Cómo la Inteligencia Artificial ha impactado en las Empresas de Tecnología «Bigtech»

Recordaremos 2022 como el año en el que la Inteligencia Artificial explosiono porque todo el mundo fue consciente de su poder para cambiar nuestra vida y hacérnosla más fácil. Las 5 compañías tecnológicas más grandes del planeta también lo saben y te vamos a explicar en este artículo cómo impacta la IA en las 5 tecnológicas más grandes del planeta y las consecuencias para tu vida.

Hagamos un balance de 2022 y lo que ha sucedido con respecto a los modelos de generación de imágenes con IA: incluyendo DALL-E, MidJourney y la fuente abierta Stable Diffusion. Luego llego ChatGPT, el primer modelo de generación de texto que cambio las cosas tal y como las conocíamos y la percepción de la sociedad con respecto a la inteligencia artificial.

Sin embargo, para entender lo que está pasando hoy, es muy útil mirar 26 años atrás y prestar atención a uno de los libros de estrategia más famosos de todos los tiempos: «El dilema de los innovadores» y a los diferentes tipos de innovaciones.

La mayoría de las nuevas tecnologías fomentan un mejor rendimiento del producto mejorando la sostenibilidad. Algunas tecnologías sostenibles pueden ser discontinuas o radicales, mientras que otras son de naturaleza incremental. Lo que todas las tecnologías sostenibles tienen en común es que mejoran el rendimiento de los productos establecidos. La mayoría de los avances tecnológicos en una industria dada son de carácter sostenible…

Las tecnologías disruptivas ofrecen en el mercado una propuesta de valor muy diferente a la que había estado disponible anteriormente. Generalmente, las tecnologías disruptivas tienen un rendimiento inferior a los productos establecidos en los mercados principales. Pero tienen otras características que algunos clientes periféricos (y generalmente nuevos) valoran. Los productos basados en tecnologías disruptivas suelen ser más baratos, más simples, más pequeños y, con frecuencia, más fáciles de usar.

Las innovaciones disruptivas y sostenibles han impactado a diferentes compañías en el pasado. La innovación disruptiva suele ser liderada por empresas nuevas, pero no necesariamente startups, y tiende a desplazar a las empresas existentes. Por otro lado, la innovación sostenible mejora los productos existentes y fortalece a las empresas existentes. Algunos ejemplos de innovaciones disruptivas y sostenibles en el pasado son el PC, Internet, computación en la nube y móvil. Huelga decir como estás innovaciones han transformado la sociedad y las empresas ¿verdad?

Por ese motivo en este artículo queremos analizar el impacto de la inteligencia artificial en las «Big 5» o 5 compañías tecnológicas más importantes del planeta.

El impacto de la IA en las principales compañías tecnológicas del planeta

La inteligencia artificial (IA) es uno de los desarrollos tecnológicos más importantes de los últimos años, y las principales empresas tecnológicas han estado invirtiendo fuertemente en investigación y desarrollo de IA.

Impacto de la IA Open Source en Apple

Apple no es una excepción, pero su enfoque en IA es único al aprovechar las tecnologías de código abierto para complementar sus esfuerzos propietarios.

Uno de los ensayos más famosos sobre estrategia tecnológica es «Strategy Letter V» de Joel Spolsky, en el que afirma que «las compañías inteligentes tratan de comoditizar los complementos de sus productos». En otras palabras, las empresas intentan bajar el precio de los productos complementarios para aumentar la demanda de sus propios productos. Apple sigue esta estrategia invirtiendo en tecnologías de código abierto como el núcleo Darwin para sus sistemas operativos y el motor de navegador WebKit.

Los esfuerzos de Apple en IA han sido principalmente propietarios. La compañía utiliza modelos de aprendizaje automático tradicionales para funciones como recomendaciones, identificación de fotos y reconocimiento de voz, pero estos esfuerzos aún no han cambiado el rumbo de los negocios de Apple de manera significativa. Sin embargo, recientemente la compañía recibió un regalo de la comunidad de código abierto en forma de Stable Diffusion, un modelo de IA que es tanto de código abierto como sorprendentemente pequeño.

Stable Diffusion fue optimizado para funcionar en tarjetas gráficas de consumidor en cuestión de semanas después de su lanzamiento, y Apple ha optimizado su plataforma Core ML para Stable Diffusion, lo que facilita que los desarrolladores incorporen esta tecnología en sus aplicaciones de una manera que protege la privacidad y es económicamente viable. Esto permite a los desarrolladores reducir o eliminar sus costos relacionados con el servidor y proteger la privacidad de los usuarios finales.

Impacto de la IA en Amazon

La inteligencia artificial (IA) es un campo en rápido crecimiento y las compañías como Amazon y Apple están invirtiendo fuertemente en investigación y desarrollo. Ambos usan el aprendizaje automático en sus aplicaciones, pero los usos para el consumidor directo pueden no ser tan evidentes. El principal enfoque de Amazon en este campo es AWS, que vende acceso a GPUs en la nube.

Algunas de estas GPUs se utilizan para entrenar modelos de IA, incluyendo Stable Diffusion, que de acuerdo con el CEO de Stability AI, Emad Mostaque, utilizó 256 Nvidia A100s durante 150,000 horas a un costo de $600,000. El uso más grande, sin embargo, es la inferencia, que es la aplicación del modelo para producir imágenes o texto. Cada vez que generas una imagen en MidJourney o un avatar en Lensa, se está ejecutando una inferencia en una GPU en la nube.

Las perspectivas de Amazon en este espacio dependerán de varios factores. El más evidente es la utilidad de estos productos en el mundo real. Además, el progreso de Apple en la construcción de técnicas de generación local podría tener un impacto significativo en el negocio de Amazon. Por otro lado, Amazon también es fabricante de chips y podría construir hardware dedicado para modelos como Stable Diffusion y competir en precio. AWS también es un socio importante de las ofertas de Nvidia.

La gran pregunta a corto plazo para Amazon es medir la demanda de GPUs. No tener suficientes GPUs podría significar perder potenciales ingresos, pero comprar demasiadas que permanezcan inactivas sería un costo importante para una compañía que busca limitar los gastos. Sin embargo, esto no es una preocupación mayor ya que uno de los desafíos con la IA es el hecho de que la inferencia cuesta dinero, lo que hace que sea difícil financiar la iteración necesaria para lograr una adecuada adecuación al mercado.

Impacto de la IA en Meta

La inteligencia artificial (IA) es una gran oportunidad para Meta y justifica los enormes gastos de capital que la empresa está realizando. Meta tiene unos centros de datos masivos, pero estos centros de datos se centran principalmente en el cálculo de CPU, lo que es necesario para alimentar los servicios de Meta. El cálculo de CPU también era necesario para impulsar el modelo de publicidad determinista de Meta y los algoritmos que utilizaba para recomendar contenido de su red.

La solución a largo plazo para ATT, sin embargo, es construir modelos probabilísticos que no solo determinen a quién se debe dirigir (lo cual, para ser justos, Meta ya estaba utilizando la inteligencia artificial), sino también comprender qué anuncios tuvieron éxito y cuáles no. Estos modelos probabilísticos se construirán mediante flotas masivas de GPUs, que, en el caso de las tarjetas Nvidia A100, cuestan cientos de dólares; eso podría haber sido demasiado caro en un mundo donde los anuncios deterministas funcionaban mejor de todos modos, pero Meta ya no está en ese mundo y sería tonto no invertir en un mejor apuntado y medición.

Por otro lado, el mismo enfoque será esencial para el continuo crecimiento de Reels: es mucho más difícil recomendar contenido de toda la red que solo de sus amigos y familiares, especialmente porque Meta planea recomendar no solo vídeos sino también medios de todo tipo e intercalarlos con contenido que le importa. Aquí también los modelos de IA serán clave y el equipo para construir esos modelos cuesta mucho dinero.

A largo plazo, sin embargo, esta inversión debería dar sus frutos. En primer lugar, hay los beneficios de un mejor apuntado y mejores recomendaciones que acabo de describir, lo que debería reiniciar el crecimiento de los ingresos. En segundo lugar, una vez que estos centros de datos de IA estén construidos, el costo de mantenerlos y actualizarlos debería ser significativamente menor que el costo inicial de construirlos por primera vez. En tercer lugar, esta inversión masiva es algo que ninguna otra empresa puede hacer, excepto Google (y, no es casualidad, los gastos de capital de Google también están destinados a aumentar).

Impacto de la IA en Google

Google es el creador de la tecnología transformer, esencial para los últimos modelos de IA. Se rumorea que Google tiene un producto de chat de conversación que es superior a ChatGPT. Además, Google afirma que sus habilidades de generación de imágenes son mejores que las de Dall-E o cualquier otra empresa en el mercado. Sin embargo, estas afirmaciones son solo eso: afirmaciones, ya que no hay productos reales en el mercado. Google ha sido un líder en el uso del aprendizaje automático para mejorar sus productos para el consumidor y ofrecer esta tecnología como servicio a través de Google Cloud. Sin embargo Google tiene dos problemas importantes cuando se trata de asistentes en particular: un problema en la forma en que se distribuyen y otro problema su modelo de negocio.

Impacto de la IA en Microsoft

La empresa Microsoft parece estar en la mejor posición para aprovechar el potencial de la inteligencia artificial (IA). Al igual que Amazon Web Services (AWS), Microsoft cuenta con un servicio de nube que vende tarjetas gráficas (GPU); además, es el proveedor exclusivo de nube de OpenAI. Es cierto que esto es increíblemente caro, pero dado que OpenAI parece tener la ventaja para ser la adición de esta lista de empresas tecnológicas de élite en la época de la IA, eso significa que Microsoft está invirtiendo en la infraestructura de esa época.

Por otro lado, Bing es como el Mac en la víspera del iPhone: sí, contribuye con una buena cantidad de ingresos, pero una fracción de lo que genera el jugador dominante, y una cantidad relativamente insignificante en el contexto de Microsoft en su conjunto. Si incorporar resultados similares a los de ChatGPT en Bing pone en riesgo el modelo de negocio para tener la oportunidad de ganar una gran cuota de mercado, entonces es una apuesta valiosa.

Según el último informe de The Information, GPT eventualmente llegará a las aplicaciones de productividad de Microsoft. El truco será imitar el éxito de la herramienta de codificación de IA GitHub Copilot (que está construida en GPT), que logró convertirse en una ayuda en lugar de ser una molestia (es decir, no ser como Clippy).

Lo importante es que agregar nuevas funcionalidades, tal vez a cambio de una tarifa, encaje perfectamente con el modelo de negocio de suscripción de Microsoft. Es notable que la empresa que una vez se consideró como el ejemplo de las víctimas de la disrupción, en una narración completa, no solo surgirá de la disrupción, sino que estará bien posicionada para alcanzar mayores alturas debido a ella.

Hay mucho más por escribir sobre el impacto potencial de la IA. OpenAI es obviamente la más interesante desde la perspectiva de una nueva empresa: es posible que OpenAI se convierta en la plataforma sobre la cual se construyan todas las demás empresas de IA. Esta es también la posibilidad más optimista para Google, ya que estarían mejor posicionados para ser el Microsoft Azure de OpenAI en comparación con AWS.