Tras el boom, es el momento de la consolidación: todos los desafíos que la IA tiene este 2024, desde los chips al nuevo escenario geopolítico

Era finales de 1970 cuando Marvin Minsky, considerado uno de los padres de la inteligencia artificial, se vino arriba con unas declaraciones que hizo para un reportaje de la revista Life:

"En tres u ocho años veremos una máquina con la inteligencia de un ser humano promedio. Una máquina capaz de leer a Shakespeare, engrasar un coche, protagonizar intrigas en el trabajo, contar chistes o pelearse. En ese momento, la máquina se empezará a enseñar a sí misma a una velocidad increíble. En meses, será una genia. Poco después, su poder será incalculable".

Han pasado algo más de 53 años desde que esas palabras vieran la luz, y Minsky, sobra decirlo, erró el tiro. Hace medio siglo quedó patente que hacer predicciones sobre una tecnología tan volátil como la inteligencia artificial es algo quimérico. Nadie, por ejemplo, pensaba en octubre de 2022 que los debates sobre el papel de la IA en la transformación del empleo iban a tomarse tan en serio hoy.

Pero en noviembre de ese año, solo un mes después, apareció ChatGPT, un chatbot basado en el modelo de procesamiento de lenguaje natural masivo de OpenAI. Ni siquiera sus responsables confiaban en que el producto fuese a ser un éxito. El resto es historia. OpenAI es hoy la compañía tecnológica de moda en Silicon Valley, donde, por cierto, vuelven a pasar cosas.

La IA hará repensar la infraestructura tecnológica en 2024, según directivos y expertos

A pesar de que hacer predicciones sobre lo que sucederá con esta tecnología en 2024, algunas tendencias resultan evidentes. El meteórico despegue de la industria del chip, la ampliación de los debates en torno a la sostenibilidad y las éticas de estos desarrollos, el papel que adquirirán las compañías y comunidades tecnológicas, la aparición de empleos y de más regulaciones...

Business Insider España ya ha hablado con varios expertos de la industria para destacar, por ejemplo, cómo 2024 será el año de los dispositivos con IA —incluso del nacimiento de más robots multitarea, capaces de entrenarse a sí mismos—. No en balde, Windows y Microsoft están impulsando el mayor cambio en más de 30 años en los teclados comunes gracias al auge de estas herramientas.

También será el año en el que los debates entre los desarrollos open source y los cerrados serán más profundos, algo evidente después de que hace días OpenAI vetase el desarrollo de un modelo sobre su GPT-4 que permitía crear un chatbot con conocimiento sobre los documentos judiciales de la causa en EEUU contra Jeffrey Epstein.

"No es tu modelo, no es tu GPT", escribía hace unos días Delip Rao, investigador y divulgador sobre inteligencia artificial. 

"Todos los que están subiendo cosas a la tienda de GPT escribiendo funciones gratuitamente para OpenAI serán considerados mano de obra casi gratuita. Apuesto a que los ingresos que recibirán muchos de ellos apenas serán de unos centavos. Quienes pensaban que esto iba a ser como cuando nació la App Store de iPhone... se engañaban".

Es 2024. Prepárate, porque estas son algunas de las tendencias en el mundo de la IA a tener en cuenta:

El mercado de los chips se disparará gracias al auge de la IA, ampliando una brecha entre China y Occidente

Dado que muchos especialistas dan por hecho que 2024 será el año en el que aparecerán cada vez más dispositivos con capacidades IA, hay algo evidente: esos aparatos necesitarán semiconductores. Atrás queda la crisis de distribución de procesadores de años atrás, si bien no se ha despejado plenamente el temor a que vuelva a suceder. 

En cualquier caso, IDC, una de las firmas de análisis más conocidas de la industria tecnológica, estima que muchos de los procesadores preparados para dar la capacidad de computación que demanda la IA darán el salto de los grandes centros de datos y de los grandes hubs tecnológicos a los dispositivos personales, lo que se alinea con lo descrito antes.

Además, IDC aduce que, debido a la recuperación de la demanda de smartphones y precisamente debido a la fuerte demanda de chips IA, el mercado volverá a la senda de crecimiento en 2024... con un crecimiento anual de doble dígito, que llegará a alcanzar un 20%.

También es un desafío. "El mercado global de los chips IA crecerá rápidamente en los próximos años, pero es un mercado muy concentrado que depende de muy pocos players, ubicándose los mayores en EEUU y Taiwán", recordaba este análisis de Thomson Reuters. China, que está haciendo una fuerte apuesta por la IA, todavía depende mucho de chips estadounidenses.

Por eso, el mismo análisis prevé que continúen acelerándose los esfuerzos del gigante asiático por desarrollar su propia industria de chips IA. Por su parte, Bruselas ha intentado estos años poner en marcha también su producción local, crucial para garantizar su soberanía industrial futura. Es pronto para ver qué frutos se han recogido de lo sembrado, eso sí.

Sin embargo, las startups europeas especializadas —que representan menos del 10% del mercado de semiconductores— parecen estar eligiendo bando en esta nueva guerra: están adaptando sus desarrollos a las exigencias de EEUU y el resto de Occidente con respecto a las exportaciones de tecnología crítica a China.

No solo harán falta nuevos roles profesionales: también más datos, de más calidad, y con debates sobre cómo ha sido su extracción

Los grandes modelos de inteligencia artificial no solo requieren de una gran capacidad de computación bruta que le ofrezca el hardware más puntero del mercado. Para que un modelo sea eficaz, también requieren de grandes cantidades de datos con la que entrenar el sistema. Y esa información, por supuesto, debe ser de calidad.

No es lo mismo, eso sí, entrenar un modelo de IA para reconocer rostros o para dotar a un coche autónomo de visión artificial que para generar texto, imágenes, vídeo o canciones. Los modelos de IA generativa que más se han popularizado durante 2022 y 2023, como los motores GPT de OpenAI o DALL-E y Stable Diffusion —entre otros— tienen algo muy controvertido en común.

Son modelos de gran tamaño —los large models— que han sido entrenados con grandes cantidades de datos, por lo general, extraídos de internet. Esto ha devenido en un sinfín de polémicas al detectar muchos artistas que estos motores estaban generando imágenes basándose en su trabajo. Muchos equipos detrás de estas IA han usado un trabajo por el que no han pagado.

Esto implica un desafío regulatorio —algunos eurodiputados consideran que la regulación del copyright es un buen punto de partida desde el que responder, sin esperar a que el Reglamento de la IA entre en aplicación en mínimo dos años— pero también un desafío ético que ha llegado ya a los tribunales. The New York Times ha presentado una demanda contra OpenAI.

Las discusiones sobre cómo se extraen y recopilan grandes cantidades de datos serán una constante en 2024, y es que involucra muchos desafiantes equilibrios, como advertía Thomson Reuters: entre privacidad e innovación, seguridad y apertura, soberanía y coperación....

Más allá de la IA generativa y del cómo se extraigan esos datos: si estos son el petróleo de la economía digital, también empieza a escasear. Una solución a ese problema sería la apuesta por la creación de datos sintéticos, que pasarán a ser considerados un valioso activo intangible en cada vez más compañías. 2024 será el año de estos datos sintéticos y de los gemelos digitales.

La aparición de datos de alta calidad será crucial para la industria de la IA en 2024, lo que también impactaría en otras áreas de la tecnología como la robótica. Cada vez más compañías, como DeepMind, de Google, están apostando por la integración de la IA en sus robots. Esto permitiría ver el auge de robots multitarea.

El razonamiento es muy sencillo: si programar o entrenar un brazo robótico para que recoja tuercas es muy complicado, el contar con grandes modelos de inteligencia artificial capaces de ayudar al robot a entender qué se le está demandando permitiría que el brazo robótico sirviese para recoger piezas e incluso para apretar tuercas o dar martillazos.

La respuesta: precisión en vez de escala, el momento de los 'pequeños' modelos de lenguaje

Si en 2022 y 2023 la IA ha experimentado un boom en el interés de los usuarios finales es porque con ChatGPT y otros modelos generativos se ha visto la aplicabilidad que estas tecnologías tienen sobre muchos negocios y compañías.

Uno de los más evidentes es la aparición de chatbots más sofisticados para ofrecer sistemas de atención al cliente o al proveedor. La aparición de estos modelos permiten ofrecer nuevas formas de interactuar con audiencias y potenciales clientes a un sinfín de marcas de diversos sectores.

Por supuesto, hay desafíos en ese sentido: no, la apuesta por modelos privativos en lugar de por el open source es posiblemente el mayor obstáculo para que las herramientas de terceros creadas con los grandes modelos de IA supongan una revolución económica como lo supuso la aparición de la App Store en iPhone, con el consiguiente nacimiento de cientos y miles de apps y empresas.

Al aceleracionismo efectivo no le importa que los humanos sean sustituidos por la IA mientras ellos estén ahí para ganar dinero con ello

La situación ahora mismo es la siguiente. Compañías como Meta o IBM han anunciado una alianza para apostar por el desarrollo abierto de esta tecnología —cuestión aparte es si los esfuerzos de Meta por una IA abierta sean consecuentes y coherentes con lo conseguido hasta ahora por sus equipos—. Al frente se encuentran firmas como Google y OpenAI.

Por parte de la comunidad open source estarán los pequeños modelos de lenguaje natural que abogarán por precisión antes que por escala y que podría representar un notable hueco en la industria de la IA a lo largo de 2024. Sus posibilidades son notables, en tanto que sus despliegues son ostensiblemente más baratos.

Un modelo más pequeño no solo requiere de una inversión menor en hardware y costes, sino que muchas empresas que deseen integrar IA en su operativa podrán encontrar alternativas a los grandes players como OpenAI adoptando distintas soluciones más pequeñas de terceros, cada una enfocada a una tarea concreta.

Europa ha sido la primera en regular, pero no será la única y los enfoques serán muy distintos a lo largo y ancho del globo

El pasado 8 de diciembre el trílogo entre el Consejo de la Unión Europea, el Parlamento Europeo y la Comisión Europea llegaba a buen puerto: se desbloqueaba el esperado Reglamento de la Inteligencia Artificial en el Viejo Continente, a pesar de que en las últimas semanas países como Italia, Francia o Alemania eran proclives a no desarrollar un amplio régimen sancionador.

Sin embargo, esta legislación solo ha recibido el visto bueno por parte de las instituciones comunitarias. Todavía queda por ver su texto definitivo y cerrar muchos flecos en el mismo, para lo que los técnicos se dan un periodo de gracia de hasta un año. La norma será refrendada a principios de 2024 pero no entrará en aplicación hasta 2026.

Por ese motivo, algunos expertos como Lothar Determann, socio abogado en Baker McKenzie, advertía días atrás a Cointelegraph que no es "imposible" ver algún tipo de retraso en la puesta en marcha de esta legislación.

La europea no será la única ley de IA de la que se hable en el mundo durante este 2024, por mucho que haya sido de las primeras. En EEUU la Administración Biden ya sopesa una ley para poner coto a los deepfakes políticos —imágenes artificiales generadas por IA que pueden impulsar la desinformación en un 2024 muy marcado por elecciones en todo el mundo—.

El comprender cómo se regula y qué se regula en torno a esta tecnología seguirá marcando el devenir geopolítico del planeta, en tanto que Europa ha sido la primera en plantear una fórmula que, por lo pronto, es muy distinta a la regulación de la IA que se propone en China.

Mientras tanto, en España algunas formaciones políticas comienzan a plantear que el Reglamento de la IA europeo no será suficiente. Efectivamente, ya han llegado propuestas al Congreso de los Diputados como una proposición de ley que presentó Sumar en la segunda mitad del año pasado sobre una ley española anti deepfakes.

Las regulaciones, eso sí, no llegarán a tiempo para que la IA sea un actor clave en la generación de desinformación en este 2024. El año 2024 es posiblemente uno de los mayores años electorales de la historia. Más de la mitad de la población del mundo está llamada a las urnas por los diversos comicios locales que se celebran en decenas de países.

Desde las elecciones presidenciales de EEUU a las europeas de junio, muchos especialistas en ciberseguridad y amenazas digitales también han alzado la voz al advertir de que las IA generativas seguirán siendo una popular herramienta para que actores maliciosos diseminen desinformación en el marco de estos procesos electorales.

Más discusiones éticas y sobre sostenibilidad en una carrera 'armamentística' que ya está desatada

Elon Musk pidió una moratoria en el desarrollo de herramientas de inteligencia artificial a principios de 2023, mostrándose supuestamente consternado por los ingentes desafíos que representa esta tecnología.

Seis meses después de esa petición —que fue ignorada—, Elon Musk comenzó a presumir en X, la plataforma antes conocida como Twitter que adquirió a finales de 2022, de xAI, su nuevo modelo de generación de texto con el que buscaba competir con ChatGPT, de OpenAI.

Poco queda de su preocupación por el devenir que la IA podía tener para el planeta y Musk, como Sam Altman —el fundador y CEO de OpenAI, que también en 2023 fue despedido y luego readmitido por el consejo de administración de su empresa— están compitiendo en una desaforada carrera de armas que no parece conocer su techo.

Mientras la preocupación por cómo evoluciona la IA se disipa entre también la ingente cantidad de marketing que envuelve algunos casos de uso de estas herramientas, hay un hecho objetivable: los debates sobre la ética alrededor de la inteligencia artificial, sobre cómo los algoritmos pueden perpetuar los sesgos de sus desarrolladores, seguirán creciendo.

Estas conversaciones son precisamente las que han llevado a la Unión Europea a ser una de las primeras potencias internacionales en desarrollar un reglamento para atender y poner coto a esta tecnología. 

Pero estos debates alrededor de cómo esta tecnología tiene un impacto social y cómo repercute las decisiones que puedan adoptar los algoritmos en los ciudadanos están lejos de llegar a todas las capas del planeta. También llegarán discusiones como por ejemplo la huella ecológica que también genera las grandes necesidades de computación que requieren estos modelos.

En síntesis, en 2024, como en 2023 y en 2022, se seguirá hablando —y mucho— de inteligencia artificial. Pero es todavía muy pronto para predecir cuándo una máquina tendrá la inteligencia del ser humano o incluso si es eventualmente posible que un modelo llegue a tener consciencia.

Marvin Minsky ya se equivocó hace 50 años. Ahora tocará esperar cómo se presenta el futuro.