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El llamado a la formulación de políticas es un reconocimiento de la inmensa tarea que tenemos por delante y de que ni siquiera las empresas gigantes de inteligencia artificial como Google pueden hacerlo solas. Se necesitarán inversiones generalizadas en infraestructura e innovaciones adicionales por parte de los gobiernos y las empresas.
Las empresas, desde las pequeñas empresas emergentes hasta las grandes corporaciones, tendrán que tomar los modelos básicos, como Gemini de Google, y “adaptarlos a sus propias aplicaciones, a sus propios entornos y a sus propios dominios”, afirma Manyika. En algunos casos, afirma, Google ha realizado parte de la adaptación, “porque nos resulta interesante”.
Por ejemplo, Google lanzó Med-Géminis en mayoutilizando las capacidades multimodales de su modelo base para ayudar en una amplia gama de tareas médicas, incluyendo la toma de decisiones diagnósticas basadas en imágenes, videos de cirugías e información en registros médicos electrónicos. Ahora, dice Manyika, depende de los profesionales de la salud y los investigadores “pensar cómo aplicar esto, porque no estamos en el negocio de la atención médica de esa manera”. Pero, dice, “les está dando ventaja”.
Pero ahí radica el gran desafío que se presenta para el futuro si la IA pretende transformar la economía.
A pesar de la fanfarria en torno a la IA generativa y los miles de millones de dólares que fluyen hacia las empresas emergentes en torno a esta tecnología, la velocidad de su difusión en el mundo empresarial no es del todo alentadora. Según una encuesta realizada a miles de empresas La Oficina del Censo de Estados Unidos, publicada en marzoEn 2023, la proporción de empresas que utilizan IA aumentó de aproximadamente el 3,7 % al 5,4 % en febrero de este año, y se espera que alcance alrededor del 6,6 % a finales de año. La mayor parte de esta adopción se ha producido en sectores como las finanzas y la tecnología. Industrias como la construcción y la fabricación prácticamente no se han visto afectadas. La principal razón de la falta de interés: lo que la mayoría de las empresas ven como la “inaplicabilidad” de la IA a sus negocios.
Para muchas empresas, en particular las pequeñas, todavía es necesario un gran acto de fe para apostar por la IA e invertir el dinero y el tiempo necesarios para reorganizar las funciones empresariales en torno a ella. Además de no ver ningún valor en la tecnología, muchos líderes empresariales tienen dudas constantes sobre la fiabilidad de los modelos de IA generativos: las alucinaciones son una cosa en una sala de chat, pero otra muy distinta en la planta de fabricación o en la sala de emergencias de un hospital. También les preocupa la privacidad de los datos y la seguridad de la información confidencial. Sin modelos de IA más adaptados a las necesidades de las distintas empresas, es probable que muchas se queden al margen.
Mientras tanto, Silicon Valley y las grandes empresas tecnológicas están obsesionadas con los agentes inteligentes y con los vídeos creados por la IA generativa; las fortunas de individuos y empresas se están amasando con la promesa de potenciar los teléfonos inteligentes y las búsquedas en Internet. Como a principios de la década de 2010, gran parte del resto de la economía está siendo excluida. No se está beneficiando ni de las recompensas financieras de la tecnología ni de su capacidad para expandir grandes sectores y hacerlos más productivos.
Tal vez sea demasiado esperar que las grandes tecnológicas cambien, que de repente se preocupen por usar su enorme poder para beneficiar a sectores como el manufacturero. Después de todo, las grandes tecnológicas hacen lo que hacen.
Y no será fácil para las empresas de IA repensar sus enormes modelos de base para estos problemas del mundo real. Tendrán que interactuar con expertos de la industria de una amplia variedad de sectores y responder a sus necesidades. Pero la realidad es que las grandes empresas de IA son las únicas organizaciones con el enorme poder computacional para ejecutar los modelos de base actuales y el talento para inventar las próximas generaciones de la tecnología.
Así que, les guste o no, al dominar el campo, han asumido la responsabilidad de su amplia aplicabilidad. Si asumirán esa responsabilidad para nuestro beneficio o (una vez más) la ignorarán en aras del canto de sirena de la acumulación de riqueza, tarde o temprano se revelará, tal vez inicialmente en esas cifras trimestrales a menudo casi indescifrables del sitio web de la Oficina de Estadísticas Laborales de Estados Unidos.
