Negocios atrapados en una costosa ‘carrera armamentista’ de IA

Negocios atrapados en una costosa ‘carrera armamentista’ de IA

No hay duda de que estamos en una carrera armamentista de IA, dice Jon Collins.

Ha trabajado en TI durante 35 años en varios roles, incluyendo como programador de software, gerente de sistemas y director de tecnología.

Ahora es analista de la industria para la firma de investigación Gigaom.

La actual carrera armamentista fue impulsada por el lanzamiento de ChatGPT a finales de 2022, dice el Sr. Collins.

Desde entonces, han surgido muchos sistemas de IA generativa, y millones de personas los usan diariamente para crear obras de arte, texto o video.

Para los líderes empresariales, las apuestas son altas. Los sistemas de IA generativa son herramientas muy poderosas que pueden digerir más datos en minutos de lo que un humano podría en varias vidas.

De repente, los líderes empresariales son conscientes de lo que la IA podría permitirles a ellos y a su competencia lograr, explicó el Sr. Collins.

“El miedo y la codicia lo están impulsando”, dice. “Y eso crea una avalancha de impulso”.

Con el entrenamiento adecuado, un sistema de IA personalizado podría permitir a una empresa adelantarse a sus rivales con un avance en la investigación, o reducir costos automatizando trabajos que actualmente realizan humanos.

En el sector farmacéutico, las empresas están personalizando la IA para ayudarles a descubrir nuevos compuestos para tratar enfermedades. Pero es un proceso costoso.

“Necesitas científicos de datos, y necesitas ingenieros de modelos”, explica el Sr. Collins.

Esos científicos e ingenieros necesitan entender, al menos hasta cierto punto, el área de farmacéutica en la que la IA va a trabajar.

Y no se detiene ahí. “Necesitas ingenieros de infraestructura que puedan construir tus plataformas de IA”, continúa.

No es fácil encontrar trabajadores tan altamente calificados.

Simplemente no hay suficientes personas que “entiendan cómo hacer estos sistemas, cómo hacer que realmente funcionen y cómo resolver algunos de los desafíos que se avecinan”, dice Andrew Rogoyski, director de innovación en el Instituto de IA Centrada en las Personas de Surrey en la Universidad de Surrey.

Los salarios para aquellos que pueden enfrentar estos desafíos han alcanzado niveles “ridículos”, añade, porque son muy importantes.

“Podríamos producir cientos de PhDs en IA, si tuviéramos la capacidad, porque la gente les daría empleo”.

Más allá de la escasez de habilidades, solo obtener acceso a la infraestructura física necesaria para la IA a gran escala puede ser un desafío.

El tipo de sistemas informáticos necesarios para ejecutar una IA para la investigación de medicamentos contra el cáncer normalmente requeriría entre dos y tres mil de los últimos chips informáticos.

El costo solo del hardware informático podría fácilmente superar los $60 millones (£48 millones), incluso antes de los costos de otros elementos esenciales como el almacenamiento de datos y la red.

Parte del problema para los negocios es que este tipo de IA ha aparecido bastante abruptamente. Tecnologías anteriores, como la aparición de Internet, se desarrollaron más lentamente.

Un gran banco, empresa farmacéutica o fabricante podría tener los recursos para adquirir la tecnología necesaria para aprovechar la última IA, pero ¿qué pasa con una empresa más pequeña?

La start-up italiana Restworld es un sitio web de reclutamiento para personal de catering, con una base de datos de 100,000 trabajadores.

El director de tecnología Edoardo Conte estaba interesado en ver si la IA podría beneficiar al negocio.

La empresa consideró construir un chatbot impulsado por IA para comunicarse con los usuarios del servicio.

Pero el Sr. Conte dijo que, entre miles de usuarios, “El costo crece mucho”.

En su lugar, se centraron en un problema más específico: el hecho de que los candidatos no siempre presentan su experiencia de la mejor manera.

Por ejemplo, un candidato podría no listar el servicio de mesero como una habilidad. Pero los algoritmos que desarrolló el Sr. Conte facilitan descubrir información adicional, incluyendo si habían solicitado y obtenido un trabajo de mesero en el pasado.

“La IA puede deducir que son meseros, o que podrían estar interesados en otras ofertas de trabajo como meseros”, dice.

Un obstáculo en el reclutamiento en hostelería es llevar a los candidatos a la etapa de entrevista.

Así que, el próximo desafío del Sr. Conte es usar IA para automatizar y personalizar el proceso de entrevista para sus candidatos.

La IA podría incluso realizar una “conversación” con los candidatos y producir resúmenes para pasar a los reclutadores.

Podría acelerar todo el proceso, que actualmente puede tardar días, en los cuales un mesero o chef podría haber encontrado otro trabajo.

Mientras tanto, las grandes empresas seguirán invirtiendo dinero en proyectos de IA, incluso si no siempre está claro lo que probablemente lograrán.

Como dice el Sr. Rogoyski, la adopción de la IA está en una fase “darwiniana, experimental”, y es difícil ver cuáles serán las consecuencias.

“Ahí es donde se pone interesante. Pero creo que tenemos que seguir adelante con ello”, dice, antes de añadir “No estoy seguro de que tengamos otra opción”.