Los taxistas de Londres son famosos por haber superado, para obtener su licencia, una de las pruebas cognitivas y de memoria más difíciles del mundo. Deben recordar más de 25.000 referencias espaciales; y estudios neurológicos demostraron que estos conductores desarrollaron un hipocampo más grande en su cerebro debido a este entrenamiento que puede llevar más de tres años. Una seria competencia a este expertise llegó en las últimas semanas, con taxis autónomos de la empresa Waybe que recorren el centro de Londres como conductores expertos y con un modelo nuevo, “EMMA” (las siglas en inglés de “End to End Multimodal Model for Autonomous Driving”), que aprende a partir de siete cámaras y requiere tecnología mucho menos costosa que los sistemas anteriores de automanejo.
“De pronto, en lo que va de 2025 vemos que la masificación de vehículos auto-manejados está mucho más cerca de lo que pensábamos. Y esto ocurre con muchas tecnologías que van más allá de la inteligencia artificial (IA). La frase que más se escucha en ámbitos de tecnólogos y futuristas es ‘está sucediendo’. Y si uno pide especificaciones, la respuesta es: ‘Todo, en todos lados y al mismo tiempo”, cuenta Alexis Caporale, un ingeniero e inversor argentino, radicado en Barcelona, que cita el caso del modelo EMMA de robotaxis como uno de los muchos ejemplos de avances que parecen haberse acelerado en lo que va de este año.
“Varias de las especulaciones que se venían haciendo en los últimos 20 años en ámbitos de tecnólogos, en biotecnología, energías alternativas o chips cuánticos en estos tres últimos meses se están o materializando o muy cerca de lograrse. Y el término IA, que remite enseguida a ChatGPT o a Copilot, ya queda chico. Empieza una nueva era para ‘builders’ (hacedores), con una increíble riqueza para capturar para quienes sepan moverse”, sigue Caporale.
La futuróloga Ammy Webb acuñó el término “super-ciclo” para referirse a este fenómeno de múltiples avances que se retroalimentan. Cada uno por sí solo tiene una potencia disruptiva grande, juntos acumulan un poder de fuego de cambio inédito. ¿Qué viene luego del boom de IAG (inteligencia artificial generativa)? ¿Por qué se dice que las grandes oportunidades de negocios estarán en una “capa intermedia”? ¿Cómo está cambiando radicalmente la escena de startups y fondos de inversión en esta nueva era? Luego de dialogar con siete expertos o “mutantes” (fuentes que están usando muy intensivamente las nuevas tecnologías), lo que sigue son 10 recortes o caracterizaciones para intentar precisar algo esta nueva era en la que “está ocurriendo todo, en todos lados y la mismo tiempo”.
1 La palabra del año: “Creo que se está terminando un ciclo de crecimiento de los modelos de IA, que están llegando a su límite por costos de entrenamiento, requerimiento de datos; y empezamos una era en lo que lo interesante es qué podemos montar sobre todo este avance”, cuenta a La Nación Juan Szelagowski, experto en IA del estudio Furor Studio, que en diciembre se hizo conocido con la recreación de un diálogo ficticio entre Susana Giménez y su personaje La Mary. “Y definitivamente el término que vamos a escuchar más y más es el de ‘agentes’: sistemas autónomos e independientes que no necesitan de prompts permanentemente. El próximo paso es el trabajo interdisciplinario entre agentes. La carrera en los últimos dos años fue desde el hardware, ahora viene la de funcionalidades y software”, agrega Szelagowski.
2 Ultima milla: en el ámbito corporativo, la presión este año va a estar concentrada en una primera etapa de mostrar ‘entregables’ (un bot, una app, un comercial, una solución concreta) con IAG. “La gran ganancia en términos operativos va a estar en el medio, en los procesos, pero esto tarda más en moverse. En esta última milla juega de manera muy protagónica el área de marketing, con lo cual todo este mundo que involucra a agencias y proveedores está teniendo un impacto más rápido y potente que otras secciones en las cuales la trasformación tal vez lleve más tiempo”, cuenta a la nacion el creativo Carlos Pérez, involucrado en varios proyectos con IA.
3 El oro en la capa intermedia: la “ciencia básica” de la revolución de IAG, el mundo de OpenIA, Antrophic, etc, está reservado para jugadores que ya están muy lejos y además lidian con los límites ya enumerados. El de interacción directa con el consumidor está superpoblado, “es un hormiguero”, en palabras de la inversora y profesora de Stanford Rebeca Hwang, “pero en la capa intermedia empezamos a ver plataformas desde donde se orquestan los agentes, que son la clave de la etapa que viene”, explica la tecnóloga de Silicon Valley. “Y este potencial con la llegada de modelos de código abierto como DeepSeek se multiplicó por varios factores”, concluye la inversora del fondo Kalei.
4 El nuevo “Everest” de las startups: cuando los escaladores al Everest, la montaña más alta del mundo, ya habían batido múltiples récords, se puso de moda un reto más desafiante aún: conquistar la cima sin oxígeno adicional. Sirve como metáfora para lo que está sucediendo hoy con muchas startups “calientes” del campo de la IAG: llegan a la rentabilidad y a millones de usuarios, casi sin necesidad de rondas de inversión para fondos de riesgo, y con un capital todavía en más de un 90% en posesión de sus dueños originales. Es lo que sucede con casos paradigmáticos como Gamma o Cursor, y un motivo principal es la baja cantidad de empleados necesarios, ya que automatizan todo lo que pueden con IA. Gran Lee, de 41 años y dueño de la app de diseño Gamma, sólo tuvo que contratar 28 empleados para llegar a 50 millones de usuarios y decenas de millones de dólares al año en ganancias. “Si hubiera sido de la generación anterior, al menos ya tendría 200 empleados. Tenemos la oportunidad de re-escribir las reglas de todo”, le dijo Lee al New York Times. Varias de estas compañías inclusive explicitan en su estatuto fundacional la intención de nunca superar el centenar de empleados. “Antes si en una ronda con inversores obtenías US$300.000, US$250.000 se iban a sueldos; ahora podés pensar en qué otra cosa hacer con ese dinero”, dice Caporale.
5 Trabajadores que “vibran” o “fluyen”: hasta el año pasado la palabra de moda para describir a quienes usaban IAG en su jornada laboral era “ingenieros de prompts”. A fines de 2024 se puso de moda hablar de los “susurradores de IA” (IA whisperers), aquellas personas que usando conocimiento, ciencia, arte e intuición son capaces de ver muy rápido qué combinación de herramientas es la mejor para llegar a un determinado objetivo. Ahora, en estas últimas semanas, de habla de los “vibe workers” (“trabajadores que fluyen o vibran”, lo que sería dejarse llevar, seguir el ritmo). “Muchas de las intuiciones e ideas que tenemos todos los días se quedan en eso, a ‘medio cocinar’. Ahora esa zona de fricción para llevarlas a la realidad se angosta”, sostiene Sebastián Chuffer, director de Ruptive IA y consultor en esta tecnología. Chuffer disfruta de aprender herramientas nuevas todos los días y se reconoce de alguna manera como un “vibe worker”: “Estamos atravesando un punto de inflexión donde la inteligencia artificial ya no solo optimiza lo que hacemos, sino que amplifica radicalmente nuestras capacidades cognitivas y operativas. Lo más disruptivo es cómo una persona sin experiencia técnica puede ahora realizar tareas que hasta hace pocos meses estaban reservadas para especialistas con años de formación”.
Para Chuffer, “así como la escritura nos permitió externalizar la memoria, la IA nos permite ahora externalizar procesos cognitivos complejos. Este cambio trasciende la mera productividad y reconfigura la estructura misma del trabajo. Hoy podemos entrenar sistemas para que aprendan nuestra forma de pensar, interioricen nuestros criterios y de esta forma externalizar procesos de toma de decisión y acción”. Chuffer ayudó a hacer este proceso a un trader estrella de bonos del Líbano.
6 Más pares y hacedores, menos gurúes: hasta las empresas que hoy están a la vanguardia en IA aceptan que si se quedan quietas seis meses pueden ser superadas por una competencia. Aquí no hay “gurúes” muy adelantados, como en el pasado, y como dijo Martin Sorrell, “estamos todos tratando de arreglar el avión en pleno vuelo”. Caporale dice que se viene una etapa de interacción con otros pares curiosos e interesados, y con “maestros” que estén sólo unos pasos adelantados. “Cultivar una actitud de monje zen y construir. Y los constructores ya no van a estar en los mismos lugares de poder y de prestigio que en la etapa anterior”, agrega. El repago de pontificar y de predecir va a ser mucho menor.
7 ¿El “super-ciclo” es cambio chico?: el concepto de Webb se refiere a tecnologías, pero hay unas avenidas de cambio tan o más disruptivas: la demográfica, la climática o la de ciclo político, por citar algunos. Esto también va “más allá de la IA”. Son tantas las cosas que están cambiando que muchos factores circulan fuera del radar, dice el tecnólogo y programador Marcelo Rinesi. Uno que menciona de estos últimos dos meses es el desmantelamiento de muchas líneas de investigación y de ciencia básica en Estados Unidos., por la política de Donald Trump, que según Rinesi van a bajar la velocidad de avance en el futuro.
8 El problema de los tres cuerpos: en el best seller chino (que luego fue una serie en Netflix) “El problema de los tres cuerpos” de Cixin Liu se hace referencia a la imposibilidad de determinar matemáticamente la posición de tres cuerpos. Se trata de determinar, en cualquier instante, las posiciones y velocidades de tres cuerpos, de cualquier masa, sometidos a atracción gravitacional mutua y partiendo de unas posiciones y velocidades dadas (sus condiciones iniciales son en total 18 valores). Con dos cuerpos la cosa es controlables, con tres ya no. Hoy eso podría estar sucediendo en la Argentina: “Tenemos el cambio tecnológico, la disrupción causada por el gobierno de Javier Milei en la macro y en la micro y un tercer cuerpo podría ser el de la interacción con un mundo cada vez más inestable”, resume el economista Andrés Borenstein, autor del podcast más escuchado de esta temática, Economía en 3 minutos.
9 Tecnología por delante de la innovación: la aplicación de IA más monetizada en la última década, el reconocimiento y categorización de imágenes, surgió a partir de un avance realizado en Toronto en el año 2012. Hoy se debate si la velocidad de cambio de los modelos de IAG está siendo menor o cerca de su límite. “Recientemente esta conversación se intensificó porque los modelos más recientes como GPT4.5 o Claude 3.7 no fueron un aumento igual de grande que los GPT4 y Claude 3.5 fueron en su momento comparado con sus versiones anteriores”, cuenta a la nacion el físico y tecnólogo Andrei Vazhnov. “Pero O1 y R1 demuestran que estamos apenas en el comienzo del camino de aprendizaje automático que sin duda va a brindar sorpresas”, agrega Vazhnov. Además, aunque no hubiera más avances, ya el recorrido de estos últimos tres meses alcanza para años (sino décadas) de adecuación de los modelos de negocios a las nuevas posibilidades. “Nunca en la historia la tecnología estuvo tan adelante de la innovación”, resume el emprendedor y experto en IAG Alan Daitch.
10 Más allá de la automatización: en las universidades más prestigiosas de Estados Unidos los mejores promedios ya en la segunda mitad de 2024 dejaron de ir mayormente a finanzas, como ocurría en las últimas décadas, porque ahí estaban las mayores oportunidades de arbitraje. Ahora, la mina de oro de arbitraje va a ser entre el mundo con IA y el mundo sin IA, y hacia allí está yendo el mejor talento. La automatización es sólo el primer paso, concluye Caporale: lo realmente revolucionario va a venir no de hacer cosas más rápido o de manera más eficiente, sino de hacer cosas distintas, que antes no eran posibles: nuevos medicamentos, materiales o sistemas para vehículos autónomos con el EMMA que se describió en el primer párrafo de esta nota.
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