Francisco Navas

Director de Arcano Venture Capital

La inteligencia artificial (IA) está de moda; sin embargo, existe una reacción natural al escuchar algo relacionado con esta tecnología, a imaginarnos películas de ciencia ficción sobre ciborgs o futuros imposibles, pero, ¿qué esconde realmente?

La IA surge de manera más generalizada hace 10 años de una necesidad: la de filtrar, analizar y entender grandes cantidades de datos. Nunca en la historia de la humanidad se han generado, procesado y almacenado un volumen de datos semejante al actual, que además seguirá creciendo de manera exponencial. En un reporte de Global X se estima que el crecimiento global de datos sea de 3 veces entre 2022 y 2025, y el número de interacciones diaria de datos media por usuario será de 4.900.

Este crecimiento es mayor de lo que podemos digerir, ya sea para tomar decisiones sobre una unidad de negocio, entender la efectividad de una campaña de marketing, detectar fraude o predecir el contenido a mostrar a un usuario de TikTok. La solución a esta necesidad es lo que llamamos la IA Tradicional o Analítica. Por esto, se espera que el mercado global de IA crezca un 35.6% anual entre el 2020 y 2026.

Pero, ¿en qué consiste la IA? Son algoritmos que se alimentan de grandes sets de información (lo que se llama entrenamiento) que son capaces de reconocer patrones que incorporan en su procesamiento y que a la vez les sirve para tomar decisiones basadas en estos patrones (lo que se llama inferencia). Por ejemplo, la IA se utiliza para la conducción autónoma, con una probabilidad de tener un accidente 10 veces menor a la de un humano, o en el análisis de trillones de datos clínicos para mejorar la eficacia y eficiencia en el desarrollo de nuevos medicamentos.

A esta IA Tradicional, se le suma una nueva modalidad que está ganando gran protagonismo: La IA Generativa. Los algoritmos de IA habían sido muy buenos hasta la fecha analizando datos y buscando patrones, pero no podían rivalizar con los humanos en la creación de trabajos artísticos y creativos. Digo hasta ahora, porque ya hay varios algoritmos que están empezando a ser buenos en la creación de imágenes y texto.

Esta tecnología podría tener aplicaciones en sectores tales como la arquitectura, la publicidad, el periodismo, el marketing, el coding, el diseño de producto o las redes sociales, entre otros, con la capacidad de influir a millones de profesionales. Hay ciertas funciones que podrían ser completamente delegadas a esta tecnología, mientras que otras seguramente evolucionen hacia una estrecha colaboración creativa entre el humano y la máquina.

Nuevas técnicas, como la computación en la nube o procesamiento compartido, y el desarrollo de nuevos semiconductores que tienen capacidades operacionales mucho mayores, son los fundamentales que permiten desarrollar esta nueva tecnología. Como referencia, entre el 2015 y el 2020, la capacidad computacional que se usaba para entrenar a los algoritmos de IA se incrementó 6 veces y se espera que el mercado de GPUs crezca 10 veces hasta 2028. Los resultados ya superan ciertas referencias humanas en escritura, comprensión de lectura o reconocimiento de voz e imagen. Dicho esto, estamos en los primeros pasos de la adopción de esta tecnología.

Ahora, se ha democratizado el acceso de estas tecnologías a desarrolladores y programadores para explorar nuevos métodos y aplicaciones prácticas de la misma. Con las capas de infraestructura tecnológica y aplicación solidificándose, los modelos continúan evolucionando para ser mejores y más eficientes. Así empiezan a florecer compañías interesantes como OpenAI que ha abierto al público un modelo de creación de imágenes (Dall-E), que puede crear auténticas obras de arte con simples instrucciones, y otro de procesamiento de texto llamado ChatGPT-3.

En la parte de creación de imágenes, dándole al sistema la instrucción de “Un mono astronauta comiendo una hamburguesa en la luna, arte digital” y otra de “Pintura al óleo de un búho con aspecto severo vestido de bibliotecario” podemos ver el potencial del sistema que ha creado estas imágenes utilizando IA:

Del mismo modo, ChatGPT-3 operado por IA, puede elaborar respuestas asombrosas similares a las que podría dar un humano. Abajo un ejemplo:

La IA Generativa recuerda a las primeras etapas de otras tecnologías que en su día fueron revolucionarias y que ahora son usadas de manera generalizada. ¿Llegará un día en el que con un asistente virtual se puedan crear películas 3D, programar con una simple descripción o diseñar una campaña de marketing digital sobre la marcha? La promesa está ahí, aunque el camino está lleno de obstáculos y dificultades técnicas que habrá que superar.

Para inversores que quieran exposición a tecnologías de frontera como esta, no hay que olvidar que suponen un riesgo superior al de otras que ya están probadas y que tienen un uso más generalizado aunque también suponen un potencial de retorno mayor. Por ello, para tener exposición a tecnologías tan sorprendentes y con un increíble potencial como es la IA Generativa, se plantea ideal hacerlo a través de una estrategia muy diversificada en venture capital, como la que puede ofrecer un fondo de fondos, como Balboa Ventures.