La inteligencia artificial generativa decepciona

La inteligencia artificial generativa decepciona el próximo año, si continúa así

Segun los analistas, la IA generativa recibirá una 'ducha fría' en 2024

La tecnología que tanta popularidad ha alcanzado desde el lanzamiento de ChatGPT en noviembre de 2022, la inteligencia artificial generativa, decepciona. O lo que es lo mismo, va a recibir «una ducha fría» durante 2024. No son pocos los analistas que opinan esto, fundamentalmente, debido a la incapacidad de la IA generativa para alcanzar una estructura de costes razonable y que tenga sentido.

La cuestión se reduce a un simple análisis de los costes de producción de estos algoritmos frente a sus costes de operación. Los primeros son ya de por sí muy elevados. Aún así, las compañías podrían plantearse su amortización a largo plazo, recurriendo a capitalistas de riesgo pacientes dispuestos a esperar a la maduración de la inversión. Pero la situación se complica porque hablamos de modelos cuyo entrenamiento no se puede detener. Además, precisan de constantes iteraciones para generar nuevas versiones más avanzadas y cambiantes. Todo ello sumado al hecho de que se enfrentan a costes operativos también muy elevados, que generan flujos de caja negativos constantes.

A modo de ejemplo, ChatGPT genera más de 700,000 dólares al día en uso de servidores a OpenAI. Cada vez que alguien le hace una pregunta, ChatGPT pierde dinero, tanto si se trata de un usuario gratuito, como si es uno de pago, quien por tener tal condición, lo usa más frecuentemente y con más intensidad.

Convertir en negocio los modelos de algoritmia generativa para las compañías va a ser extremadamente complicado, y eso podría significar un parón importante en su uso. Al menos hasta que las mejoras continuas en eficiencia y el progresivo descenso en los costes de computación permitan reducir los costes operativos.

Ahora se entiende la actitud de Google, la cual, teniendo tecnología para ello, no lanzó ningún servicio al público basado en IA. Google sabía lo que hacía: había hecho números, y no le salían. Las demás compañías sufren por el hecho de asimilar que es posible adelantarse a los tiempos.

Fuente: https://bit.ly/46NFvfO

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