempo que garantiza la inmutabilidad de los datos. Echa un vistazo a la cobertura de Coingeek sobre esta tecnología emergente para aprender más Por qué Enterprise Blockchain será la columna vertebral de AI.
Reloj: blockchain & ai desbloqueo posibilidades
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Si busca “CHATGPT” en su navegador, es probable que se tope en sitios web que parecen estar alimentados por OpenAI, pero no lo son. Uno de esos sitios, chat.chatbotapp.ai, ofrece acceso a “GPT-3.5” de forma gratuita y utiliza marca familiar.
Pero aquí está la cosa: no está dirigida por OpenAi. Y, francamente, ¿por qué usar un GPT-3.5 potencialmente falso cuando puedes usar GPT-4O de forma gratuita en el actual ¿Sitio de chatgpt?
Cuando el CEO de Google, Sundar Pichai, suba al escenario en la Conferencia de desarrolladores de Google I/O 2025 la próxima semana para entregar sus comentarios de apertura, espere que dos cartas dominen la discusión: la IA.
La inteligencia artificial se ocupa de gran parte del enfoque en Google en estos días, con características de IA que llegan a través de múltiples productos, proyectos centrados en la IA que capturan gran parte de la atención y predicciones del público sobre el futuro de la IA que asume muchos de los pronunciamientos públicos de la compañía.
Ya sea que se dé cuenta o no, la inteligencia artificial está en todas partes. Se encuentra detrás de los chatbots con los que hablas en línea, las listas de reproducción que transmites y los anuncios personalizados que aparecen en tu desplazamiento. Y ahora está tomando una personalidad más pública. Piense en Meta AI, que ahora está integrado en aplicaciones como Facebook, Messenger y WhatsApp; o Géminis de Google, trabajando en segundo plano en las plataformas de la compañía; o Apple Intelligence, lanzando a través de iPhones ahora.
AI tiene una larga historia, volviendo a una conferencia en Dartmouth en 1956 que primero discutió la inteligencia artificial como una cosa. Los hitos en el camino incluyen Eliza, esencialmente el primer chatbot, desarrollado en 1964 por el informático del MIT Joseph Weizenbaum y, saltando 40 años, cuando la función de autocompleta de Google apareció por primera vez en 2004.
Luego llegó 2022 y el ascenso de Chatgpt a la fama. Los desarrollos generativos de IA y los lanzamientos de productos se han acelerado rápidamente desde entonces, incluidos Google Bard (ahora Gemini), Microsoft Copilot, IBM Watsonx.ai y los modelos de LLAMA de código abierto de Meta.
Desglosemos qué es la IA generativa, cómo difiere de la inteligencia artificial “regular” y si la Generación AI puede estar a la altura de las expectativas.
En esencia, la IA generativa se refiere a sistemas de inteligencia artificial que están diseñados para producir un nuevo contenido basado en patrones y datos que han aprendido. En lugar de solo analizar números o predecir tendencias, estos sistemas generan salidas creativas como texto, música de imágenes, videos y código de software.
Algunas de las herramientas de IA generativas más populares en el mercado incluyen:
El principal entre sus habilidades, ChatGPT puede crear conversaciones o ensayos similares a los humanos basados en algunas indicaciones simples. Dall-E y MidJourney crean obras de arte detalladas a partir de una breve descripción, mientras que Adobe Firefly se centra en la edición y el diseño de imágenes.
No toda la IA es generativa. Si bien Gen AI se enfoca en crear contenido nuevo, la IA tradicional se destaca por analizar datos y hacer predicciones. Esto incluye tecnologías como el reconocimiento de imágenes y el texto predictivo. También se usa para soluciones novedosas en:
La IA que venció a los grandes campeones humanos en el ajedrez y el juego de mesa no fue una IA generativa.
Es posible que estos sistemas no sean tan llamativos como la Generación AI, pero la inteligencia artificial clásica es una gran parte de la tecnología en la que confiamos todos los días.
Detrás de la magia de la IA generativa hay modelos de idiomas grandes y técnicas avanzadas de aprendizaje automático. Estos sistemas están capacitados en grandes cantidades de datos, como bibliotecas completas de libros, millones de imágenes, años de música grabada y datos raspados de Internet.
Los desarrolladores de IA, desde gigantes tecnológicos hasta nuevas empresas, son conscientes de que la IA es tan buena como los datos que lo alimenta. Si se alimenta de datos de baja calidad, la IA puede producir resultados sesgados. Es algo con lo que incluso los jugadores más grandes en el campo, como Google, no han sido inmunes.
La IA aprende patrones, relaciones y estructuras dentro de estos datos durante el entrenamiento. Luego, cuando se le solicita, aplica ese conocimiento para generar algo nuevo. Por ejemplo, si le pide a una herramienta Gen AI que escriba un poema sobre el océano, no solo extrae versos preescritos de una base de datos. En cambio, está usando lo que aprendió sobre la poesía, los océanos y la estructura del lenguaje para crear una pieza completamente original.
Es impresionante, pero no es perfecto. A veces los resultados pueden sentirse un poco apagados. Tal vez la IA malinterpreta su solicitud, o se vuelve demasiado creativo de una manera que no esperaba. Puede proporcionar con confianza información completamente falsa, y depende de usted verificarla. Esas peculiaridades, a menudo llamadas alucinaciones, son parte de lo que hace que la IA generativa sea fascinante y frustrante.
Las capacidades generativas de IA están creciendo. Ahora puede comprender múltiples tipos de datos combinando tecnologías como el aprendizaje automático, el procesamiento del lenguaje natural y la visión por computadora. El resultado se llama IA multimodal que puede integrar alguna combinación de texto, imágenes, video y habla dentro de un solo marco, ofreciendo respuestas más contextualmente relevantes y precisas. El modo de voz avanzado de ChatGPT es un ejemplo, al igual que el proyecto Astra de Google.
No hay escasez de herramientas de IA generativas, cada una con su talento único. Estas herramientas han provocado la creatividad, pero también han planteado muchas preguntas además del sesgo y las alucinaciones, como, ¿quién posee los derechos del contenido generado por IA? O qué material es un juego justo o fuera de los límites para que las compañías de IA los usen para capacitar a sus modelos de idiomas; vea, por ejemplo, la demanda del New York Times contra Openai y Microsoft.
Otras preocupaciones, no son asuntos pequeños, implican privacidad, responsabilidad en la IA, los profundos profundos generados por IA y el desplazamiento laboral.
“Escribir, animación, fotografía, ilustración, diseño gráfico: las herramientas de IA ahora pueden manejar todo eso con una facilidad sorprendente. Pero eso no significa que estos roles desaparezcan. Simplemente puede significar que los creativos deberán mejorar y usar estas herramientas para amplificar su propio trabajo”, Fang Liu, profesor de la Universidad de Notre Dame Dame y Coeditor-Chief de las transacciones de ACM en las transacciones de Probabilista, contó el aprendizaje en el poderoso de la máquina probabilística, le dijo a Cetnet.
“También ofrece una forma para las personas que tal vez carecen de la habilidad, como alguien con una visión clara que no puede dibujar, pero que puede describirlo a través de un aviso. Así que no, no creo que interrumpa a la industria creativa. Con suerte, será una co-creación o un aumento, no un reemplazo”.
Otro problema es el impacto en el medio ambiente porque la capacitación de grandes modelos de IA utiliza mucha energía, lo que lleva a grandes huellas de carbono. El rápido ascenso de la Generación AI en los últimos años ha acelerado las preocupaciones sobre los riesgos de la IA en general. Los gobiernos están aumentando las regulaciones de IA para garantizar el desarrollo responsable y ético, especialmente la Ley de IA de la Unión Europea.
Muchas personas han interactuado con los chatbots en el servicio al cliente o han utilizado asistentes virtuales como Siri, Alexa y Google Assistant, que ahora están en la cúspide de convertirse en Gen AI Power Tools. Todo eso, junto con las aplicaciones para ChatGPT, Claude y otras herramientas nuevas, es poner ai en sus manos. Y la reacción pública a la IA generativa se ha mezclado. Muchos usuarios disfrutan de la conveniencia y la creatividad que ofrece, especialmente para cosas como escribir ayuda, creación de imágenes, soporte de tareas y productividad.
Mientras tanto, en la encuesta global de IA 2024 de McKinsey, el 65% de los encuestados dijo que sus organizaciones usan regularmente IA generativa, casi el doble de la cifra reportada solo 10 meses antes. Industrias como la atención médica y las finanzas están utilizando Gen AI para racionalizar las operaciones comerciales y automatizar tareas mundanas.
Como se mencionó, existen preocupaciones obvias sobre la ética, la transparencia, la pérdida de empleos y el potencial del mal uso de los datos personales. Esas son las principales críticas detrás de la resistencia a aceptar la IA generativa.
Y las personas que usan herramientas de IA generativas también encontrarán que los resultados aún no son lo suficientemente buenos para el tiempo. A pesar de los avances tecnológicos, la mayoría de las personas pueden reconocer si el contenido se ha creado utilizando Gen AI, ya sean artículos, imágenes o música.
AI ha secuestrado ciertas frases que siempre he usado, por lo que debo autocorrectar mi escritura a menudo porque puede parecer una IA. Muchos artículos escritos por AI contienen frases como “en la era de”, o todo es un “testimonio de” o un “tapiz de”. La IA carece de la emoción y la experiencia que viene, bueno, ser una vida humana y viviente. Como explicó un artista en Quora, “lo que AI hace no es lo mismo que el arte que evoluciona de un pensamiento en un cerebro humano” y “no se crea a partir de la pasión que se encuentra en un corazón humano”.
La IA generativa no es solo para técnicos o personas creativas. Una vez que obtienes la habilidad de darle indicaciones, tiene el potencial de hacer gran parte del trabajo preliminar por ti en una variedad de tareas diarias.
Digamos que está planeando un viaje. En lugar de desplazarse por páginas de resultados de búsqueda, le pide a un chatbot que planifique su itinerario. En cuestión de segundos, tiene un plan detallado adaptado a sus preferencias. (Ese es el ideal. Por favor, verifique siempre sus recomendaciones).
Un propietario de una pequeña empresa que necesita una campaña de marketing pero que no tiene un equipo de diseño puede usar una IA generativa para crear imágenes llamativas e incluso pedirle que sugiera copia publicitaria.
No ha habido un avance tecnológico que haya causado tal boom desde Internet y, más tarde, el iPhone. A pesar de sus desafíos, la IA generativa es innegablemente transformadora. Está haciendo que la creatividad sea más accesible, ayudando a las empresas a racionalizar los flujos de trabajo e incluso inspirar formas completamente nuevas de pensar y resolver problemas.
Pero quizás lo más emocionante es su potencial, y estamos rascando la superficie de lo que estas herramientas pueden hacer.
ChatGPT es probablemente el ejemplo más popular de IA generativa. Le das un aviso y puede generar texto e imágenes; Código de escritura; Responder preguntas; resumir el texto; borrador de correos electrónicos; y mucho más.
La IA generativa crea contenido nuevo como texto, imágenes o música, mientras que la IA tradicional analiza los datos, reconoce patrones o imágenes y hace predicciones (por ejemplo, en medicina, ciencia y finanzas).
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