Se acerca la revolución de la IA. Pero no tan rápido como algunas personas piensan.

Aug 05, 2023

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Desde la energía de vapor hasta Internet, siempre ha habido un desfase entre la invención y la adopción de tecnología en todas las industrias y la economía.

Por Steve Lohr

Steve Lohr cubre tecnología y economía.

Lori Beer, directora global de información de JPMorgan Chase, habla sobre la última inteligencia artificial con el entusiasmo de un converso. Ella se refiere a los chatbots de IA como ChatGPT, con su capacidad de producir de todo, desde poesía hasta programas de computadora, como “transformadores” y un “cambio de paradigma”.

Pero no llegará pronto al banco más grande del país. JPMorgan bloqueó el acceso a ChatGPT desde sus computadoras y les dijo a sus 300.000 trabajadores que no ingresaran ninguna información bancaria en el chatbot ni en otras herramientas de inteligencia artificial generativa.

Por ahora, dijo Beer, existen demasiados riesgos de filtración de datos confidenciales, preguntas sobre cómo se utilizan los datos y sobre la precisión de las respuestas generadas por la IA. El banco ha creado una red privada y amurallada para permitir que unos cientos de científicos e ingenieros de datos experimenten con la tecnología. Están explorando usos como automatizar y mejorar el soporte técnico y el desarrollo de software.

En todo el mundo empresarial estadounidense, la perspectiva es muy parecida. La IA generativa, el motor de software detrás de ChatGPT, se considera una nueva y emocionante ola de tecnología. Pero las empresas de todos los sectores están probando principalmente la tecnología y pensando en la economía. Su uso generalizado en muchas empresas podría tardar años.

Según las previsiones, la IA generativa podría impulsar considerablemente la productividad y añadir billones de dólares a la economía mundial. Sin embargo, la lección de la historia, desde la energía a vapor hasta Internet, es que existe un largo desfase entre la llegada de nuevas tecnologías importantes y su adopción generalizada, que es lo que transforma las industrias y ayuda a impulsar la economía.

Tome Internet. En la década de 1990, había predicciones seguras de que Internet y la web alterarían las industrias minorista, publicitaria y de medios. Esas predicciones resultaron ser ciertas, pero eso fue más de una década después, mucho después de que estallara la burbuja de las puntocom.

Durante ese tiempo, la tecnología mejoró y los costos bajaron, por lo que los cuellos de botella desaparecieron. Las conexiones a Internet de banda ancha finalmente se convirtieron en algo común. Se desarrollaron sistemas de pago fáciles de usar. La tecnología de transmisión de audio y video mejoró mucho.

Lo que impulsó el desarrollo fue una avalancha de dinero y una oleada de prueba y error empresarial.

"Esta vez vamos a ver una fiebre del oro similar", dijo Vijay Sankaran, director de tecnología de Johnson Controls, un gran proveedor de equipos, software y servicios de construcción. "Veremos mucho aprendizaje".

El frenesí inversor ya está en marcha. En el primer semestre de 2023, la financiación para nuevas empresas de IA generativa alcanzó los 15.300 millones de dólares, casi tres veces el total de todo el año pasado, según PitchBook, que rastrea las inversiones iniciales.

Los gerentes de tecnología corporativa están probando software de IA generativa de una gran cantidad de proveedores y observando cómo se mueve la industria.

En noviembre, cuando ChatGPT se puso a disposición del público, fue un "momento Netscape" para la IA generativa, dijo Rob Thomas, director comercial de IBM, refiriéndose a la introducción del navegador por parte de Netscape en 1994. "Eso dio vida a Internet". dijo el señor Thomas. Pero fue sólo el comienzo, ya que abrió una puerta a nuevas oportunidades de negocio que tardaron años en explotar.

En un informe reciente, el McKinsey Global Institute, el brazo de investigación de la consultora, incluyó un cronograma para la adopción generalizada de aplicaciones de IA generativa. Supuso una mejora constante en la tecnología actualmente conocida, pero no avances futuros. Su pronóstico de adopción generalizada no fue ni corto ni preciso: un rango de ocho a 27 años.

La amplia gama se explica al conectar diferentes supuestos sobre los ciclos económicos, la regulación gubernamental, las culturas corporativas y las decisiones de gestión.

“Aquí no estamos modelando las leyes de la física; estamos modelando economías y sociedades, personas y empresas”, dijo Michael Chui, socio del McKinsey Global Institute. "Lo que sucede es en gran medida el resultado de decisiones humanas".

La tecnología se difunde por toda la economía a través de las personas, que aportan sus habilidades a nuevas industrias. Hace unos meses, Davis Liang dejó un grupo de IA en Meta para unirse a Abridge, una nueva empresa de atención médica que registra y resume las visitas de los pacientes a los médicos. Su software de inteligencia artificial generativa puede ahorrarles a los médicos horas de escribir notas de pacientes e informes de facturación.

El Sr. Liang, un científico informático de 29 años, ha sido autor de artículos científicos y ayudó a construir los llamados modelos de lenguaje grandes que animan la IA generativa.

Sus habilidades están en demanda estos días. Liang se negó a decirlo, pero las personas con su experiencia y experiencia en empresas emergentes de IA generativa generalmente reciben un salario base de más de 200.000 dólares, y las subvenciones de acciones pueden potencialmente elevar la compensación total mucho más.

El principal atractivo de Abridge, dijo Liang, era aplicar la "herramienta superpoderosa" de la IA en la atención médica y "mejorar la vida laboral de los médicos". Fue reclutado por Zachary Lipton, un ex científico investigador del grupo de inteligencia artificial de Amazon, que es profesor asistente en la Universidad Carnegie Mellon. Lipton se unió a Abridge a principios de este año como director científico.

"No estamos trabajando en anuncios ni nada por el estilo", dijo Lipton. "Hay un nivel de satisfacción cuando uno recibe cartas de agradecimiento de los médicos todos los días".

Las nuevas tecnologías importantes son motores de innovación continua, generando empresas emergentes que crean aplicaciones para hacer que la tecnología subyacente sea útil y accesible. En sus primeros años, la computadora personal era vista como un juguete para aficionados. Pero la creación del programa de hoja de cálculo, la “aplicación estrella” de su época, convirtió a la PC en una herramienta esencial en los negocios.

Sarah Nagy dirigió un equipo de ciencia de datos en Citadel, una firma de inversión gigante, en 2020, cuando jugó por primera vez con GPT-3. Pasaron más de dos años antes de que OpenAI lanzara ChatGPT. Pero el poder de la tecnología fundamental se hizo evidente en 2020.

La Sra. Nagy quedó particularmente impresionada por la capacidad del software para generar código informático a partir de comandos de texto. Pensó que eso podría ayudar a democratizar el análisis de datos dentro de las empresas, haciéndolo ampliamente accesible para los empresarios en lugar de un grupo de élite.

En 2021, Nagy fundó Seek AI para perseguir ese objetivo. La nueva empresa de Nueva York tiene ahora alrededor de dos docenas de clientes en las industrias de tecnología, comercio minorista y finanzas, la mayoría trabajando en proyectos piloto.

Usando el software de Seek AI, un gerente minorista, por ejemplo, podría escribir preguntas sobre ventas de productos, campañas publicitarias y desempeño en línea versus en la tienda para guiar la estrategia y el gasto de marketing. Luego, el software transforma las palabras en una consulta codificada por computadora, busca en el almacén de datos de la empresa y devuelve respuestas en texto o recupera los datos relevantes.

Los empresarios, dijo Nagy, pueden obtener respuestas casi instantáneamente o en un día en lugar de un par de semanas, si tienen que hacer una solicitud para algo que requiere la atención de un miembro de un equipo de ciencia de datos.

"A fin de cuentas, estamos tratando de reducir el tiempo que lleva obtener una respuesta o datos útiles", dijo la Sra. Nagy.

Ahorrar tiempo y optimizar el trabajo dentro de las empresas son los primeros objetivos principales de la IA generativa en la mayoría de las empresas. Los nuevos productos y servicios llegarán más adelante.

Este año, JPMorgan registró IndexGPT como posible nombre para un producto generativo de asesoramiento de inversiones impulsado por IA.

"Eso es algo que veremos y continuaremos evaluando con el tiempo", dijo Beer, líder tecnológica del banco. "Pero aún no está cerca de su lanzamiento".

Steve Lohr cubre temas de tecnología, economía y fuerza laboral. Formó parte del equipo que recibió el Premio Pulitzer por su reportaje explicativo en 2013. Más sobre Steve Lohr

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