De Deep Blue y Kasparov a los modelos generativos: la frenética evolución de la inteligencia artificial

El 10 de febrero de 1996, el entonces campeón mundial de ajedrez, Garry Kasparov, jugó uno de los partidos más mediáticos de su prolífica carrera: enfrentó a Deep Blue, el poderoso computador de IBM.

Kasparov ganó tres de las cinco partidas, pero la máquina ya comenzaba a mostrar su creciente poder. Solo un año después, una versión mejorada de la computadora derrotó hasta el entonces indoblegable deportista soviético.

Aunque nadie hablaba de ella, eran algunos de los primeros brotes de aplicación práctica de la inteligencia artificial. Desde entonces, ya han pasado casi 40 años, dice Lufer Padilla, general manager, Latin America IBM Consulting durante el IBM AI Experience, una ronda de charlas en Mendoza Argentina, con algunos de los principales ejecutivos de la compañía a la que tuvo acceso La Tercera.

El ejecutivo dice que a pesar de las ya cuatro décadas del desarrollo de la IA, hoy si se habla con propiedad de esta tecnología. “Y eso es porque la experiencia es distinta, se simplifica y se entiende”, dice Padilla. “La IA se vuelve de todos”.

Admite que la masificación de chatbots de servicio a clientes y por sobre todo, la irrupción de aplicaciones como ChatGPT, ayudaron en gran medida a la democratización de la IA. “La IA se vuelve tangible”, dice.

Dice las inteligencia artificial “tradicional” es como un niño al que hay que enseñarle a hablar, caminar, sumar y se requieren meses de entrenamiento. En cambio, la IA Generativa está pre entrenado en muchas materias y puede producir en muy poco tiempo.

Pero en estos 40 años, su evolución no ha sido lineal. En esta largo camino de la tecnología, hoy la IA de ha vuelto “generativa”. Se trata de una evolución impulsada por modelos fundacionales, grandes redes neuronales entrenadas con gran cantidad de datos no etiquetados y perfeccionadas para una variedad de tareas. Así, la IA generativa hoy permite la búsqueda semántica, la generación de código, el enrutamiento de correo electrónico, el servicio al cliente y la mejora de la automatización para empresas de todo el mundo. Esto explica por qué más del 80% de las empresas trabajan con IA generativa o tienen previsto adoptarla.

En términos más simples también permite crear nuevo contenido en forma de texto escrito, audio, imagen o video. Por ejemplo, crear una historia corta basada en el estilo de un autor de moda; generar una fotografía realista de una persona inventada o componer una pieza musical siguiendo el estilo de un cantante famoso.

Según cifras de la consultora Gartner, se espera que la IA generativa represente 30% del mercado total para 2025.

Durante su presentación, Padilla explicó que durante este año, la gobernanza y la confianza llegan a la IA y que para 2025, la IA será más enérgica y rentable. Ya para 2027 los modelos básicos en producción se vuelven escalables. En 2029 espera que la IA se vuelva confiable y explicable y esta tecnología ya empieza a razonar. Ya para la próxima década La IA empieza La IA se vuelve multimodal y ofrece a las empresas una escala sin precedentes.

Durante su presentación, Padilla señaló de el 75% de los CEO considera que la ventaja competitiva dependerá de quién tenga la IA Generativa más avanzada.

Otra de las evoluciones que se esperan dentro de la inteligencia artificial es la irrupción de los llamados “agentes virtuales”. En su presentación durante el IBM Experience, Guto Lopes, VP Finanzas y Operaciones IBM Consulting LA, explicó que actualmente los asistentes virtuales ayudan al ser humano en tareas específicas. Funciona como una inteligencia aumentada, ayudando en tareas como escribir o codificar. A menudo se centra en la generación de contenidos, imágenes,textos, etc.

Pero hoy, producto del desarrollo de la IA Generativa, ha surgido un nuevo asistente, que Lopes, durante su presentación define como agentes virtuales. “Actúan como un compañero de trabajo virtual, realizando actividades de punta a punta”, dice.

Dirige las actividades y las coordina. Funciona de forma autónoma, sin necesidad de interacción con el ser humano. Aun así, tiene la capacidad para aprender, pero buscar ayuda de un agente humano cuando sea necesario

Según IBM, a diferencia de los asistentes, los agentes tienen la capacidad de generar planes basados en un aviso y realizar tareas de forma independiente. Son más eficaces cuando se centran en tareas especializadas y trabajan junto a otros agentes en solicitudes complejas. A medida que los agentes de IA se vuelvan más comunes, las empresas necesitarán reevaluar sus procesos de trabajo y crear nuevos tipos de equipos para que los humanos supervisen grupos de agentes de IA autónomos.

Además, de acuerdo a la compañía, a pesar de la creciente presión, muchas empresas todavía luchan por mostrar el retorno medible de sus inversiones en IA, y las altas tarifas de licencia para modelos propios son un factor importante.

Pero de acuerdo a Bill Higgins, ingeniera de Plataforma Watsonx e Innovación Abierta de IBM Research, para 2025 las soluciones de inteligencia artificial de código abierto surgirán como una fuerza dominante para cerrar esta brecha. Según Higgins, gracias al desarrollo impulsado por la comunidad de desarrolladores y los modelos de código abierto, están rápidamente igualando las mejores ofertas patentadas en potencia y la proliferación de soluciones de IA abiertas para industrias y tareas específicas harán que sea más fácil que nunca para las organizaciones