Hipérbole, la exageración de las cualidades de un objeto.
La hipérbole es intensa en el área de las IA. Ha cautivado a muchos en la industria, quienes han intentado usar la IA en todas las formas posibles, inventando productos o servicios basados en ella o tratando de mejorar sus tecnologías.
- No confundir hipérbole con hipérbola, un tipo de curva matemática.
Sin embargo, la hipérbola, al ser pariente de la curva exponencial, tiene relevancia al tema de este artículo.
Algunos investigadores postulan que, el crecimiento de la IA ha seguido una curva exponencial. Si las tendencias se mantienen, dicen, en unos pocos años debería surgir la primera Inteligencia Artificial General (AGI), una IA con capacidades equivalentes a un humano, que nos dejaría a todos obsoletos.
- ¡Estamos perdidos! Pronto Skynet se apoderará del mundo
Tengo mis dudas al respecto.
Por un lado, el tema de la evolución hacia una AGI es algo que merece una discusión aparte. Hoy me enfocaré en la idea de crecimiento exponencial de la IA, particularmente de sus capacidades o "inteligencia".
Para que una IA crezca, de forma exponencial o no, deben cumplirse dos condiciones:
- Debe haber una cantidad proporcional de recursos disponibles para alimentar dicho crecimiento
- Debe haber una certeza técnica y científica de que los artefactos creados sean factibles de escalar indefinidamente
Revisemos el primer punto.
Una IA necesita de hardware cada vez más potente y abundante para ser entrenada. Incluso considerando que los computadores se hacen cada vez más poderosos y más baratos, los costos para entrenar un LLM, por ejemplo, han aumentado exponencialmente. En general, para los próximos años se proyectan costos operacionales enormes para las empresas proveedoras de modelos de IA.
Evidentemente, bajo esas condiciones es imposible hacer que una IA mejore de manera indefinida. Al menos, no sin un buen incentivo económico
En el segundo punto, la perspectiva tampoco es muy alentadora. Por el lado de la Ciencia de la Computación hay indicios (pendientes de confirmar formalmente) de que un LLM no es posible de escalar indefinidamente.
En el ámbito más coloquial, hemos visto la decepción que significó GPT-5. Si bien mejoró en los benchmarks comparado con sus predecesores y competidores, las mejoras son cada vez menos significativas.
En buena medida, hay razones para pensar que el progreso general en IA es cada vez menos abrupto. La tendencia parece análoga a la ley de rendimientos decrecientes.
- Entonces, parece ser que la IA no crecerá indefinidamente. Sin embargo, lo que tenemos en la actualidad es bastante bueno, no?
Ciertamente. A pesar de que los Sacerdotes del Culto del Cargo alimenten la hipérbole y, en el proceso, dañen las expectativas, la IA tiene un gran potencial.
Solo que no tan grande como el que ellos pintan.
En mis publicaciones previas comenté que la mayoría de las aplicaciones de la IA requieren de un humano que las supervise, con lo cual es poco probable que sustituya totalmente a los humanos. Probablemente ocurra algo más similar a cualquier revolución industrial, una sustitución parcial de algunos cargos, seguido de creación de nuevos roles especializados.
Lo que podría pasar pronto, es que la hipérbole deje de ser creíble para los inversionistas.
Los altos costos de entrenamiento y mantenimiento de las IA no hacen más que aumentar y requiere que los inversionistas inyecten cada vez más dinero a las empresas de IA. Sin embargo, las mejoras de la IA, cada vez menos radicales, podrían hacen dudar del potencial retorno a la inversión en estas tecnologías.
A lo anterior se une otro problema para las empresas de IA: Aparentemente, el mercado de la IA generativa favorece, en ciertos aspectos, la libre competencia.
Si bien OpenAI sigue siendo el líder, cualquier otra empresa que ofrezca algo "mejor" podría robarle los clientes con relativa facilidad.
Esto es porque las barreras para cambiar proveedor son muy bajas.
A nivel técnico la competencia es reñida. Para muchas aplicaciones, la diferencia entre los mejores modelos es relativamente baja. Las interfaces son sencillas y muy similares. Esto contrasta con otros negocios, por ejemplo, los servicios en la nube, donde el "vendor locking" es muy fuerte. Una vez uno se "casa" con un proveedor de nube, prácticamente no hay vuelta atrás. En IA esto no es así, lo cual facilita bastante saltar de un proveedor a otro.
Por otro lado, los servicios de IA no sufren de un efecto de red apreciable. En otras palabras, el valor para el cliente no aumenta significativamente mientras más usuarios utilicen la misma plataforma, a diferencia de las redes sociales. Si un servicio resulta no ser tan bueno, uno no está obligado a seguir en él solo "porque todo el mundo lo usa".
En el mundo de la IA Generativa, el ganador no se queda con todo.
Por ahora, la principal ventaja que cada empresa puede ofrecer, aparte de la calidad técnica y usabilidad de sus servicios, es el precio. Sin embargo, esto ha hecho que funcionen a pérdida.
Hasta el momento, esta estrategia ha sido posible, porque los inversionistas han entregado fondos a estas empresas, expectantes por una gran "killer app", una aplicación efectiva de las tecnologías que les retornaría con creces el dinero invertido.
Sin embargo ese evento se ve incierto. No hay evidencia dura que vaya a ocurrir, al menos no con una magnitud proporcional al dinero invertido. Por ahora los resultados no son alentadores
Falta ver qué sucederá cuando los inversionistas empiecen a demandar retornos y las empresas se vean forzadas a traspasar todos los costos a los clientes.
En ese momento comenzará la verdadera competencia. Si no son capaces de ofrecer un servicio de calidad acorde con el precio, muchas organizaciones no verán un incentivo suficiente para adoptar IA y pagar su costo real.
En ese escenario, la demanda y las inversiones podrían bajar.
La hipérbole se apaciguaría.
La burbuja estallaría o se desinflaría.
Al fin y al cabo, la curva exponencial no sería tal, sino algo más cercano a una simple curva logística
Nota: En el artículo de hoy, usé el término "IA" para referirme específicamente a "LLM"
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