Sam Altman advirtió que OpenAI impulsará a las nuevas empresas de IA. Yo manejo uno. He aquí por qué no estoy preocupado

Construir una startup de IA en 2024 son muchas cosas. Es emocionante, surrealista y gratificante. Estamos construyendo para resolver problemas reales de los usuarios utilizando una tecnología nueva e innovadora en las primeras etapas de lo que probablemente será la próxima gran ola tecnológica.

Impresionante, ¿verdad? Sí, pero también puede ser aterrador.

Pase cualquier cantidad de tiempo en línea en comunidades tecnológicas y seguramente verá titulares que declaran que el avance más reciente en IA significa el fin de la mayoría de las nuevas empresas de IA. En un espacio donde los avances se producen semana a semana, esto puede resultar tedioso.

No son sólo los periodistas tecnológicos, los opinistas y los fogoneros los que hacen estas declaraciones. También proviene directamente de las personas responsables de lanzar estos avances. Hace unos meses en el 20VC En el podcast, el director ejecutivo de OpenAI, Sam Altman, dijo que su empresa aplastará a cualquier startup o producto que intente construir dentro y alrededor de su radio de explosión.

La idea general es que hoy en día muchas nuevas empresas de IA se construyen sobre los “modelos fundamentales” producidos por empresas como OpenAI y Anthropic. A medida que estos actores importantes produzcan nuevos modelos con capacidades que traspasan los límites, las empresas menos conocidas que se benefician de estas capacidades quedarán obsoletas.

Por ejemplo, si la versión más reciente de OpenAI le permite cargar un PDF en ChatGPT para “chatear con él”, ¿qué sucede con todas las empresas que ofrecen eso como su servicio principal? La opinión predominante hoy en día es que esas hipotéticas empresas serán dadas por muertas.

Dirijo una startup de IA llamada Consensus. Es básicamente como Google Scholar + ChatGPT. Nuestro objetivo es facilitar el consumo y la búsqueda de investigaciones científicas revisadas por pares. Hasta la fecha, hemos evitado la metralla de los gigantes de la IA. Pero con OpenAI anunciando su próxima incursión en la búsqueda, algunos dirían que nuestros días están contados.

Estoy aquí hoy para decirles que el futuro de las nuevas empresas de IA es brillante. Los titulares apocalípticos que vemos sobre las startups son como los titulares que llaman la atención en cualquier otra industria: principalmente para mostrar.

Aquí hay tres razones por las que las nuevas empresas de IA no están condenadas al fracaso con cada avance posterior de la IA:

La mayoría de las empresas comienzan como una ‘envoltura delgada’

Ser etiquetado como “un envoltorio GPT delgado” es el mayor insulto que se le puede lanzar a una startup de IA en 2024. Un envoltorio delgado se refiere a un producto con muy poca tecnología real construida por sí mismo y que se sustenta al estar construido sobre la tecnología de otra persona.

Existen empresas de “envoltura delgada” y algunas ciertamente serán aplastadas por futuras iteraciones de los modelos de OpenAI. Pregúntale al equipo de Jasper AI.

Jasper es una herramienta de redacción publicitaria de IA creada con modelos OpenAI. En el mundo anterior a ChatGPT, su herramienta fue elogiada y se disparó a una valoración de mil millones de dólares. Cuando el mundo conoció ChatGPT, la mayoría de los usuarios se dieron cuenta de que podían obtener exactamente la misma funcionalidad directamente de la fuente, y los ingresos (y la valoración) de Jasper se desplomaron.

La historia continúa

Sin embargo, ser una empresa construida con tecnología de terceros como núcleo no es intrínsecamente malo. Ningún fundador debería preocuparse por ser un envoltorio “delgado” al comienzo del recorrido de su producto. De hecho, ser un envoltorio delgado en sus inicios es a veces una absoluta necesidad para que los nuevos productos despeguen. Es simplemente su trabajo como startup convertir su envoltorio “delgado” en uno “grueso” con el tiempo a través del diseño, la interfaz de usuario, nuevas características, servicios, marca, etc.

Este fenómeno no es nuevo. Si aplicáramos el mismo escrutinio que hacemos hoy a las nuevas empresas de IA a empresas icónicas anteriores, también las habríamos llamado envoltorios delgados de varias tecnologías de terceros desde sus inicios:

Salesforce es un contenedor de interfaz delgada sobre una base de datos Oracle.

Box es solo una fina envoltura de AWS.

Zoom es solo una fina envoltura para las cámaras de Mac y PC.

Delta es una fina envoltura sobre los aviones Boeing.

Etcétera.

Una nueva capacidad directamente de OpenAI es también una nueva capacidad para su hipotética startup. Es simplemente su trabajo como startup desarrollar suficiente trabajo en torno a esa capacidad para que sea lo suficientemente atractiva y útil para que los usuarios paguen por ella de forma incremental. A medida que mejora la tecnología en la que usted confía, también lo hace su producto.

La mayoría de las cosas comienzan como una fina envoltura. No es un pecado. El único pecado es quedarse en un envoltorio fino.

La diferencia entre lo bueno y lo grande es infinita.

Hoy en día existe una proliferación de demostraciones notables de productos de IA en línea. A pesar de esto, existe un retraso aparentemente gigantesco en la cantidad de productos de IA que realmente deleitan y resuelven problemas cuando están en manos de sus usuarios.

Esto se debe a que la inteligencia artificial en su forma actual es un conocedor de lo “suficientemente bueno”.

Cuando algo es “suficientemente bueno” y se encuentra en un entorno de demostración con barreras de seguridad, puede parecer mágico. Los modelos de lenguajes grandes (LLM) han reducido el costo de la inteligencia marginal en los productos a casi cero. Cree una interfaz de usuario simple, aplique una o dos funciones y luego agregue algunas llamadas API a OpenAI y, más rápido que nunca en la historia de la humanidad, tendrá algo que parece un producto increíble.

Desafortunadamente, o afortunadamente desde la perspectiva del fundador, crear excelentes productos de software sigue siendo increíblemente difícil. Antes de los LLM, el quid del trabajo necesario para crear un producto de software sorprendente era una amalgama de cientos de factores como una profunda comprensión del cliente, un diseño elegante que requiere gusto (no perspicacia técnica) y miles y miles de líneas de código que manejan todos los aspectos posibles. Caso extremo que un usuario puede encontrar al utilizar su herramienta.

Nada de eso ha cambiado. Sólo porque ahora es fácil construir algo que aspecto Ser un gran producto de software no significa que ahora sea fácil crear un gran producto de software.

Veamos la diferencia entre las tan difamadas “resumen de IA” de Google y la startup de búsqueda de IA de rápido crecimiento Perplexity.

Según algunas definiciones, Perplexity no es un producto “defendible”. En el nivel más alto, Perplexity son solo LLM que interactúan con los resultados de búsqueda. En un mundo con LLM en todas partes, ¿no podría el mejor motor de búsqueda de todos los tiempos simplemente arrojar un resumen de LLM sobre los resultados y enviar a Perplexity a la muerte de su startup? Seguramente pueden intentarlo, y lo intentaron. Hasta ahora, esos esfuerzos han sido infructuosos.

Los productos de software no se actualizan al más alto nivel. Son una colección masiva de detalles, y esos detalles marcan la diferencia en la forma en que resuelven los problemas de sus usuarios.

Perplexity ha dado en el clavo con los detalles: su interfaz de usuario tiene carácter pero es despiadadamente simple. Cuando llega a su página de búsqueda, el cursor se coloca inmediatamente en el cuadro de búsqueda. Su tiempo de respuesta es casi instantáneo e incluso está equipado con una encantadora pantalla de carga.

Las descripciones generales de IA de Google carecen del mismo toque obsesivo que Perplexity. A su vez, no se han ganado el mismo cariño de los usuarios. Ésta es la diferencia entre lo bueno y lo excelente: al alejarlos, pueden parecer iguales, pero al acercarlos están a kilómetros de distancia.

Podría escribir un libro entero sobre la observación de la diferencia engañosamente mínima pero en realidad gigantesca entre los dominios de la vida bastante buenos y verdaderamente grandiosos. Existe en todas partes y el software no es diferente. Hoy en día, la IA está “suficientemente buena” mercantilizada. No se acerca a una mercantilización verdaderamente grandiosa, y eso debería ser tranquilizador para todos los que aspiramos a crear excelentes productos.

La especialización importa

Desde que existen las startups, se les ha aconsejado (y han tenido éxito) centrar sus esfuerzos iniciales en problemas concretos. Los problemas de nicho rara vez tienen mercados lo suficientemente grandes como para mantener la atención de los operadores tradicionales y poder resolverlos por completo. Esto crea el espacio para que las nuevas empresas entren, innoven, tengan éxito y, finalmente, se expandan.

Esto es parte de nuestra hipótesis en Consensus. Google Scholar es la herramienta de búsqueda académica más utilizada en el mundo, pero no gusta a nadie. Esto se debe a que es una misión secundaria de Google: nunca le ha dado al problema de la búsqueda científica el tierno amor y apoyo que merece. Una startup como la nuestra puede proporcionarlo. Es, literalmente, todo lo que nos importa hacer. A Google le importan un millón de cosas más.

Los consejos probados en el tiempo sobre problemas específicos no han desaparecido repentinamente en la era de la IA. Seguirá sonando cierto cuando se creen productos a la sombra de empresas modelo fundamentales como OpenAI. Si lo único que importara fuera la potencia tecnológica bruta de un producto, entonces las nuevas empresas nunca tendrían éxito frente a las ya establecidas con mayores bolsillos y mejor tecnología. Lo que realmente importa son los detalles de su producto, desde el conjunto de funciones principales hasta el proceso de pago, que muestran al usuario que usted está ahí para resolver su problema especializado.

Como el famoso inversor en IA y ex director ejecutivo de GitHub (y actual inversor de Consensus), Nat Friedman, publicó recientemente en X: “La gente contrata un servicio de conserje para limpiar su oficina. No contratan un servicio laboral genérico, aunque básicamente sea lo mismo.” – consejo para startups de IA.

Si se midieran las capacidades brutas, una persona de la calle y un empleado de una empresa de servicios de limpieza son efectivamente idénticos. La única diferencia es algo de embalaje, algunos materiales baratos (productos de limpieza), un poco de experiencia y la confianza de que esta persona ha resuelto exactamente su problema antes. Esa diferencia impulsará a 99 de cada 100 personas a optar por pagar más por una empresa de servicios de limpieza.

La gente quiere utilizar lo que está diseñado para ello. Esta es quizás la frase más alentadora que un fundador de una empresa de inteligencia artificial podría escuchar hoy en día.

Cuando das un paso atrás y observas los tres puntos principales abordados anteriormente, este no es un consejo nuevo. Estos son algunos de los mismos inquilinos centrales que han hecho que las nuevas empresas tengan éxito al construirse a la sombra de empresas tradicionales más avanzadas tecnológicamente durante décadas.

Estar aterrorizado de que los grandes jugadores lleven su startup a la oscuridad es una característica de las startups, no un error. Es una de las cosas en la lista interminable de cosas que hacen que construir una startup exitosa sea realmente difícil.

Ahora todos tenemos una nueva e increíble tecnología a nuestro alcance. La reacción natural es creer que “todo está a punto de cambiar”. La realidad es que algunas cosas cambiarán pero la mayoría se parecerá al pasado. Estoy dispuesto a apostar a que una de esas cosas que persistirá es el espacio para crear empresas y productos increíbles junto a los gigantes que acaparan los titulares.

Habrá startups atropelladas creadas por los ganadores del espacio modelo fundacional. Sostengo que el radio de la explosión será menor de lo que la mayoría cree hoy.

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Esta historia apareció originalmente en Fortune.com