Altman predice la tercera etapa de la IA: la IA activa permite la existencia de agentes autónomos en segundo plano

En un reciente evento corporativo, el director ejecutivo de OpenAI, Sam Altman, presentó su primera propuesta sistemática para una teoría en tres fases sobre el desarrollo de productos de IA. Afirmó claramente que el próximo gran avance del sector será la «IA proactiva», un sistema de IA que funciona de forma continua en segundo plano y ayuda activamente a los usuarios.

Altman dividió la evolución actual de los productos de IA en tres etapas claras. La primera etapa: los chatbots como ChatGPT, en los que los usuarios inician una conversación para obtener una respuesta. La segunda etapa: los sistemas de agentes de IA con capacidad para ejecutar tareas, como Codex de OpenAI, que pueden completar de forma independiente tareas específicas como la programación. La tercera etapa, que según Altman es la dirección más prometedora, es la «IA proactiva», más automatizada. Afirmó sin rodeos: «Apuesto a que lo próximo que salga al mercado será esta IA proactiva que funciona de forma continua. Si hay algo para lo que merezca la pena prepararse el próximo año, es esta dirección, respecto a la cual soy el más optimista».

Aunque Altman se refirió a la etapa actual de los agentes como «la categoría de productos de IA más popular hasta la fecha», y su desarrollo ha estado impulsado en gran medida por las necesidades de los clientes empresariales, los usuarios se han encontrado con nuevas dudas a medida que se amplía la gama de productos. Muchos usuarios empresariales no tienen claro cuándo utilizar chatbots, cuándo recurrir a Codex o a las API, y también tienen dificultades para integrar la información contextual necesaria y las diversas herramientas complementarias. Este problema de fragmentación de productos ha llevado a OpenAI a empezar a plantearse soluciones de integración más profundas.

Para abordar esto, Altman reveló que OpenAI está desarrollando un producto integrado, con la intención de fusionar profundamente las capacidades de los agentes de Codex con ChatGPT y otras herramientas, formando una plataforma unificada similar a una «superapp». Esta plataforma se considera la infraestructura para «hacer todas las demás cosas que queremos hacer», con el objetivo de resolver los problemas actuales de dispersión de productos y los elevados costes de aprendizaje para los usuarios.

Al mismo tiempo, las cuestiones relacionadas con los costes de la IA han pasado de ser temas secundarios a convertirse en consideraciones fundamentales en las decisiones empresariales. Altman señaló que, a principios de año, las empresas rara vez hablaban de los costes de forma proactiva, pero ahora se ha convertido en un «tema de gran importancia» y podría ser «el segundo tema más importante». Puso como ejemplo a Uber, que agotó todo su presupuesto de IA solo en el primer trimestre. En respuesta a ello, la estrategia de OpenAI consiste en mejorar la eficiencia de los modelos para reducir costes y, al mismo tiempo, crear más valor para los clientes. «Creo que tendremos muchas formas de ayudar a nuestros clientes a obtener más valor con menos inversión».

Un reto aún mayor radica en la concienciación de los usuarios. Altman admitió que «la mayoría de la gente» no sabe cómo utilizar la IA de forma eficiente. Muchos se han dado cuenta de que no han utilizado lo suficiente la IA y no han aprovechado plenamente su valor, pero el mero hecho de aprender nuevos métodos de trabajo supone una barrera. «No es fácil aprender nuevas formas de trabajar, y el coste inicial es un poco elevado». Aunque OpenAI pueda mostrar numerosos casos de uso complejos y potentes, la mayoría de los clientes no utilizarán la IA de esa manera en su actividad empresarial real.

La «IA proactiva» es la respuesta de OpenAI a este dilema práctico. Si los usuarios no están dispuestos a aprender activamente a utilizar la IA, los futuros sistemas de IA deberían integrarse en los entornos de trabajo, ejecutarse en segundo plano y completar automáticamente las tareas en torno a los usuarios. La visión de Altman es que los usuarios quizá ni siquiera necesiten comprender lo que la IA puede hacer. «¿Puede OpenAI funcionar como un agente que se ejecuta en segundo plano y conecta todo el contexto de mi empresa? No me hagas intentar entender lo que puede hacer, simplemente haz que me resulte útil».

Sin embargo, esta visión también plantea nuevos retos para las arquitecturas de TI existentes. A diferencia de las ventanas de chat tradicionales que responden bajo demanda, un sistema de IA que funciona de forma continua y accede a una gran cantidad de datos contextuales de la empresa plantea mayores exigencias en materia de seguridad de los datos, control de permisos y mecanismos de asignación de recursos informáticos. Las empresas deben rediseñar los métodos de implementación de la IA, las estrategias de seguridad y la infraestructura para adaptarse a esta forma de inteligencia «siempre activa».