Estamos viviendo una época extraordinaria de innovación tecnológica que no muestra signos de desaceleración; de hecho, muchos expertos en tecnología creen que la tasa de innovación seguirá creciendo gracias a las capacidades de la inteligencia de las máquinas y otros factores. Los modelos grandes de lenguaje (LLM) como ChatGPT son un buen ejemplo.
«No podemos escapar de ChatGPT... He hablado con más de una docena de directores ejecutivos y otros ejecutivos de alto nivel de empresas que cotizan en bolsa. Y en eso coinciden todas las empresas cuando deliberan sobre las prioridades del año», explica Azeem Azhar en el podcast Found In Conversation de Pictet, presentado por Edie Lush.
«Creo que, trasladado a una curva de adopción, esta será más rápida que la adopción de la electricidad, o incluso la de las máquinas de escribir, que tardaron entre 20 y 25 años en tener un impacto real. Pero aún llevará un tiempo cuantificable».
Y, lo que es más importante, aunque no hay duda de que la tecnología es complicada, se trata de un ámbito fructífero para las pequeñas empresas emergentes. Mistral AI, con sede en París, por ejemplo, ha desarrollado un competidor de ChatGPT, una aplicación apoyada por Microsoft, con un presupuesto limitado.
«Yo diría que es bastante difícil crearlas desde cero. Pero la gente está demostrando, como así lo han hecho el equipo francés y Mistral, que los equipos pequeños con mucho menos recursos pueden lograrlo. Y creo que es un patrón común en la historia de las tecnologías. Es extremadamente difícil lograrlo por primera vez, pero en cuanto alguien lo consigue en primer lugar, las cosas se ponen en movimiento», dice Azhar, que comparte sus conocimientos tecnológicos con cientos de miles de lectores a través de su boletín semanal Exponential View.
En primer lugar, los desarrolladores saben que la tecnología es posible, que el software puede crearse con éxito, porque ya se ha hecho antes.
«Ahora sabemos que podemos hacerlo, y este conocimiento es una gran motivación para los equipos. Lo segundo es que, por supuesto, algunos de los conocimientos técnicos acaban filtrándose y, con ellos, algunas de las estrategias que se han utilizado. De este modo, los otros equipos pueden encontrar con mayor rapidez métodos que funcionen. Podemos hacer mucho más si apostamos mucho menos con los modelos posteriores.»
Como ejemplo menciona a GPT-4, un modelo de IA multimodal que puede utilizar imágenes y mensajes de texto para crear contenido. Este pionero modelo se creó utilizando un conjunto de entrenamiento de unos 13 billones de tókenes, para lo cual fue necesario invertir una cantidad enorme de potencia computacional. Los modelos posteriores pueden lograr resultados similares de forma mucho más eficiente.
«Es como decir que los motores de 1923 eran más eficientes y potentes que los de 1896. Solo que todo ha sucedido mucho más rápido», dice Azhar.
«La frontera seguirá siendo el dominio de los mejores equipos, ayudados por la mejor IA. Es difícil, pero cada vez será más común».
Si quiere saber más sobre la opinión de los expertos y su visión del mundo moderno, escuche el podcast Found in Conversation.
Perspectivas de inversión
por Stanislas Chanavat, Principal Thematics - Private Equity, Pictet Alternative Advisors
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No cabe duda de que la aparición de la inteligencia artificial (IA) generativa ha captado la atención del público y ha reavivado el interés de los inversores por el sector tecnológico. Es evidente que nos encontramos en los inicios de otro gran cambio tecnológico que, con el tiempo, transformará la mayoría de los mercados tecnológicos (y no tecnológicos).
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La IA tiene el potencial de ser un catalizador importante para mejorar la eficiencia y crear oportunidades de inversión atractivas en empresas pioneras, proveedores y usuarios. Sin embargo, en estos cambios de paradigma, los vencedores a largo plazo rara vez son evidentes a muy corto plazo, por lo que es importante diversificar la exposición.
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Por el momento, nos centramos en una tecnología sólida y modelos de negocio justificables, evitando las empresas de elevado valor e intensivas en capital. A medida que la IA generativa vaya madurando, estas empresas estarán bien posicionadas para aprovechar y rentabilizar su potencial, como ocurrirá con la próxima innovación revolucionaria.
