¿Qué sabe Coca-Cola de termodinámica?

En 1857, Ferdinand Carré inventó lo que hoy conocemos como la refrigeración y fue toda una revolución. Nacieron las cadenas de frío que permitieron llevar alimentos y medicamentos a puntos remotos. No solo mejoró el confort de las personas, sino que salvó vidas y creó industrias antes impensables. Pero ¿Carré fue el gran ganador con su invención? ¿o coca cola?

Empecé mi aventura profesional como programador novato en el Silicon Valley de los 90, en el bigbang de las puntocom. De ahí a hoy, me ha tocado participar con distintos roles, emprendedor, directivo e inversionista en startups.

En esta industria, el cambio es una constante y es esperable que cada cierto tiempo aparezca una nueva revolución. Muchas no son más que modas pasajeras, que engrosan la oferta de dudosas consultoras que prometen “ventajas competitivas”, “diferenciación” que permitirían a las empresas, mantener su posición dominante en un mercado competitivo y cambiante.

Una habilidad central que he desarrollado en mi carrera, es leer el agua para navegar estas revoluciones, distinguiendo los cambios estructurales del ruido pasajero. De buenas a primeras, la Inteligencia Artificial (IA) suena a una moda más. Si el año pasado era el del metaverso o el anterior del blockchain, pareciera que este es el año de la IA.

Personalmente no creo que sea así. La IA es una de esas revoluciones que son un lujo (y un infierno) ver de cerca. Lo de infierno no tiene que ver con teorías apocalípticas, de máquinas que toman conciencia y deciden exterminar a la humanidad. Esas narrativas, por el momento, se las dejo a Terminator o Matrix. Lo de lujo quizás es más obvio, pero en concreto me gustaría enfocarme en dos cosas: aclarar porqué el 2023 es el año de la Inteligencia Artificial y cómo tomar esa ola desde la visión del emprendimiento, tanto desde el punto de vista de un inversionistas como de un emprendedor.

Partamos por ver lo que entendemos como IA, la cual es una idea antigua en el mundo de la computación. Nació en los años cincuenta con el sueño de construir una máquina que imitara la forma de pensar de un ser humano. Este concepto, tiene implementaciones muy difundidas pero transparentes para muchos de nosotros.

Cada vez que Amazon recomienda un libro, una compra con tarjeta de crédito pasa los filtros de seguridad o Facebook reconoce a una persona en una fotografía, hay un algoritmo de inteligencia artificial haciendo su trabajo. Lo poderoso de estos algoritmos es que van aprendiendo solos, con la experiencia. Mientras más fotografías vea, el algoritmo será mejor reconociendo nuevas fotografías sin intervención humana. Este tipo de IA lleva algunos años con buena penetración en soluciones que van desde aplicaciones para consumidores hasta procesos industriales.

Pero ¿por qué, este es el año de la IA, si es una disciplina antigua con miles de aplicaciones? Principalmente se necesitan tres ingredientes para la IA y el tercero es el responsable del salto exponencial que vemos este año.

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La capacidad de procesamiento

Los algoritmos de IA son muy intensivos en capacidad de procesamiento. Lo que conceptualmente se diseñó en los años 60 era meramente teórico y matemático. No existía ninguna máquina ni cercana a poder ejecutar un algoritmo de IA. Para entender el orden de magnitud, la capacidad de procesamiento de un solo iPhone equivale a 200.000 computadores AGC (el computador que llevó al hombre a la luna).

Todavía es válida la ley de Moore que dice que esta capacidad sigue creciendo exponencialmente y se duplica cada dos años, al mismo costo. El mercado tiene clara esta necesidad, la cual se refleja en que las acciones de NVIDIA hayan subido más de un 230% en solo seis meses.

El entrenamiento

El segundo ingrediente necesario para la IA es el material de entrenamiento. Para enseñarle a una IA, es necesario disponer de contenido abundante, e Internet, para esto, es una mina de oro. A nivel global se publican 12 papers científicos por minuto y solo en Youtube se suben, diariamente, 100 años de video. Esto sin contar los innumerables foros, redes sociales, medios de comunicación y un sinfín de información de calidad y formato disímil. Mucho de este contenido pareciera desechable pero todo puede ser valioso, dependiendo del tipo de entrenamiento que se requiere para la IA.

El algoritmo

Finalmente, el algoritmo es la pieza angular que le da vida a la IA. Quizás el más conocido hoy es GPT (Generative Pre-trained Transformer) con el cual está construido ChatGPT, de la empresa OpenAI. GPT es un algoritmo “generador”, esto quiere decir que dada una entrada, genera una salida. Trivializando mucho como opera, podríamos simplificar diciendo que es un algoritmo estadístico.

Por ejemplo, al ingresar el texto “de qué color es el cielo” es muy probable que el resultado sea “azul”. No porque la IA sepa que el cielo es efectivamente azul, sino que luego de leer billones de textos en su entrenamiento, donde se encuentran las palabras “cielo” y “color”, la palabra “azul” aparece frecuentemente. La letra que hace a GPT realmente revolucionario es la T de transformer. Los transformers son un tipo de algoritmo inventados por Google el año 2017 los cuales revolucionaron el desarrollo de la IA.

Hasta antes de los transformers, toda la investigación de la IA corría por carriles separados, una mejora en el reconocimiento de imágenes no aportaba nada a un algoritmo de recomendación ni a uno que convierte texto en audio. Gracias a los transformers, todo contenido es tratado como un mismo “lenguaje”, tanto texto, imágenes, video, código, sonido, se puede procesar de igual forma y por lo tanto una mejora en un área de investigación se puede traspasar a otra.

Esta innovación hizo concurrir los distintos carriles, aunar fuerzas y explotar en avances y desarrollos como GTP dentro de muchos otros, generando un avance exponencial en el desarrollo del campo de investigación de forma global. Por eso este año vemos distintos proyectos importantes que permiten tomar un texto y producir una fotografía obtener una descripción en base a un video y así, vemos a todos estos proyectos colaborando y aprendiendo entre ellos, logrando crecer rápidamente.

¿Por qué todo esto es relevante? Históricamente un computador es tan potente como el programa o aplicación que usamos en él. El computador hace el trabajo duro, pero es el programa el que le dice al computador qué hacer. La IA nos permite tener acceso directo a la capacidad de cómputo del computador sin necesidad de las aplicaciones. Es posible dar las instrucciones en lenguaje natural a la máquina, tal cual como si habláramos con una persona y si es computable lo ejecutará. Simplemente magia.

Lograr que estas máquinas tengan conciencia es una discusión aparte, el santo grial de esto es el desarrollo de la Inteligencia Artificial General o IAG, la cual a diferencia de lo que vemos hoy debería comportarse más como la inteligencia humana y no ser específica de una sola función como la actual. Sin embargo, no necesitamos IAG para empezar a preocuparnos, porque el futuro tiene más cara de hoy, que de mañana.

Entrando de lleno en la futurología y entendiendo que es muy fácil pecar de ingenuo, tratando de prever los futuros posibles, veo que hay implicancias en distintos dominios para analizar. La producción y el trabajo serán una de las actividades más impactadas. Principalmente porque todo trabajo mecanizable, será mecanizado y a muy bajo costo. Entraremos en preguntas profundas como sociedad, sobre lo que queremos y el mundo que pretendemos construir.

El gap productivo entre los que usen o no IA será mayor a los que a los que usan o no, Internet. El trabajo que toma fuerza no es el “hacer cosas” sino que el “hacerse responsable”. Hoy es posible diseñar a costo cero un logo usando IA ¿quiere decir esto el fin de los diseñadores? Si contrata a un diseñador para que haga un logo, es posible, pero si lo que se busca es un diseñador que haga un logo y que se haga responsable de que ese logo refleje la identidad de la empresa en el segmento de mercado que interesa y que logre los objetivos de negocio, la IA, por el momento, no puede competir. Las organizaciones son redes de compromiso y responsabilidades, eso no es mecanizable.

También la personalización que es posible lograr con la IA, tiene implicancias maravillosas, como medicamentos a medida para cada persona o planes y cursos de estudio, que consideren a cada alumno como único y especial. Pero por otro lado tendrá un impacto crítico en el desarrollo cultural.

Hoy podemos hablar de un “nosotros” porque compartimos narrativas, conversaciones, discursos y valores, en nuestro grupo social. Las comunidades consumen los mismos medios, ven las mismas películas o escuchan la misma música eso, en parte, construye un nosotros. Podemos conversar y emocionarnos con la Guerra de las Galaxias, El Padrino o la última película de Marvel. Nos enamoramos escuchando una canción que nos conecta con alguien, los gustos parecidos generan empatía ¿qué pasa cuando la IA construye contenido a medida y costo cero?

Hoy hay empresas desarrollando por ejemplo plataformas de películas instantáneas, donde será posible darle comandos como “crea una película romántica donde actue mi ex novia y yo, ambientada en el viejo oeste y que no dure más de 45 minutos” nadie más verá esa película ni ese tipo de contenido, el cual será cada vez más particular a los gustos de cada persona, pero también implica una fragmentación cultural, la cual posiblemente nos desconectará más de nuestro entorno. Es cosa de ver lo que están haciendo startups como Runway, fundada por chilenos la cual recibió más de US$150 millones de financiamiento de google hace algunas semanas.

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Nos guste o no, los desarrollos tecnológicos son tsunamis los cuales hay que aprender a surfear, más que tratar de bloquear. Algunas industrias que serán disruptadas se adaptarán, otras tratarán de dar manotazos de ahogado. Ejemplos de eso fueron los periódicos con Internet, los taxistas con UBER o como hoy, un grupo de lecheros del sur, lo trata de hacer con NotCo, uno de los primeros en implementar IA a la industria alimentaria a nivel mundial. Hay muchas incertidumbres en lo que se viene, pero lo que está demostrado, es que, tapar el sol con un dedo, no funciona.

Es muy difícil predecir ganadores y perdedores en lo que se viene. Carré no ganó tanto con su invención como lo hizo Coca-Cola. La IA habilita nuevos negocios y procesos y la adopción creo que es fundamental. Podríamos decir que la IA es como la refrigeración y tenemos que aprovechar la ola para construir el futuro que queremos y no simplemente nos pase por encima.

*Escrito por Paolo Colonnello, cofundador de Capitalizarme.com.

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