Lori Beer, la directora global de información de JPMorgan Chase, habla con entusiasmo sobre las últimas novedades en inteligencia artificial. Para ella, los chatbots basados en IA, como ChatGPT, son «transformadores» y representan un «cambio de paradigma», ya que tienen la capacidad de generar desde poesía hasta programas informáticos.
Sin embargo, esta tecnología aún no llegará pronto al banco más grande de Estados Unidos. JPMorgan ha bloqueado el acceso a ChatGPT desde sus computadoras y ha ordenado a sus 300.000 empleados que no introduzcan información bancaria en el chatbot ni en otras herramientas de IA generativa.
Beer considera que, en este momento, existen demasiados riesgos de filtración de datos confidenciales, además de dudas sobre cómo se utilizan los datos y la precisión de las respuestas generadas por la IA. El banco ha creado una red privada para que unos cientos de científicos e ingenieros de datos experimenten con estas herramientas, explorando su uso en la automatización y mejora del soporte técnico, así como en el desarrollo de software.
La perspectiva en todas las corporaciones estadounidenses es prácticamente la misma. La inteligencia artificial generativa, el motor de software que impulsa a ChatGPT, se considera una nueva y emocionante ola tecnológica. Sin embargo, las empresas de todos los sectores están probando esta tecnología y reflexionando sobre sus implicaciones económicas. Podrían pasar años antes de que su uso se generalice en muchas empresas.
Algunos pronósticos indican que la inteligencia artificial generativa podría aumentar significativamente la productividad y aportar billones de dólares a la economía mundial. Sin embargo, la historia nos enseña que existe un desfase considerable entre la llegada de una nueva tecnología importante y su adopción generalizada, lo que realmente transforma las industrias y impulsa la economía.
Tomemos como ejemplo el internet. En la década de 1990, se hicieron predicciones sobre cómo el internet y la web transformarían los sectores minoristas, publicitarios y de medios de comunicación. Estas predicciones resultaron ser ciertas, pero se materializaron más de una década después, mucho después de la burbuja de las puntocom.
Con el tiempo, la tecnología mejoró y sus costos disminuyeron, eliminando así los obstáculos para su adopción. Las conexiones de internet de banda ancha se convirtieron en la norma, se desarrollaron sistemas de pago fáciles de usar y la tecnología de transmisión de audio y video mejoró considerablemente. Todo esto fue impulsado por una fuerte inversión y una ola de pruebas y errores empresariales.
«Ahora seremos testigos de una fiebre del oro similar», afirmó Vijay Sankaran, director de tecnología de Johnson Controls. «Veremos mucho aprendizaje».
El frenesí de la inversión ya está en marcha. En la primera mitad de 2023, el financiamiento para startups de inteligencia artificial generativa alcanzó los 15.300 millones de dólares, casi tres veces más que el total del año pasado, según PitchBook, una plataforma que registra las inversiones en startups.
Los gerentes de tecnología de las empresas están probando el software de diferentes proveedores de inteligencia artificial generativa y observando cómo se desarrolla el sector.
En noviembre, cuando ChatGPT se hizo público, fue un «momento Netscape» para esta tecnología, según Rob Thomas, director comercial de IBM, refiriéndose a la introducción del navegador Netscape en 1994. «Esto dio vida al internet», afirmó Thomas. Pero fue solo el comienzo, ya que abrió la puerta a nuevas oportunidades de negocio que tardaron años en aprovecharse.
En un informe reciente, el Instituto Global McKinsey, la rama de investigación de la consultora, presentó un calendario para la adopción generalizada de aplicaciones de inteligencia artificial generativa. Sin embargo, este calendario no es corto ni preciso, ya que estima que podría tomar entre ocho y 27 años para que la adopción se generalice.
La expansión de este rango se explica por diferentes supuestos sobre ciclos económicos, regulación gubernamental, culturas empresariales y decisiones de gestión.
«No estamos modelando las leyes de la física, sino la economía y las sociedades, así como a las personas y las empresas», señaló Michael Chui, socio del Instituto Global McKinsey. «Lo que sucede depende en gran medida de las decisiones humanas».
La tecnología se difunde en la economía a través de las personas, que aportan sus conocimientos a las nuevas industrias. Un ejemplo de esto es Davis Liang, quien dejó un grupo de IA en Meta para unirse a Abridge, una startup de atención médica que registra y resume las visitas de los pacientes para los médicos. Su software basado en IA generativa puede ahorrar a los médicos horas de trabajo en la toma de notas y en los informes de facturación.
Liang, un informático de 29 años, ha sido autor de artículos científicos y ha contribuido en la creación de grandes modelos lingüísticos que impulsan la IA generativa. Su experiencia es muy buscada en estos días y, en general, las personas con su perfil suelen recibir salarios base superiores a los 200.000 dólares, además de acciones que pueden aumentar considerablemente sus ingresos totales.
Liang comentó que lo que más le atrajo de Abridge fue la posibilidad de aplicar la «herramienta superpoderosa» de la inteligencia artificial en la atención médica y mejorar la vida laboral de los médicos. Fue contratado por Zachary Lipton, antiguo científico investigador del grupo de IA de Amazon y profesor adjunto en la Universidad Carnegie Mellon, quien se unió a Abridge este año como director científico.
«No estamos trabajando en comerciales u otras cosas por el estilo», comentó Lipton. «Es gratificante recibir cartas de agradecimiento de los médicos todos los días».
En la mayoría de las empresas, los principales objetivos de la inteligencia artificial generativa son ahorrar tiempo y agilizar el trabajo. Este año, JPMorgan registró IndexGPT como un posible nombre para un producto de asesoramiento de inversiones basado en esta tecnología. Sin embargo, Beer, responsable de tecnología del banco, afirma que aún no está cerca de ser lanzado.
En resumen, la inteligencia artificial generativa es una tecnología emocionante que promete transformar muchas industrias y contribuir a la economía mundial. Sin embargo, su adopción generalizada tomará tiempo y dependerá de diferentes factores, incluyendo mejoras tecnológicas, decisiones empresariales y regulaciones gubernamentales. Aunque el entusiasmo y la inversión en esta área son altos, pasarán varios años antes de que veamos su impacto completo en la sociedad y en los negocios.