Las 10 principales razones por las que la IA se convirtió en la corriente principal de la noche a la mañana. Implicaciones futuras exploradas

El rápido aumento de la IA generativa: un cambio de juego en tecnología

Ha sido un torbellino, ¿no? La IA generativa, con herramientas como ChatGPT, irrumpió en la escena a principios de 2023, transformando el panorama tecnológico casi durante la noche. Es como si nos hubiéramos topado con una tecnología alienígena de un episodio de Stargate , excepto que es real, y está cambiando todo. Desde los proveedores que se apresuran a agregar características de IA a nuestro cambio de flujos de trabajo diarios, el impacto es innegable.

Pero, ¿cómo sucedió esto tan rápido? En este artículo, me sumergiré en los diez factores clave que han impulsado el rápido avance e integración de Generation AI en nuestras pilas tecnológicas y rutinas de día de trabajo.

Fase I: innovaciones fundamentales

He estado trabajando con IA desde mis días de tesis hace más de 20 años, e incluso he lanzado productos de IA en los años 90. Pero nada me preparó para el salto hacia adelante que representa el chatgpt. Desglosemos los tres factores clave que provocaron esta revolución.

1. Avances en modelos de transformadores

La IA solía ser increíblemente estrecha, entrenada en conjuntos de datos específicos para tareas limitadas. Recuerdo haber enviado un producto llamado House Plant Clinic a principios de los 90, entrenado solo en problemas de la planta de la casa. Fue excelente para su propósito, pero no tiene idea de sus datos de entrenamiento.

Luego, en 2017, el papel "Atención es todo lo que necesita" de Google introdujo el modelo de autoatensión, lo que permite a los AIS procesar oraciones completas a la vez. Este avance permitió a AIS comprender el contexto, distinguiendo entre "una orilla del río" y "una orilla en el centro de la ciudad".

2. Modelos de base ampliamente capacitados

Con el modelo Transformer, AIS podría ser entrenado en vastas y diversos conjuntos de datos, comprendiendo el contexto de los datos en sí. Esto llevó a modelos como GPT-3.5 y GPT-4 de OpenAI, entrenados en casi todo Internet e innumerables libros.

Estos modelos se volvieron versátiles, capaces de manejar cualquier aplicación sin capacitación especializada. Mientras pasamos meses entrenando a la clínica de plantas de la casa , los AIS de hoy como ChatGPT o Google Gemini pueden diagnosticar problemas de plantas y mucho más fuera de la caja.

Sin embargo, hay una trampa: ¿quién posee estos datos de entrenamiento? Las demandas sobre los materiales con derechos de autor podrían limitar la disponibilidad de datos futuros, lo que impacta la efectividad de estos modelos. Además, no todos los datos de Internet son precisos o apropiados, lo que plantea desafíos a medida que los proveedores trabajan para establecer barandillas.

3. Breakthroughs in Hardware (GPU y TPU)

Los complejos cálculos de los modelos de transformador exigían una potencia informática significativa. Inicialmente, las GPU de juegos de Nvidia manejaron las operaciones de matriz necesarias para la IA, pero sus chips de series de amperios y tolva aumentaron el rendimiento y la eficiencia.

Las TPU de Google, diseñadas específicamente para AI, junto con chips personalizados de Microsoft y Amazon, hizo que el entrenamiento de IA a escala mundial sea asequible para los principales actores. Esto permitió que las capacidades de IA se ofrecieran como un servicio, accesible para empresas de todos los tamaños, y habilitó el análisis de IA en tiempo real crucial para aplicaciones como automóviles autónomos.

Fase II: las fuerzas del mercado impulsan la adopción

Con la tecnología en su lugar, el mercado de la dinámica se hizo cargo, empujando a AI a la corriente principal. Aquí hay siete factores clave que impulsan esta adopción.

4. Chatgpt para todos y acceso a la API

Cuando ChatGPT se lanzó a principios de 2023, rápidamente se convirtió en la aplicación de más rápido crecimiento. Fue de uso gratuito, fácil como una búsqueda en Google y entregó respuestas increíblemente precisas. Todos los que lo intentaron sentían que estaban tocando el futuro.

Operai luego abrió los modelos de ChatGPT a través de una API, permitiendo a los desarrolladores integrar la IA de clase mundial en sus aplicaciones durante un fin de semana. La llamada de bajo costo por API lo convirtió en una adición atractiva, expandir las líneas de productos y aumentar los ingresos.

5. Aceleración de código abierto

Para evitar el bloqueo de los proveedores, la comunidad de código abierto abrazó IA, ofreciendo modelos como LLAMA y difusión estable. Las plataformas como abrazar la cara facilitaron la integración de la IA fácil para los desarrolladores de todos los niveles de habilidad.

El código abierto fomenta la colaboración, la mejora continua e introduce características de nicho que los grandes proveedores podrían no priorizar. Esto democratiza la IA, acelerando su adopción en diversas aplicaciones.

6. Demanda de consumo y empresa

La IA generativa no es solo exageración; Ofrece un valor real. He documentado 15 formas en que AI me ha ayudado solo en 2024, desde la programación hasta la edición de fotos y el análisis de sentimientos. Las empresas, los estudiantes e individuos han reconocido el potencial de la IA, impulsando la demanda y aumentando las valoraciones de las compañías de IA.

7. Viralidad y efectos de red

Durante años, la IA fue nicho, pero de repente, fue la corriente principal. La tía Marge estaba discutiendo Chatgpt en las reuniones familiares, y se convirtió en la aplicación de más rápido crecimiento, llegando a los 100 millones de usuarios activos en cuestión de meses y duplicándolo un año después.

Su capacidad para generar charlas piratas, escribir historias de Star Trek o analizar los datos comerciales en minutos capturó la imaginación del público y alimentó su rápida propagación.

8. Presión competitiva del mercado

Con el éxito de Operai, otros gigantes tecnológicos como Google, Microsoft, Meta, Amazon y Apple no podían permitirse el lujo de quedarse atrás. AI se convirtió en una característica principal, ya sea como un bono o una ventaja lucrativa. El copiloto de Microsoft, Géminis de Google y otros siguieron rápidamente, intensificando la competencia e innovación.

9. Leg legislativo y regulatorio

El boom de la IA ha sido como el Wild West, con gobiernos que luchan por mantenerse al día. Estados Unidos estableció algunos planes de supervisión, pero eran tibios. Las compañías de IA advirtieron sobre posibles catástrofes sin regulación, y las demandas por derechos de autor agregaron complejidad. El enfoque de una nueva administración en la reducción de la regulación alimentó aún más el rápido crecimiento e innovación, pero también expresó preocupaciones sobre el desarrollo sin control.

10. Innovación e inversión continua

AI no es una moda pasajera. Las principales empresas continúan invirtiendo miles de millones, ofreciendo valiosos productos y servicios. Estamos viendo avances en IA multimodal, agentes autónomos y AI codificando IA. Es una reminiscencia del ciclo virtuoso de la economía de la aplicación a mediados de la década de 2000, donde la inversión y la innovación se alimentaron entre sí, empujando a IA a la corriente principal para siempre.

Fase III: el futuro

En los años 80, mi madre soñaba con una computadora que podía aspirar sus pisos. Ahora, tenemos robots como Wally the Narwal haciendo exactamente eso. Mi sueño? Una IA que me puede traer café mientras escribo. Con el trabajo en robots humanoides de Tesla, Apple y Meta, podría no estar muy lejos.

Dadas las peculiaridades actuales de la IA, como los accidentes ocasionales de Alexa o las fabricaciones ocasionales de Chatgpt, no estoy seguro de querer un robot que deambule por mi sala de estar todavía. Pero bueno, un chico puede soñar con café.

Los últimos dos años han sido un viaje salvaje, y probablemente estamos al principio. ¿Cuál crees que ha sido el factor más importante en la rápida adopción de AI? ¿Ha integrado herramientas de IA como ChatGPT en su flujo de trabajo diario? ¿Cómo han cambiado su trabajo o creatividad? ¿Ves a la IA como un cambio de juego a largo plazo, o estamos en un ciclo de bombo que eventualmente se estabilizará? ¿Y qué pasa con las preocupaciones éticas y regulatorias? ¿Crees que el desarrollo de la IA se está moviendo demasiado rápido para una supervisión adecuada?

Háganos saber sus pensamientos en los comentarios a continuación.

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