Esta nueva y 'mágica' tecnología de IA es lo más buscado en Silicon Valley: por qué todo el mundo suspira por la inteligencia artificial generativa

Las herramientas de IA generativa pueden utilizarse para crear una variedad de textos e imágenes como ésta, producida por DALL-E 2 de OpenAI.
Las herramientas de IA generativa pueden utilizarse para crear una variedad de textos e imágenes como ésta, producida por DALL-E 2 de OpenAI.
  • El campo de la IA generativa, o la IA que puede crear contenido, ha explotado recientemente en popularidad.
  • Sin embargo, muchos expresan preocupaciones éticas y de seguridad, así como dudas sobre la viabilidad del modelo de negocio.

Este año, solo 4 empresas de IA generativa han recaudado más de 370 millones de dólares (alrededor de 373 millones de euros al cambio actual) en capital, y 3 de ellas han alcanzado el estatus de unicornio (empresa con valor de más de 1.000 millones) al irrumpir en la escena tecnológica y atraer la fascinación de inversores y consumidores por igual.

Las empresas —Cresta, Adept AI, Stability AI y Jasper— son prometedoras en el campo de la IA generativa, un espacio emergente cuyas valoraciones de 1.000 millones de dólares y rondas masivas han contrastado con el pesimismo generalizado del capital riesgo de 2022.

Pero,¿qué es la IA generativa? ¿Qué es lo que tiene a los inversores clamando por un lugar en las rondas al rojo vivo mientras luchan con las preocupaciones éticas y de seguridad existenciales de la industria?

La popularidad de la IA generativa

En pocas palabras, la IA generativa se refiere a la inteligencia artificial que puede crear contenido.

"El modelo no trata de clasificar una imagen, por ejemplo, si es un gato o un perro, o decir una predicción del tipo, oye, ¿cómo es tu viaje de retorno de clientes?", cuenta Kanu Gulati, socio de Khosla Ventures. "En realidad, se trata de generar contenido desde cero".

Los avances tecnológicos de los últimos años —en concreto los modelos de transformación y difusión— han hecho posible la IA generativa. Los modelos de IA se refieren al entrenamiento y despliegue de algoritmos en un conjunto de datos.

Los modelos transformadores entienden el contexto, lo que los hace ideales para generar un lenguaje humano lleno de matices. Los modelos de difusión funcionan añadiendo ruido a las imágenes antes de invertir el proceso para recrear la imagen original. A continuación, estos modelos pueden volver a aplicar este proceso aprendido al ruido puro, eliminando lentamente el ruido hasta crear la imagen deseada. Este proceso es el que ayuda a empresas como Stability AI a generar imágenes.

"No es una democratización, es una banalización del arte": los artistas cargan contra las imágenes generadas por IA, aunque algunos les ven potencial

Una imagen generada por inteligencia artificial.

El entusiasmo por la IA generativa comenzó con usuarios inmersos en comunidades online dedicadas a publicar imágenes generadas por la IA, desde la foto del anuario del instituto de Shrek hasta un tapiz medieval que representa la abducción de una vaca por parte de un extraterrestre.

En los últimos tiempos, las startups han aplicado esta tecnología a casos de uso más prácticos.

En el ámbito de las imágenes generadas por la IA, abundan empresas como OpenAI, Stability AI, Midjourney y Craiyon, mientras que las startups que generan texto, como Jasper y Copy.ai, ayudan a los escritores a crear artículos y titulares de blogs. Otras startups producen avatares de vídeo, editan fotos y vídeos, escriben código y crean respuestas de atención al cliente.

Para Saam Motamedi, socio de la empresa de capital riesgo Greylock, algunos de los avances más interesantes provienen de la IA multimodal, o IA que funciona en múltiples modos como texto, imágenes y vídeo, lo que, según él, hará que "los trabajadores sean más productivos".

Motamedi puso dinero detrás de esa apuesta invirtiendo en Adept AI, una startup que crea un "sistema que puede hacer cualquier cosa que un humano pueda hacer frente a un ordenador". En la práctica, esto significa que los usuarios pueden instruir a la IA para que realice tareas que van desde encontrar una casa de 4 habitaciones hasta crear una columna de beneficios en Excel.

Ser más realistas

A pesar de su optimismo en este ámbito, Gulati y Motamedi coinciden en que la IA generativa también plantea una serie de problemas éticos y de seguridad.

Motamedi organiza sus preocupaciones en 3 grupos: los que tienen un actor malicioso, los que no tienen un actor malicioso y los que se refieren a la propiedad.

En el primer grupo, los individuos pueden "envenenar" insidiosamente los datos de entrenamiento para distorsionar el resultado de la IA o incluso utilizarla para suplantar a otros. 

"Hay una empresa en la que invertimos, Resemble AI, que realmente genera voces", cuenta Bryan Rosenblatt, socio de Craft Ventures. "Dios no lo quiera, ver un mensaje del presidente diciendo algo que no han dicho: eso da miedo".

Los actores de doblaje creen que la inteligencia artificial no acabará con su trabajo, pero asumen que traerá más precariedad al sector

Locución y doblaje con inteligencia artificial.

Incluso cuando no hay actores maliciosos, los sesgos en los datos con los que se entrena la IA pueden conducir a resultados sesgados, por ejemplo, un modelo que crea una foto de un hombre blanco cuando se le pide que produzca una imagen de un director general, cuenta Gulati.

Además, juicios de gran repercusión como el de Thaler contra Vidal plantean dudas sobre quién es el autor del arte generado por la IA.

Y aunque los inversores y los fundadores aseguran a los consumidores y a los creadores que la IA se utilizará para aumentar —no para sustituir— las capacidades humanas, muchos siguen preguntándose si están en juego los puestos de trabajo de artistas, vendedores y desarrolladores.

Para Gulati, Motamedi y Rosenblatt, que han invertido en este sector, la clave está en encontrar empresas que incorporen barreras de seguridad en cada paso de su proceso de desarrollo, como el filtro de contenidos de OpenAI, o que creen activamente herramientas de defensa, como el detector de voz falsa de Resemble AI.

Para otros inversores, las preocupaciones se centran en la viabilidad de las startups de IA generativa como negocios centrados en la empresa financiadas con capital riesgo.

"Donde veo el presupuesto a largo plazo en la empresa es normalmente en torno al director financiero, el CISO, el jefe de recursos humanos, el director de tecnología, el vicepresidente de ventas, el vicepresidente de finanzas", cuenta Anna Khan, un socio general de CRV. "No veo que la IA generativa hoy en día a través de sus primeros casos de uso exija ninguno de esos presupuestos todavía".

Khan añade que aún no está convencida de que los productos de IA generativa sean lo suficientemente convincentes como para conseguir contratos de gran envergadura y una expansión del uso, pero que está atenta a la tracción de los productos entre las empresas escépticas no tecnológicas.

Mientras tanto, los inversores esperan que tanto las empresas como los consumidores sigan experimentando con esta tecnología.

Todo el mundo puede ser usuario, todo el mundo puede experimentar su magia y todo el mundo tiene ese momento de "aha"", cuenta Rosenblatt. "La viralidad está incorporada".

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