El panorama competitivo de la inteligencia artificial (IA) generativa está evolucionando rápidamente y cada vez está más concurrido, ya que las empresas y las instituciones de investigación invierten mucho en esta tecnología de punta. El objetivo de la IA generativa es producir contenido nuevo y original que se pueda usar en una amplia gama de aplicaciones, como la creación de imágenes y videos, el procesamiento del lenguaje natural y la composición musical.
Hay varios actores clave en el espacio de la IA generativa, cada uno de los cuales ofrece diferentes enfoques y soluciones. Algunas de las empresas más destacadas incluyen OpenAI, Microsoft, Google, Meta Platforms, IBM y otras. Estas empresas están invirtiendo mucho en investigación y desarrollo en esta área y han producido algunos de los modelos de IA generativa más avanzados hasta la fecha. En este artículo, exploraremos el panorama competitivo de la IA generativa.
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Conclusiones clave
- Para comprender completamente el panorama competitivo de la IA generativa, es importante explorar sus orígenes y los avances tecnológicos que la condujeron.
- Aunque Microsoft fue el primero en anunciar la integración de ChatGPT en Bing, lo que podría alterar el mercado de las búsquedas, existen razones para creer que el motor de búsqueda actualmente no representa una amenaza seria para el dominio de Google.
- Otras empresas, incluidas Meta Platforms, así como los grandes actores tecnológicos de China, como Baidu, Alibaba y Tencent, han estado desarrollando proyectos similares internamente, que planean lanzar pronto.
Los avances tecnológicos que marcaron el camino hacia ChatGPT
Aunque los sistemas de IA generativa basados en modelos de lenguaje extenso (LLM), como el extremadamente popular ChatGPT de OpenAI, pueden parecer avances tecnológicos repentinos, han tardado varios años en desarrollarse. De hecho, los desarrollos en el espacio se aceleraron poco después de que Ian Goodfellow, un ex científico investigador de Google Brain, presentara la red adversarial generativa (GAN), un tipo de marco de aprendizaje automático, en 2014. Fue entonces cuando grandes pesos pesados como Google, Microsoft e IBM comenzó a trabajar en ello.1 Este tipo de marco de aprendizaje automático forma una parte importante del desarrollo de la IA generativa, específicamente cuando se aplica al reconocimiento de imágenes. Se basa en dos redes neuronales: una red generativa y una red discriminativa, que compiten entre sí de una manera que permite que el modelo aprenda sin supervisión. Este es un componente importante de la IA generativa.
Otro avance tecnológico que se convirtió en un importante facilitador de la IA generativa fue la introducción del modelo Transformer en 2017, que fue desarrollado una vez más por un equipo de investigadores de Google Brain.2 The Transformer es un modelo de aprendizaje profundo que mejora las redes neuronales recurrentes (RNN) al poder procesar una entrada completa de datos, como el lenguaje natural, en lugar de procesar los datos de entrada secuencialmente. Esto conduce a una reducción significativa en los tiempos de capacitación y, por lo tanto, a una mayor eficiencia cuando se aplica a tareas como el resumen y la traducción de textos. Este avance es lo que formó la base para el desarrollo de los sistemas preentrenados BERT (Representaciones de codificador bidireccional de transformadores) de Google y GPT (Transformador preentrenado generativo) de OpenAI.
El equipo de OpenAI creó y mejoró GPT con GPT-3, que sigue a GPT-2 y contiene la asombrosa cantidad de 175 000 millones de parámetros.3 (En este contexto, un parámetro es un valor que controla el comportamiento de un modelo de aprendizaje automático). Esto se compara con los mil millones de parámetros de GPT-2. Como referencia, un modelo con seis mil millones de parámetros se denomina «ingeniería rápida», que es donde el modelo aprende un poco, mientras que 30 mil millones es el nivel en el que los modelos pueden generar resultados sofisticados relacionados con el lenguaje.4 Finalmente, la última iteración de OpenAI, GPT-3.5, es lo que formó la base del ahora conocido ChatGPT.
Bing It? No tan rapido
Avance rápido hasta hoy, OpenAI es una de las empresas líderes en el campo de la IA generativa. Su GPT-3.5, que se considera uno de los modelos de lenguaje más avanzados hasta la fecha, es capaz de generar oraciones y párrafos coherentes y gramaticalmente correctos. OpenAI también ha desarrollado varios otros modelos generativos, como DALL-E, que puede crear imágenes únicas a partir de descripciones textuales, y Codex, que puede escribir código de computadora. El éxito de estos modelos y la inversión de miles de millones de dólares de Microsoft en OpenAI comenzaron a generar dudas sobre el dominio de Google en el mercado de búsqueda durante mucho tiempo.
Sin embargo, aunque el reciente anuncio de Microsoft de integrar ChatGPT en su motor de búsqueda, Bing, causó revuelo en el mercado, hay varias razones por las que creemos que Bing probablemente no represente una amenaza significativa para el casi monopolio de Google en el mercado de búsqueda.
- Primero, ChatGPT está congelado en el tiempo, lo que significa que se entrenó en una determinada instantánea de Internet en 2021. Por lo tanto, no conoce eventos recientes como la guerra en Ucrania, ni conoce ni comprende las implicaciones que siguen. de estos eventos. Para poner esto en el contexto de la búsqueda, este es un servicio que requiere información relevante y actualizada, con actualizaciones constantes casi en tiempo real. A partir de este momento, no está claro cuándo ChatGPT podrá lograr esto.
- En segundo lugar, en la actualidad, el motor de búsqueda de Google tiene dos ventajas principales sobre Bing: es mejor para responder a las solicitudes de búsqueda oscuras de los usuarios y proporcionar enlaces relevantes, y es mejor para inferir lo que el usuario está buscando cuando la solicitud de búsqueda es ambigua o poco claro. Juntas, estas dos características forman la razón principal por la que la búsqueda de Google sigue siendo la opción preferida para la mayoría de los usuarios en la actualidad.
Otros competidores emergentes
Meta Platforms también ha logrado avances significativos en lo que respecta a los algoritmos de IA, aunque en su mayoría ha pasado desapercibido. La compañía también está aplicando un enfoque ligeramente diferente llamado IA neurosimbólica, en el que se basa su algoritmo Cicero.5 Este enfoque combina disciplinas que ya se utilizan ampliamente en el campo de la IA, como el aprendizaje profundo para tareas específicas, así como el software basado en reglas que razona.6
Esto contrasta con el enfoque utilizado por OpenAI, que implica utilizar la mayor cantidad posible de datos de entrenamiento y poder de procesamiento informático. Recientemente, Cicero de Meta se ubicó entre el 10 % de los mejores jugadores humanos en el juego en línea Diplomacy, donde se enfrenta a entornos no estructurados, como el diálogo, que involucra negociación y persuasión.7 Esto hace que el enfoque de IA neurosimbólica sea quizás más adecuado para resolver problemas complejos.
Los gigantes tecnológicos de China, como Tencent, Baidu y Alibaba, también se sumaron rápidamente a la tendencia de la IA generativa y recientemente anunciaron planes para probar y lanzar pronto sus propios servicios similares a ChatGPT. Por ejemplo, Baidu, que domina el mercado de motores de búsqueda de China, anunció planes para lanzar Ernie Bot, su propia versión de ChatGPT, lo que hizo que las acciones de la empresa subieran a un máximo de 11 meses en febrero.8 Baidu dijo que la tecnología subyacente ha estado en desarrollo desde 2019 y que planea hacer que el chatbot sea accesible para el público en general después de completar las pruebas internas en marzo.9
Conclusión
Actualmente, algunas de las empresas de tecnología más grandes, como las que se analizan aquí, están invirtiendo fuertemente en IA generativa y desarrollando nuevos productos y servicios en esta área. Debido a sus capacidades de investigación, solidez financiera y posición actual en el mercado, es posible que un puñado de grandes empresas domine el campo de la construcción de modelos generativos de IA, aunque también podrían surgir nuevos jugadores, particularmente en áreas específicas de dominio. Además, es probable que haya una amplia gama de ganadores de esta tecnología emergente, incluidos los fabricantes de hardware. Una cosa que está clara es que la IA generativa tiene el potencial de ser una herramienta poderosa para las empresas y las personas, y que probablemente desempeñará un papel cada vez más importante en una amplia gama de industrias y aplicaciones en el futuro.
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