Si 2023 fue un a\u00f1o de asombro por la inteligencia artificial<\/a>, 2024 fue el a\u00f1o para intentar que ese asombro hiciera algo \u00fatil.<\/p>\n \u201cHubo un cambio de simplemente presentar modelos a realmente construir productos<\/strong>\u201d, dijo Arvind Narayanan<\/strong>, profesor de ciencias de la computaci\u00f3n de la Universidad de Princeton y coautor del nuevo libro AI Snake Oil: What Artificial Intelligence Can Do, What It Can\u2019t, and How to Tell The Difference<\/em><\/a>, que trata sobre lo que la inteligencia artificial puede y no puede hacer, y c\u00f3mo saber la diferencia.<\/p>\n Las primeras 100 millones de personas aproximadamente que experimentaron con ChatGPT tras su lanzamiento hace dos a\u00f1os<\/strong><\/a> buscaron activamente el chatbot, encontr\u00e1ndolo incre\u00edblemente \u00fatil en algunas tareas o risiblemente mediocre en otras. Ahora, esta tecnolog\u00eda de inteligencia artificial generativa est\u00e1 integrada en un n\u00famero creciente de servicios tecnol\u00f3gicos<\/strong>, ya sea que la estemos buscando o no, por ejemplo, a trav\u00e9s de las respuestas generadas por IA en los resultados de b\u00fasqueda de Google<\/a> o nuevas t\u00e9cnicas de IA en herramientas de edici\u00f3n de fotos.<\/p>\n \u201cLo que principalmente estaba mal con la IA generativa el a\u00f1o pasado es que las empresas estaban lanzando estos modelos realmente poderosos sin una forma concreta de que las personas los utilizaran\u201d, explic\u00f3 Narayanan. \u201cLo que estamos viendo este a\u00f1o es la construcci\u00f3n gradual de estos productos que pueden aprovechar esas capacidades<\/strong> y hacer cosas \u00fatiles para las personas\u201d.<\/p>\n Al mismo tiempo, desde que OpenAI lanz\u00f3 GPT-4 en marzo de 2023 y los competidores introdujeron modelos de lenguaje de IA de gran rendimiento similares, estos modelos han dejado de volverse significativamente \u201cm\u00e1s grandes y cualitativamente mejores\u201d, restableciendo las expectativas exageradas de que la IA estaba avanzando cada pocos meses hacia una inteligencia mejor que la humana, a\u00f1adi\u00f3 Narayanan. Eso tambi\u00e9n signific\u00f3 que el discurso p\u00fablico ha pasado de \u201c\u00bfla IA nos va a matar?\u201d a tratarla como una tecnolog\u00eda normal, dijo.<\/p>\n En las llamadas trimestrales de resultados de este a\u00f1o, los ejecutivos tecnol\u00f3gicos a menudo escucharon preguntas de analistas de Wall Street buscando aseguranzas de futuros beneficios de enormes gastos en investigaci\u00f3n y desarrollo de inteligencia artificial. Construir sistemas de IA detr\u00e1s de herramientas de IA generativa como ChatGPT de OpenAI o Gemini de Google requiere invertir en sistemas inform\u00e1ticos que consumen mucha energ\u00eda y funcionan con chips de IA potentes y costosos<\/strong>. Requieren tanta electricidad que los gigantes tecnol\u00f3gicos anunciaron acuerdos este a\u00f1o para aprovechar la energ\u00eda nuclear para ayudar a ejecutarlos<\/a>.<\/p>\n \u201cEstamos hablando de cientos de miles de millones de d\u00f3lares de capital que se han invertido en esta tecnolog\u00eda\u201d, indic\u00f3 Kash Rangan, analista de Goldman Sachs.<\/p>\n Otro analista del banco de inversi\u00f3n de Nueva York llam\u00f3 la atenci\u00f3n durante el invierno pasado al argumentar que la IA no estaba resolviendo los problemas complejos que justificar\u00edan sus costos. Tambi\u00e9n cuestion\u00f3 si los modelos de inteligencia artificial, incluso mientras se entrenan con gran parte de los datos escritos y visuales producidos a lo largo de la historia humana<\/a>, alguna vez podr\u00e1n hacer lo que los humanos hacen tan bien. Rangan tiene una visi\u00f3n m\u00e1s optimista.<\/p>\n \u201cTen\u00edamos esta fascinaci\u00f3n de que esta tecnolog\u00eda iba a ser absolutamente revolucionaria, lo que no ha sido en los dos a\u00f1os desde la introducci\u00f3n de ChatGPT\u201d, dijo Rangan. \u201cEs m\u00e1s cara de lo que pens\u00e1bamos y no es tan productiva como pens\u00e1bamos<\/strong>\u201d. Rangan, sin embargo, sigue siendo optimista sobre su potencial y dice que las herramientas de inteligencia artificial ya est\u00e1n demostrando ser \u201cabsolutamente m\u00e1s productivas incrementalmente\u201d en ventas, dise\u00f1o y una serie de otras profesiones.<\/p>\n Algunos trabajadores se preguntan si las herramientas de IA se utilizar\u00e1n para complementar su trabajo o para reemplazarlos<\/a> a medida que la tecnolog\u00eda contin\u00faa creciendo. La empresa tecnol\u00f3gica Borderless AI est\u00e1 usando un chatbot de IA de Cohere para redactar contratos de empleo para trabajadores<\/strong> en Turqu\u00eda o India sin la ayuda de abogados o traductores externos.<\/p>\n Los actores de videojuegos afiliados al Sindicato de Actores de Pantalla-Federaci\u00f3n Estadounidense de Artistas de Radio y Televisi\u00f3n que se declararon en huelga en julio dijeron que tem\u00edan que la IA pudiera reducir o eliminar oportunidades laborales<\/a> porque podr\u00eda usarse para replicar una actuaci\u00f3n sin su consentimiento.<\/p>\n Las preocupaciones sobre c\u00f3mo los estudios de cine usar\u00e1n la IA avivaron las huelgas de cine y televisi\u00f3n del a\u00f1o pasado<\/strong> por parte del sindicato, que duraron cuatro meses. Las compa\u00f1\u00edas de juegos tambi\u00e9n han firmado acuerdos secundarios con el sindicato que codifican ciertas protecciones de IA para seguir trabajando con actores durante la huelga.<\/p>\n M\u00fasicos y autores han expresado preocupaciones similares sobre la inteligencia artificial. Pero la IA generativa a\u00fan no puede crear trabajo \u00fanico o \u201ccosas completamente nuevas\u201d, dijo Walid Saad,<\/strong> profesor de ingenier\u00eda el\u00e9ctrica y de computadoras y experto en IA en Virginia Tech.<\/p>\n \u201cPodemos entrenarlo con m\u00e1s datos para que tenga m\u00e1s informaci\u00f3n. Pero tener m\u00e1s informaci\u00f3n no significa ser m\u00e1s creativo<\/strong>\u201d, expuso. \u201cComo humanos, entendemos el mundo que nos rodea. Entendemos la f\u00edsica. Entiendes que si lanzas una pelota al suelo va a rebotar. Las herramientas de IA actualmente no entienden el mundo\u201d.<\/p>\n La IA puede imitar lo que aprende de los patrones, dijo, pero no puede \u201centender el mundo para que razone sobre lo que sucede en el futuro\u201d.<\/a> Ah\u00ed es donde la inteligencia artificial se queda corta, explic\u00f3. \u201cTodav\u00eda no puede imaginar cosas\u201d, agreg\u00f3. \u201cY esa imaginaci\u00f3n es lo que esperamos lograr m\u00e1s adelante\u201d.<\/p>\n Saad se\u00f1al\u00f3 un meme sobre la IA como ejemplo de esa deficiencia. Cuando alguien le pidi\u00f3 a un motor de IA que creara una imagen de salm\u00f3n nadando en un r\u00edo, dijo, el robot cre\u00f3 una foto de un r\u00edo con trozos de salm\u00f3n cortados encontrados en tiendas de comestibles.<\/p>\n \u201cLo que le falta a la inteligencia artificial hoy es el sentido com\u00fan que tienen los humanos<\/strong>, y creo que ese es el pr\u00f3ximo paso\u201d, dijo.<\/p>\n Ese tipo de razonamiento es una parte clave del proceso de hacer que las herramientas de IA sean m\u00e1s \u00fatiles para los consumidores, indic\u00f3 Vijoy Pandey, <\/strong>vicepresidente senior del brazo de innovaci\u00f3n e incubaci\u00f3n de Cisco, Outshift. Los desarrolladores est\u00e1n promocionando cada vez m\u00e1s a la pr\u00f3xima ola de chatbots de IA generativa como \u201cagentes\u201d que pueden hacer cosas m\u00e1s \u00fatiles en nombre de las personas.<\/a><\/p>\n Esto permitir\u00eda a un agente de IA responder una pregunta ambigua y tener el modelo capaz de razonar y planificar los pasos para resolver un problema ambicioso, explic\u00f3 Pandey. Mucha tecnolog\u00eda, asegur\u00f3, se va a mover en esa direcci\u00f3n en 2025.<\/p>\n Pandey predice que eventualmente, los agentes de IA podr\u00e1n unirse y realizar un trabajo de la manera en que varias personas se unen y resuelven un problema<\/strong> como equipo en lugar de simplemente realizar tareas como herramientas de IA individuales. Los agentes de IA del futuro trabajar\u00e1n como un conjunto, dijo.<\/p>\n Por ejemplo, el futuro software de Bitcoin probablemente dependa del uso de agentes de software de IA, se\u00f1al\u00f3 Pandey. Esos agentes tendr\u00edan cada uno una especialidad: \u201cunos agentes que verifiquen la correcci\u00f3n, otros verifiquen la seguridad y otros que verifiquen la escala\u201d.<\/p>\n \u201cEstamos llegando a un futuro agente\u201d, agreg\u00f3. \u201cVamos a tener todos estos agentes siendo muy buenos en ciertas habilidades, pero tambi\u00e9n tendr\u00e1n un poco de car\u00e1cter o color, porque as\u00ed es como operamos\u201d.<\/p>\n Las herramientas de inteligencia artificial tambi\u00e9n han agilizado, o en algunos casos literalmente prestado una mano de ayuda, al campo m\u00e9dico. El Nobel de qu\u00edmica de este a\u00f1o \u2014uno de los dos galardones otorgados a la ciencia relacionada con la IA\u2014, fue para un trabajo liderado por Google<\/strong> <\/a>que podr\u00eda ayudar a descubrir nuevos medicamentos.<\/p>\n Saad, el profesor de Virginia Tech, se\u00f1al\u00f3 que la IA ha ayudado a brindar diagn\u00f3sticos m\u00e1s r\u00e1pidos al proporcionar r\u00e1pidamente a los m\u00e9dicos un punto de partida al determinar el cuidado de un paciente. <\/a>La inteligencia artificial no puede detectar enfermedades, dijo, pero puede digerir r\u00e1pidamente datos y se\u00f1alar \u00e1reas problem\u00e1ticas potenciales<\/strong> para que un m\u00e9dico real investigue. Como en otros \u00e1mbitos, sin embargo, plantea el riesgo de perpetuar falsedades.<\/p>\n El gigante tecnol\u00f3gico OpenAI ha destacado que su herramienta inteligente de transcripci\u00f3n Whisper tiene una robustez y precisi\u00f3n \u201ccasi a nivel humano\u201d, pero expertos han dicho que Whisper tiene un defecto importante: es propenso a inventar fragmentos de texto o incluso oraciones enteras.<\/a><\/p>\n Pandey, de Cisco, dijo que algunos de los clientes de la compa\u00f1\u00eda que trabajan en farmac\u00e9uticas han se\u00f1alado que la IA ha ayudado a cerrar la brecha entre los \u201claboratorios h\u00famedos\u201d, donde los humanos realizan experimentos f\u00edsicos e investigaci\u00f3n, y los \u201claboratorios secos\u201d donde las personas analizan datos y a menudo usan computadoras para hacer modelos.<\/p>\n En cuanto al desarrollo farmac\u00e9utico, ese proceso colaborativo puede tardar varios a\u00f1os, se\u00f1al\u00f3, con la IA, el proceso se puede reducir a unos pocos d\u00edas.<\/a><\/p>\n \u201cEso, para m\u00ed, ha sido el uso m\u00e1s dram\u00e1tico\u201d, coment\u00f3 Pandey.<\/p>\n![\"C\u00f3mo](\"https:\/\/cdn.jwplayer.com\/v2\/media\/AXmlZBTP\/poster.jpg?width=720\"\/)
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