¿Es posible que la revolución de la IA generativa nunca madure más allá de su estado actual? Esa parece ser la sugerencia del escéptico del aprendizaje profundo Gary Marcus en su reciente publicación en el blog en la que afirmó que la «burbuja» de la IA generativa «ha comenzado a estallar». La IA generativa se refiere a los sistemas que pueden crear contenido nuevo, como texto, imágenes, código o audio, basándose en patrones aprendidos de grandes cantidades de datos existentes. Ciertamente, varias noticias recientes e informes de analistas han cuestionado la utilidad inmediata y el valor económico de la IA generativa, especialmente los bots basados ​​en modelos de lenguaje grandes (LLM). Hemos visto ese escepticismo antes sobre las nuevas tecnologías. Newsweek publicó un famoso artículo en 1995 que afirmaba que Internet fracasaría, argumentando que la web estaba sobrevalorada y era poco práctica. Hoy, mientras navegamos en un mundo transformado por Internet, vale la pena considerar si el escepticismo actual sobre la IA generativa podría ser igualmente miope. ¿Podríamos estar subestimando el potencial a largo plazo de la IA mientras nos centramos en sus desafíos a corto plazo? Por ejemplo, Goldman Sachs recientemente se mostró en desacuerdo en un informe titulado: “Gen AI: Too much spend, too little benefit?” (Inteligencia artificial de generación temprana: ¿demasiado gasto, muy poco beneficio?). Y, una nueva encuesta de la empresa de mercado freelance Upwork reveló que “casi la mitad (47%) de los empleados que utilizan IA dicen que no tienen idea de cómo lograr las ganancias de productividad que sus empleadores esperan, y el 77% dice que estas herramientas en realidad han disminuido su productividad y han aumentado su carga de trabajo”. Hace un año, la firma de analistas de la industria Gartner colocó a la IA de generación temprana en el “pico de las expectativas infladas”. Sin embargo, la firma dijo más recientemente que la tecnología estaba cayendo en el “valle de la desilusión”. Gartner define esto como el punto en el que el interés disminuye a medida que los experimentos e implementaciones no dan resultados. Fuente: Gartner Si bien la evaluación reciente de Gartner apunta a una fase de decepción con la IA de generación temprana, este patrón cíclico de adopción de tecnología no es nuevo. La acumulación de expectativas, comúnmente conocida como exageración, es un componente natural del comportamiento humano. Nos atraen las novedades y el potencial que parecen ofrecer. Lamentablemente, las primeras narrativas que surgen en torno a las nuevas tecnologías suelen ser erróneas. Traducir ese potencial en beneficios y valor en el mundo real es una tarea ardua, y rara vez resulta tan fluida como se espera. El analista Benedict Evans analizó recientemente “lo que sucede cuando los sueños utópicos del maximalismo de la IA se encuentran con la realidad caótica del comportamiento del consumidor y los presupuestos de TI de las empresas: lleva más tiempo del que se piensa y es complicado”. Sobrestimar las promesas de los nuevos sistemas es la base misma de las burbujas. Todo esto es otra forma de expresar una observación que se hizo hace décadas. Roy Amara, informático de la Universidad de Stanford y durante mucho tiempo director del Instituto para el Futuro, dijo en 1973 que “tendemos a sobrestimar el impacto de una nueva tecnología en el corto plazo, pero lo subestimamos en el largo plazo”. Esta verdad de esta afirmación ha sido ampliamente observada y ahora se conoce como “Ley de Amara”. El hecho es que a menudo una nueva tecnología y su ecosistema de apoyo simplemente tardan en madurar. En 1977, Ken Olsen, el CEO de Digital Equipment Corporation, que entonces era una de las empresas informáticas más exitosas del mundo, dijo: «No hay razón para que alguien quiera una computadora en su casa». La tecnología de la computación personal era entonces inmadura, ya que esto fue varios años antes de que se introdujera la IBM PC. Sin embargo, las computadoras personales posteriormente se volvieron omnipresentes, no solo en nuestros hogares sino también en nuestros bolsillos. Solo tomó tiempo. La probable progresión de la tecnología de IA Dado el contexto histórico, es intrigante considerar cómo podría evolucionar la IA. En un estudio de 2018, PwC describió tres ciclos superpuestos de automatización impulsados ​​​​por IA que se extenderán hasta la década de 2030, cada uno con su propio grado de impacto. Estos ciclos son la ola de algoritmos que proyectaron para principios de la década de 2020, la ola de aumento que prevalecerá hasta finales de la década de 2020 y la ola de autonomía que se espera que madure a mediados de la década de 2030. Esta proyección parece profética, ya que gran parte de la discusión ahora se centra en cómo la IA aumenta las habilidades y el trabajo humanos. Por ejemplo, el primer Principio de Confianza y Transparencia de IBM establece que el propósito de la IA es aumentar la inteligencia humana. Un artículo de HBR titulado “Cómo la IA generativa puede aumentar la creatividad humana” explora la relación entre el ser humano y la IA. El director ejecutivo de JPMorgan Chase and Co., Jamie Dimon, dijo que la tecnología de IA podría “mejorar prácticamente todos los trabajos”. Ya hay muchos ejemplos de este tipo. En el ámbito de la atención médica, las herramientas de diagnóstico impulsadas por IA están ayudando a la precisión de la detección de enfermedades, mientras que en las finanzas, los algoritmos de IA están mejorando la detección de fraudes y la gestión de riesgos. El servicio de atención al cliente también se está beneficiando de la IA mediante sofisticados chatbots que brindan asistencia las 24 horas del día, los 7 días de la semana y agilizan las interacciones con los clientes. Estos ejemplos ilustran que la IA, si bien aún no es revolucionaria, está ayudando constantemente a las capacidades humanas y mejorando la eficiencia en todas las industrias. La mejora no es la automatización total de las tareas humanas, ni es probable que elimine muchos trabajos. De esta manera, el estado actual de la IA es similar al de otras herramientas habilitadas por computadora, como el procesamiento de textos y las hojas de cálculo. Una vez dominadas, son mejoras definitivas de la productividad, pero no cambiaron fundamentalmente el mundo. Esta ola de aumento refleja con precisión el estado actual de la tecnología de IA. Por debajo de las expectativas Gran parte del revuelo ha girado en torno a la expectativa de que la generación de IA es revolucionaria, o lo será muy pronto. La brecha entre esa expectativa y la realidad actual está generando desilusión y temores de que estalle una burbuja de IA. Lo que falta en esta conversación es un marco temporal realista. Evans cuenta una historia sobre el capitalista de riesgo Marc Andreessen, a quien le gustaba decir que todas las ideas fallidas de la burbuja de las puntocom funcionarían ahora. Solo tomó tiempo. El desarrollo y la implementación de la IA seguirán avanzando. Será más rápido y más espectacular en algunas industrias que en otras y se acelerará en ciertas profesiones. En otras palabras, habrá ejemplos continuos de ganancias impresionantes en rendimiento y capacidad y otras historias en las que se percibe que la tecnología de IA se queda corta. El futuro de la generación de IA, entonces, será muy desigual. Por lo tanto, esta es su incómoda fase adolescente. La revolución de la IA está llegando La generación de IA demostrará ser revolucionaria, aunque tal vez no tan pronto como han predicho los expertos más optimistas. Lo más probable es que los efectos más significativos de la IA se sientan en diez años, justo a tiempo para coincidir con lo que PwC describió como la ola de autonomía. Es entonces cuando la IA podrá analizar datos de múltiples fuentes, tomar decisiones y realizar acciones físicas con poca o ninguna intervención humana. En otras palabras, cuando los agentes de IA estén completamente maduros. A medida que nos acercamos a la ola de autonomía a mediados de la década de 2030, podemos ser testigos de cómo las aplicaciones de la IA se generalizan, como en la medicina de precisión y los robots humanoides que hoy parecen ciencia ficción. Es en esta fase, por ejemplo, cuando pueden aparecer a gran escala vehículos totalmente autónomos sin conductor. Hoy, la IA ya está aumentando las capacidades humanas de maneras significativas. La revolución de la IA no está llegando, sino que se está desarrollando ante nuestros ojos, aunque tal vez de forma más gradual de lo que algunos predijeron. La percepción de una desaceleración del progreso o de los resultados podría dar lugar a más historias sobre la IA que no está a la altura de las expectativas y a un mayor pesimismo sobre su futuro. Claramente, el viaje no está exento de desafíos. A largo plazo, de acuerdo con la ley de Amara, la IA madurará y estará a la altura de las predicciones revolucionarias. Gary Grossman es vicepresidente ejecutivo de prácticas tecnológicas en Edelman. DataDecisionMakers ¡Bienvenido a la comunidad VentureBeat! DataDecisionMakers es un lugar donde los expertos, incluidos los técnicos que trabajan con datos, pueden compartir ideas e innovaciones relacionadas con los datos. Si desea leer sobre ideas de vanguardia e información actualizada, mejores prácticas y el futuro de los datos y la tecnología de datos, únase a nosotros en DataDecisionMakers. ¡Incluso podría considerar contribuir con un artículo propio! Lea más de DataDecisionMakers