En esta última entrega, Will Douglas Heaven, editor sénior de IA en MIT Technology Review, conversa con Tim Bradshaw, corresponsal global de tecnología en FT, sobre hacia dónde se dirige la IA y cómo será nuestro mundo dentro de cinco años.
Will Douglas Heaven escribe:
Cada vez que me preguntan qué viene después, me viene a la cabeza una canción de Luke Haines: “Please don’t ask me about the future / I am not a fortune teller” (No me preguntes sobre el futuro/ No soy adivino). Pero allá vamos. ¿Cómo será todo en 2030? Mi respuesta: igual, pero distinto.
Las opiniones sobre el impacto inmediato de la IA generativa son abismales. En un extremo está el AI Futures Project, una pequeña organización sin ánimo de lucro financiada por donaciones y dirigida por Daniel Kokotajlo, exinvestigador de OpenAI. En abril causó sensación con AI 2027, un relato especulativo sobre cómo será el mundo dentro de dos años.
La historia sigue los avances descontrolados de una empresa ficticia llamada OpenBrain (cualquier parecido es pura coincidencia) hasta un final tipo “elige tu propia aventura”: auge o desastre. Kokotajlo y sus coautores no ocultan su convicción de que, en la próxima década, el impacto de la IA superará al de la Revolución Industrial, un periodo de 150 años de cambios económicos y sociales tan profundos que aún vivimos en el mundo que creó.
En el otro extremo está el equipo Normal Technology: Arvind Narayanan y Sayash Kapoor, investigadores de Princeton y autores del libro AI Snake Oil, que cuestionan no solo las predicciones de AI 2027, sino su visión de fondo. “Así no funciona la tecnología”, sostienen.
Los avances punteros pueden llegar rápido, pero el cambio en la economía y la sociedad se mueve a velocidad humana. La adopción masiva de nuevas tecnologías suele ser lenta; la aceptación, aún más. Con la IA ocurrirá lo mismo.
¿Qué pensar ante estos extremos? ChatGPT salió hace tres años, pero todavía no está claro si las últimas versiones pueden sustituir a abogados, desarrolladores o, trago saliva, periodistas. Y las actualizaciones ya no traen saltos de capacidad como antes.
Aun así, esta tecnología radical es tan nueva que sería un error descartarla. Nadie sabe exactamente cómo funciona, ni mucho menos para qué servirá realmente.
A medida que el avance del núcleo tecnológico se ralentice, las aplicaciones serán el gran diferenciador entre empresas de IA. (Ahí están las nuevas guerras de navegadores y el surtido de chatbots que ya hay en el mercado). Al mismo tiempo, los modelos más potentes son cada vez más baratos y accesibles. Ahí estará la acción: nuevas formas de usar modelos existentes para mantenerlos frescos y entretener a quienes esperan la próxima gran novedad.
Mientras tanto, el progreso sigue más allá de los grandes modelos de lenguaje. (No olvidemos: hubo IA antes de ChatGPT y la habrá después). Tecnologías como el aprendizaje reforzado (el motor detrás de AlphaGo, la IA de DeepMind que venció a un maestro de Go en 2016) están listas para volver. También hay expectación por los world models (modelos de mundo, en español), un tipo de IA generativa con mejor comprensión del mundo físico que los grandes modelos de lenguaje.
En definitiva, coincido con el equipo Normal Technology: los avances tecnológicos rápidos no se traducen en cambios económicos o sociales inmediatos. Hay demasiado desorden humano en medio.
Pero Tim, te cedo la palabra. Me intriga saber qué dicen tus hojas de té.
Tim Bradshaw responde:
Will, yo soy más optimista que tú: creo que el mundo será muy distinto en 2030. En cinco años, espero que la revolución de la IA avance a buen ritmo. Pero quien se beneficie de esos avances creará un mundo dividido entre quienes tienen IA y quienes no.
Parece inevitable que la burbuja de la IA estalle antes de que acabe la década. Si la sacudida en la financiación de capital riesgo llega en seis meses o en dos años (creo que la fiebre actual aún tiene recorrido), legiones de desarrolladores de apps de IA desaparecerán de la noche a la mañana. Algunos verán cómo su trabajo es absorbido por los modelos de los que dependen. Otros aprenderán por las malas que no se puede vender servicios que cuestan 1 dólar por 50 centavos sin una manguera de dinero de los inversores.
Cuántas empresas de modelos fundacionales sobrevivan es más difícil de prever, pero ya parece claro que la red de interdependencias de OpenAI en Silicon Valley la hace demasiado grande para caer. Aun así, un ajuste en la financiación la obligará a subir precios.
Cuando OpenAI nació en 2015, prometió “avanzar en inteligencia digital de la forma más beneficiosa para la humanidad en su conjunto”. Eso suena cada vez menos sostenible. Tarde o temprano, los inversores que entraron con una valoración de 500.000 millones exigirán reto os. Esos centros de datos no se pagan solos. Para entonces, muchas empresas y particulares dependerán de ChatGPT u otros servicios de IA en su trabajo diario. Quienes puedan pagar se llevarán los beneficios de productividad, acaparando la potencia de cómputo mientras otros quedan fuera.
Combinar varios servicios de IA tendrá un efecto multiplicador. Un ejemplo que escuché en San Francisco: pulir los fallos en el vibe coding consiste en dar varias pasadas al mismo problema y luego ejecutar más agentes de IA para buscar errores y vulnerabilidades. Eso suena increíblemente intensivo en GPU, lo que implica que cumplir la promesa actual de productividad exigirá a los clientes pagar mucho más que hoy.
Lo mismo ocurre con la IA física. Espero que los robotaxis sean habituales en todas las grandes ciudades antes de que acabe la década, e incluso que veamos robots humanoides en muchos hogares. Aunque los precios tipo Uber de Waymo en San Francisco y los robots baratos de Unitree en China dan la impresión de que pronto serán asequibles para todos, el coste de cómputo necesario para hacerlos útiles y omnipresentes parece destinado a convertirlos en lujos para los más pudientes, al menos a corto plazo.
El resto, mientras tanto, se quedará con un inte et lleno de basura y sin poder pagar herramientas de IA que realmente funcionen.
Quizá algún avance en eficiencia computacional logre evitar este desenlace. Pero el actual auge de la IA implica que las empresas de Silicon Valley no tienen incentivos para crear modelos más ligeros ni para experimentar con chips radicalmente distintos. Eso aumenta la probabilidad de que la próxima ola de innovación en IA surja fuera de EE UU, ya sea en China, India o en algún otro lugar aún más lejano.
El bum de la IA en Silicon Valley terminará antes de 2030, pero la carrera por influir en el desarrollo global de esta tecnología (y el debate político sobre cómo se reparten sus beneficios) parece destinada a continuar bien entrada la próxima década.
Will responde:
Coincido contigo en que el coste de esta tecnología va a dividir el mundo entre quienes tienen acceso y quienes no. Hoy mismo, pagar más de 200 dólares al mes ofrece a los usuarios avanzados de ChatGPT o Gemini una experiencia muy distinta a la de quienes usan la versión gratuita. Esa brecha de capacidades solo crecerá a medida que los desarrolladores intenten recuperar costes.
También veremos desigualdades globales enormes. En el norte global, la adopción ha sido vertiginosa. Un informe reciente del AI Economy Institute de Microsoft señala que la IA es la tecnología que más rápido se ha extendido en la historia: “En menos de tres años, más de 1.200 millones de personas han utilizado herramientas de IA, a un ritmo más rápido que inte et, el ordenador personal o incluso el smartphone”. Y, sin embargo, la IA no sirve de nada sin acceso estable a electricidad e inte et; amplias zonas del planeta aún carecen de ambos.
Sigo siendo escéptico sobre que veamos algo parecido a la revolución que muchos expertos prometen (y los inversores ansían) para 2030. Cuando Microsoft habla de adopción, cuenta usuarios ocasionales, no mide la difusión tecnológica a largo plazo, que lleva tiempo. Mientras tanto, esos usuarios se aburren y pasan a otra cosa.
¿Qué tal esto? Si dentro de cinco años vivo con un robot doméstico, puedes enviarme tu ropa en un robotaxi cualquier día de la semana.
¡Es broma! Como si pudiera permitírmelo.
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Un argumento plausible contra la tesis de Tim sobre las desigualdades en IA es que los modelos de código abierto (o más exactamente, ''open weight'') seguirán reduciendo los precios. EE UU puede querer que los modelos punteros se construyan sobre chips estadounidenses, pero ya está perdiendo terreno en el sur global frente al software chino.