Las predicciones sobre el impacto de la inteligencia artificial se moderan, pero el impulso inversionista sigue. ¿Vamos camino al próximo estallido de la burbuja tecnológica?
El jueves anterior conversé con el especialista de la firma Deloitte en seguridad informática para América Latina, Andrés Gil. Él está en Buenos Aires, Argentina. Inevitable hablar de la Copa América, recién ganada por la selección argentina, con Lionel Messi.
Conversamos sobre la inteligencia artificial (IA) en manos de los ciberdelincuentes y si es posible defenderse. “La IA está desde hace rato”, nos recordó Andrés.
El cambio proviene de la llamada IA Generativa (GenAI, por sus siglas en inglés) y el Chat GPT. Se le unió Gemini, de Google. Meta (propietaria de Facebook, Instagram y WhatsApp) tiene la suya. Con ellas, se vino un aluvión de un sinnúmero de aplicaciones y soluciones.
Todo lo cual se refleja por todo lado.
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En el Y Combinator Demo Day del Invierno 2024, a principios del presente año, las startups de IA dominaron el evento: asistieron 86 startups de IA, casi el doble que un año antes y tres veces más que en 2021.
Aunque se habla de una disminución de las inversiones en startups, no ocurre lo mismo para las que tienen una solución basada en GenAI: alcanzó $25.200 millones a finales de 2023.
¿Hay moderación o la gente anda como en los viejos tiempos de las puntocom que dieron paso a la crisis de 2020?
Como lo mencioné en el boletín EF de la mañana del pasado 15 de julio, la firma Goldman Sachs publicó un informe que señala que los gigantes tecnológicos y otras empresas gastarán casi $1 billón en gastos de capital en IA en los próximos años. Sin embargo, advierte, la IA puede resultar mucho menos prometedora de lo que muchos líderes empresariales e inversores esperan.
¿Este gran gasto alguna vez dará sus frutos? Hay quienes son escépticos.
Daron Acemoglu, profesor del Massachusetts Institute of Technology (MIT), estima que sólo una cuarta parte de las tareas expuestas a la IA será rentable de automatizar en los próximos 10 años.
Eso significa que la IA afectará a menos del 5% de todas las tareas y aumentará la productividad de EE. UU. sólo en 0,5%. El crecimiento del Producto Interno Bruto provocado por la utilización de la IA sería de apenas 0,9% “acumulativamente durante la próxima década”. Dijo más.
Los cambios verdaderamente transformadores no se producirán rápidamente y es probable que ocurran pocos (“si es que habrá alguno”, dijo Acemoglu) en los próximos 10 años.
“La arquitectura actual de los grandes modelos de lenguaje (LLM, por sus siglas en inglés) es más impresionante de lo que mucha gente hubiera predicho”, dice Acemoglu. “Pero creo que todavía se necesita un gran acto de fe para decir que vamos a conseguir algo que sea tan inteligente. Así que cualquier cosa que se invente —o grandes avances— no tendrá un gran efecto en los próximos años”.
Jim Covello, director de investigación de acciones globales de Goldman Sachs, va un paso más allá y sostiene que, para obtener un rendimiento adecuado del coste estimado de aproximadamente $1 billón, la IA debe ser capaz de resolver problemas complejos.
Y eso, según Covello, no está ocurriendo.
“Llevamos un par de años en esto y no hay ni una sola cosa para la que se esté utilizando que sea rentable en este momento”, afirma Covello. “Creo que existe un malentendido increíble sobre lo que la tecnología puede hacer hoy. Los problemas que puede resolver no son grandes”.
Las apuestas siguen, incluso en América Latina. La firma de capital de riesgo Hi Ventures, ubicada en Ciudad de México y fundada en 2012, es una de las que tiene un radar para identificarlas en la región.
Federico Antoni y Jimena Pardo, sus fundadores, se fijan mucho en startups con soluciones financieras (fintech), de comercio electrónico, capital humano y ciudades inteligentes. Cuentan con una cartera de 40 startups.
“Solo respaldamos a las empresas emergentes que priorizan la IA”, indican. “Nuestras primeras inversiones (Senzai, Shinkansen y Atlas) nacieron en una era posterior a LLM con una gran ventaja en velocidad y eficiencia”, recalcan.
Y anuncian: “Estamos buscando nuevas empresas de IA en toda la región con la misión de resolver los problemas más difíciles del mundo con innovación humana”.
Para tener una idea, veamos a qué se dedican esas startups mencionadas.
Shinkansen aprovecha la IA para construir vías financieras regionales para pagos rápidos y económicos en América Latina de habla hispana.
Atlas usa la IA para administrar una plataforma de beneficios para una fuerza laboral remota global.
Senzai es una empresa emergente de IA que ayuda a los bancos, minoristas y empresas de telecomunicaciones a estructurar datos y crear experimentos de marketing a escala.
En una entrevista para el sitio de la la Asociación Latinoamericana de Capital Riesgo (LAVCA), de la que es integrante, los fundadores de Hi Ventures ven un futuro con más emprendimientos tecnológicos emergentes basados en IA.
“Cuando ChatGPT se lanzó en noviembre de 2021, capturó la imaginación del mundo tecnológico”, cuenta Federico. “A principios de 2022, una clase de Stanford sobre el estado de la IA y la generación de IA fue suficiente para convencernos del potencial de este cambio de plataforma”.
Y continúa: “Lo sorprendente de la aceleración de la IA es que ha llegado a todo el mundo simultáneamente. A diferencia de Internet, donde América Latina se quedó atrás en infraestructura de banda ancha o penetración de teléfonos inteligentes, los mismos LLM están disponibles para fundadores y consumidores en San Francisco, CDMX, Shanghái, São Paulo, Tel Aviv y Buenos Aires”.
Y menciona, por ejemplo, las soluciones de las startup Yana en salud mental o la de Fintual, un copiloto de asesor financiero impulsado por ocho agentes diferentes para ayudar a tomar mejores decisiones de inversión. La primera de México y la segunda de Chile.
Y en el mismo México está el caso de Senzai, que construye una suite de productos aprendizaje automático (ML, por sus siglas en inglés) y GenAI para comunicación con los clientes.
Senzai, fundada por Julián López-Portillo y Darren Timmins en 2023, obtuvo financiamiento de Hi Ventures cuando esta firma lideró una ronda de pre-semilla para estructurar datos en América Latina.
La solución que desarrollaron permite utilizar técnicas de ML e inferencia causal para estimar el impacto de diferentes campañas y promociones. De esta forma, “revoluciona” las soluciones de gestión de clientes o Customer Relationship Management (CRM).
La Proactive AI de Senzai combinaría modelado de mejora causal, experimentación dinámica y estructuración de datos para impulsar la automatización en todo el ciclo de compra del cliente.
Así, se mejorarían los resultados de estrategias de mercadeo para la prevención proactiva de abandono (cuando el cliente revisa la información de un producto o servicio, llena el formulario y en el último momento desiste de hacer la compra).
Otras dos funciones que incorpora es la reorientación del embudo de ventas y el seguimiento para ventas adicionales y cobros proactivos.
¿Esta aplicación es tan básica, como califica el especialista del MIT a las soluciones actuales de IA en general, o se puede calificar como de un nivel más sofisticado?
Y sobretodo: ¿las empresas la están adaptando? La industria que impulsa estas soluciones promete altos rendimientos: “En promedio, las empresas que tienen la IA como tecnología o estrategia central tienen un múltiplo de ingresos 2,5 veces mayor que las empresas sin una ventaja clara en IA”, dice Federico Antoni, de Hi Ventures.
Esperemos que realmente las soluciones realmente resuelvan problemas y mejoren la productividad y la rentabilidad empresarial.
Y esperemos que no estalle ninguna burbuja.
Pero, por las moscas, hay que estar tan atentos a cualquier bajón del mercado como al avance de la IA.
