Inteligencia artificial generativa producirá al menos USD 4.4 billones este 2023

La inteligencia artificial generativa se ha convertido en la máxima frontera de la IA, basándose en tecnologías existentes como la IA aplicada y la industrialización del aprendizaje automático. Esta innovación tiene un alto potencial y aplicabilidad en diversas industrias.

Una de las principales ventajas de la IA generativa es su capacidad para llevar la tecnología de asistencia a un nuevo nivel, reduciendo el tiempo de desarrollo de aplicaciones y permitiendo mejoras significativas accesibles a usuarios no técnicos.

Esto significa que la IA generativa tiene aplicaciones amplias, desde la mejora de la productividad en el ámbito empresarial, hasta el desarrollo de contenido creativo, por ejemplo borradores de correos electrónicos.

Tendencias tecnológicas de la inteligencia artificial este 2023

El informe de McKinsey enfatiza que la IA generativa tiene el potencial de generar un valor económico masivo de 4.4 billones de dólares. Este valor provendría de una combinación de casos de uso específicos y aplicaciones más difusas en diferentes sectores económicos.

Sin embargo, también se destaca que las empresas no deben pasar por alto el potencial de las tecnologías subyacentes y la industrialización del aprendizaje automático, que también pueden tener un impacto significativo en el crecimiento económico.

El análisis del informe muestra que a pesar de la pandemia y los desafíos económicos en 2022, las inversiones en tecnologías avanzadas se mantuvieron sólidas, superando el billón de dólares. Esto indica la confianza que las empresas y los inversores tienen en el potencial de estas tendencias tecnológicas para impulsar el crecimiento futuro.

Además, el informe destaca la importancia crítica del talento en el desarrollo de tecnologías innovadoras y competitivas. La falta de talento calificado ha sido un factor limitante en el crecimiento de muchos campos tecnológicos, incluida la IA generativa.

Las empresas deben estar atentas al mercado de talentos y ofrecer una propuesta de valor atractiva para atraer y retener a los profesionales con habilidades tecnológicas necesarias.

“La falta de talento es un problema principal que limita el crecimiento. Existe una gran brecha entre la demanda de personas con las habilidades necesarias para capturar el valor de las tendencias tecnológicas y el talento disponible” reseña el reporte.

No obstante, el informe también advierte que las empresas no deben centrarse únicamente en las tendencias más populares y publicitadas, ya que podrían perder oportunidades significativas en otras tecnologías emergentes con un gran potencial de creación de valor.

La IA generativa “marca un punto de inflexión para la IA”, señala el informe.

Esto es así ya que a diferencia de la inteligencia artificial anterior, la IA generativa puede crear contenido nuevo no estructurado, es decir, “texto, audio video, imágenes, códigos, simulaciones e inclusos secuencias de proteínas en función de la información que aprende de formatos similares de datos no estructurados”.

Casos de uso destacados de IA Generativa para el crecimiento económico

El reporte detallado asegura además que en esta tecnología los modelos fundamentales pueden ser adaptados a una diversidad de tareas, y este potencial es justamente el que puede permitir imprimir un valor económico tan importante para este 2023.

Los últimos desarrollos relacionados con la IA generativa están marcando tendencia. Este entusiasmo mundial por la tendencia allana el camino para pilotos corporativos.

La IA generativa ha sido testigo de una oleada de actividad inversora. Por ejemplo, las inversiones de capital de riesgo aumentaron un 425% desde 2020, y Microsoft invirtió 10 mil millones de dólares en un acuerdo de varios años con OpenAI.

Con casi el 80 por ciento de la investigación actual de IA centrada en la IA generativa, no debería sorprender que las empresas en industrias que van desde los servicios financieros hasta las ciencias de la vida hayan comenzado a experimentar con casos de uso empresarial.

También vemos que una variedad de nuevas empresas han desarrollado con éxito sus propios modelos; por ejemplo, Anthropic y AI21, entre otros, construyen y entrenan sus propios Modelos de Lenguaje de Gran Tamaño (Large Language Models).

GPT-4 demuestra un avance significativo sobre sus predecesores.

“El lanzamiento ampliamente anticipado de GPT-4 anuncia una mayor funcionalidad y rendimiento en comparación con los modelos disponibles anteriormente, como puntajes mejorados en más de 30 exámenes académicos y profesionales.

Mientras que GPT-3 se desempeñó en el 10 por ciento inferior de los examinados de la barra, GPT-4 se desempeñó en el 10 por ciento superior.

Además, GPT-4 ahora puede usar imágenes y texto como entradas, procesar hasta 25,000 palabras (frente a las 4,000 con GPT-3) y tiene un 40% más de probabilidades de generar respuestas precisas.

Se han habilitado varias aplicaciones complejas, como el uso de entradas multimodales (por ejemplo, texto e imágenes) y la orquestación de una secuencia de acciones para completar tareas como la creación de nuevas recetas (por ejemplo, a través de aplicaciones como AutoGPT y BabyAGI)”, señala el informe.

El informe de McKinsey muestra cómo la IA generativa puede aportar, con ejemplos recientes, un valor económico importante. Entre estos ejemplos mencionan que: “OTP Bank generó un modelo húngaro en idioma grande para habilitar más de 30 casos de uso bancario en toda la organización, con un enfoque inicial en las interacciones con los clientes por voz y texto, la detección de fraudes y la ciberseguridad”.

Para finalizar mecionan que Jasper, por su parte, es una plataforma de contenido habilitada para IA que usa GPT-3 “para generar contenido de marketing (por ejemplo, redacción de textos, correo electrónico, redacción de guiones) a partir de indicaciones de usuario; ya cuenta con más de 100,000 clientes».