Tanto en las bulliciosas calles del distrito financiero de Londres como en las ruidosas aulas de los estudiantes de secundaria, el auge de la inteligencia artificial (IA) generativa ha cautivado la imaginación.
Pero, ¿está justificado tanto revuelo en torno a ella? Y, ¿qué podría significar todo esto para los inversores?
Una conclusión que ya podemos extraer es que la IA ha alcanzado claramente una fase nueva y más dinámica de su desarrollo.
Gracias a la aparición de los conjuntos de datos extensos, la arquitectura en la nube y una nueva generación de potentes semiconductores, se dan las condiciones idóneas para que la tecnología amplíe su alcance a nuevos ámbitos.
Según International Data Corporation, está previsto que el mercado mundial de la IA, incluyendo hardware, software y servicios, crezca casi un 19% anual hasta alcanzar los 900.000 millones de USD en 2026 (véase la fig. 1).
Pero estas cifras cuentan solo una parte de la historia. Su impacto económico podría ser enorme: Goldman Sachs calcula que la IA podría aportar unos 7 billones de USD a la economía mundial durante la próxima década gracias, en parte, a la mejora de la productividad que conllevaGoldman Sachs, Generative AI – Part I: Laying Out the Investment Framework, marzo de 2023.
Tamaño del mercado mundial de la IA, real y previsto, en miles de millones de USD
Fuente: IDC, julio de 2022
Lo que hace que la IA generativa sea mucho más potente que su predecesora es que utiliza el aprendizaje automático (ML, por sus siglas en inglés) para crear contenidos totalmente nuevos que son prácticamente indistinguibles de los que pueden generar los seres humanos. Puede, por ejemplo, crear personajes y argumentos para juegos en línea, formular informes financieros, y tramitar peticiones cada vez más complejas de servicios de atención al cliente.
El ejemplo más destacado de esta tecnología es ChatGPT, un sistema de chat desarrollado por la empresa privada OpenAI, cuyo principal accionista es Microsoft. Para los profanos en la materia, GPT son las siglas de Generative Pre-trained Transformer (transformador generativo preentrenado) –un tipo de modelo de lenguaje extenso (LLM) entrenado con conjuntos de datos masivos, procedentes de distintas fuentes y no estructurados. El bot de chat de la IA es capaz de utilizar un novedoso proceso de aprendizaje profundo, conocido como transformador, para generar respuestas similares a las humanas a las entradas de texto de los usuarios. OpenAI también ha desarrollado una solución para la generación de imágenes (DALL-E 2) y otra para el reconocimiento automático de voz (Whisper).
Pero estas nuevas tecnologías no han surgido de la nada. Los sistemas de IA han avanzado muchísimo en las dos últimas décadas. Estos avances han sido posibles gracias a importantes recursos informáticos, al desarrollo de potentes microprocesadores y a las mejoras del almacenamiento en memoria.
Monetizar las máquinas
Los gestores de inversión de las estrategias Digital, Robotics y Security de Pictet Asset Management esperan asistir a una adopción rápida de los LLM para uso comercial.
Es demasiado pronto para tener una noción clara de qué tipos de empresas podrían beneficiarse más de la IA, pero lo que sí podemos afirmar con más seguridad es que las oportunidades iniciales recaerán en empresas que desarrollen sus actividades en tres sectores tecnológicos principales.
El primero es la infraestructura en la nube.
La IA generativa centrada en datos necesita una potente infraestructura en la nube proporcionada por las grandes plataformas de nube conocidas como hiperescaladores. Entre ellas se encuentran AWS (Amazon Web Services), GCP (Google Cloud Platforms), Microsoft Azure y Meta (nube privada). En conjunto, representan en torno al 78% de toda la capacidad global de nube (véase la fig. 2). Los ingresos por servicios de infraestructura en la nube alcanzaron los 63.700 millones de USD en los tres primeros meses de 2023, un aumento interanual de 10.000 millones de USD, y esperamos que continúe su fuerte crecimiento.
Cuota de mercado mundial de los principales proveedores de servicios de infraestructura en la nube en el 1T de 2023
Fuente: Synergy Research Group, 2023
Las empresas de semiconductores también podrían salir muy beneficiadas.
La potencia informática requerida para la IA/ML procede principalmente del desarrollo de las unidades de procesamiento gráfico (GPU) necesarias para ejecutar modelos de IA generativa, y pueden optimizar el entrenamiento de conjuntos de datos extensos (es decir, LLM) gracias a su capacidad de procesamiento paralelo de alta velocidad. Pero, aparte de las GPU, consideramos que las empresas de semiconductores y de equipos de fabricación de semiconductores en general se beneficiarán enormemente de la IA generativa, debido al aumento de la demanda de semiconductores a medida que se necesiten más soluciones de informática, memoria y redes. Además, la producción de estos semiconductores cada vez más complejos exige unos equipos cada vez más sofisticados. No es casualidad que las ventas de equipos de fabricación de semiconductores establecieran un nuevo récord superando los 100.000 millones de USD en 2022https://semi.org/en/news-media-press/semi-press-releases/global-total-semiconductor-equipment-sales-2022 , y esperamos que esta tendencia continúe.
La empresa de chips Nvidia ha sido una de las principales beneficiarias del aumento de los requisitos de potencia informática para ejecutar algoritmos de IA como los de ChatGPT, que utilizan chips aceleradores de centros de datos de tecnología avanzada de la empresa tales como el A100 y el nuevo H100. Dichos chips representan ya más de la mitad de los ingresos de Nvidia.
Sin embargo, la mayoría de las funciones informáticas siguen siendo realizadas por unidades centrales de procesamiento (CPU) más básicas. En este ámbito, Intel sigue siendo el líder del mercado, pero AMD, con sede en California, ha conseguido una cuota de mercado importante en los últimos años.
Tanto si se trata de CPU como de GPU, sigue aumentando la demanda de chips cada vez más avanzados.
Sin embargo, cada vez es más difícil fabricarlos más pequeños, inteligentes y baratos. Actualmente, de hecho, diseñar un nuevo chip de última generación cuesta cientos de millones de dólares. Paradójicamente, la IA puede ayudar a fabricar esos nuevos chips mediante el uso de herramientas de automatización de diseño electrónico (EDA) desarrolladas por empresas como Synopsys y Cadence. Synopsys ha lanzado un paquete completo de herramientas EDA para IA que ya ha diseñado más de 200 nuevos microchips.
Las empresas de software también podrían salir ganando en la era de la IA generativa. Aquellas que consigan incorporar la IA a sus productos disfrutarán de una importante ventaja competitiva. A día de hoy, GitHub Copilot, de Microsoft, es el ejemplo mejor adaptado de incorporación de la IA en el software. En un estudio publicado por Microsoft, los desarrolladores que codificaban con él eran más productivos y obtenían mejores resultados en un 55% menos de tiempo, todo ello por los aproximadamente 100 USD al año que cuesta su suscripción al “copiloto”https://github.blog/2022-09-07-research-quantifying-github-copilots-impact-on-developer-productivity-and-happiness/.
Otra empresa de software que participa en la carrera por incorporar la IA es Adobe a través de su modelo Firefly, que se entrena con sus 175 millones de imágenes de archivo libres de derechos de autor, posibilitando la generación de imágenes conformes con la legislación sobre derechos de autor en toda su gama de productos.
En lo que respecta al software de ciberseguridad, es posible que el sector deba adaptarse si desea utilizar la IA generativa para contrarrestar las posibles amenazas de códigos maliciosos escritos por otras máquinas. La IA debería posibilitar una detección y respuesta más rápidas ante los ataques. CrowdStrike y Palo Alto son dos de las empresas que ya están adoptando la potencia de la IA en sus plataformas de ciberseguridad. Con el tiempo, la ciberseguridad también desempeñará un papel importante tanto en la protección de los datos utilizados por las aplicaciones de IA como a la hora de garantizar la calidad de dichos datos.
Al evaluar el impacto que tendrá la IA para las empresas de ciberseguridad y los usuarios empresariales, el resultado más probable, en nuestra opinión, es la mejora de la eficiencia (es decir, la reducción del tiempo necesario para detectar y responder a los ataques). La IA generativa desempeñará un papel importante a la hora de complementar, o directamente eliminar, muchas de las tareas rutinarias que acometen los agentes de ciberseguridad en su trabajo diario.
Obstáculos por delante
A pesar de todo lo que promete la IA, también tiene sus riesgos. Lo que significa que su regulación desempeñará un papel esencial en el desarrollo y difusión de la tecnología.
La exactitud de los datos, la vulneración de los derechos de autor, la privacidad y la concentración del mercado ya suscitan gran preocupación. Algunas de estas preocupaciones ya se están abordando. La IA puede, en determinados contextos, autocontrolarse. En la moderación de contenidos, por ejemplo, se utilizan modelos de IA entrenados previamente para evitar la toxicidad. Con el tiempo se desarrollarán más modelos y escenarios de uso de este tipo.
No obstante, también existe alarma sobre lo que la IA podría significar para nuestros medios de subsistencia y sobre si podría, si no se controla, conllevar amenazas más graves para la sociedad.
La regulación oficial de esta tecnología también es decisiva –algo en lo que están trabajando activamente tanto los gobiernos como las propias empresas. Los cofundadores de OpenAI han pedido que se cree un organismo equivalente al Organismo Internacional de la Energía Atómica para “inspeccionar los sistemas, exigir auditorías, comprobar el cumplimiento de las normas de seguridad [e] imponer restricciones a los grados de implementación y los niveles de seguridad”
Primeros tiempos
Sin embargo, a medida que se desarrolle la tecnología, no cabe duda de que se encontrarán soluciones. Aunque somos conscientes de los riesgos, seguimos creyendo que la IA se encuentra actualmente en un punto de inflexión comparable al de los primeros tiempos del iPhone hace más de 15 años, que allanó el camino para el uso de los teléfonos inteligentes y las aplicaciones móviles, y al ascenso de AWS como primer proveedor de nube. Ahora, la tecnología de IA está revolucionando la próxima generación de empresas tecnológicas de nueva creación.
Para las tecnologías similares a ChatGPT, esto es solo el principio. Estamos seguros de que la IA cambiará radicalmente los modelos de negocio, impulsará la eficiencia operativa y creará una diferenciación estratégica durante la próxima década.
Los sistemas como ChatGPT solo son un adelanto de las posibilidades futuras de la IA. Estamos seguros de que la IA cambiará radicalmente los modelos de negocio, impulsará la eficiencia operativa y creará una diferenciación estratégica durante la próxima década. Habrá obstáculos en el camino, pero es evidente que la IA generativa ha venido para quedarse.
