La inteligencia artificial ha llegado para quedarse. Eso está claro. Pero hay una transición que debe darse cuando una nueva tecnología se introduce en la sociedad y es ese justamente el proceso que se está viviendo hoy en casi todas las disciplinas.
Toda transición viene con resistencias y con preguntas que no tienen muchas respuestas inmediatas. Si bien las tecnologías siempre prometen una mejora, renovarse y actualizarse lleva tiempo (y esfuerzo). En el mundo corporativo, estos síntomas de la nueva revolución de la IA se ven cada día más.
De acuerdo con una nota de Quartz, un nuevo informe de la consultora PwC que ha encuestado a más de 700 directivos de empresas estadounidenses demostró que 88 % de ellos ha establecido que su principal desafío a la hora de incorporar la IA generativa en su empresa es obtener un valor cuantificable. Es decir, el aporte monetario que les pueda realmente generar.
Además, más de un 80 % de los líderes advirtió que el costo de la adopción de estas nuevas tecnologías, como así la formación del talento para utilizarlas, conforman el podio de los desafíos al momento de integrar la IA en sus negocios.
Sin embargo, pese a todos estos retos, la consultora Gartner resalta en una nota de APD sobre uno de sus últimos informes que en el año 2025 el uso de la IA estará muy extendido y liderará la inversión tecnológica de las empresas. De hecho, los datos de PwC muestran que un 46 % de los empresarios invertirán en IA específicamente en los próximos 12 a 18 meses.
Según afirma Jorge Peréz Colín, un profesional cuya misión es identificar e implementar la IA en las organizaciones, basado en un artículo publicado por la Universidad de Massachusetts en 2019, entrenar un modelo de lenguaje por IA como BERT (la inteligencia artificial desarrollada por Google) puede llegar a costar casi tres millones de dólares.
Hay ciertos factores que alteran estos costos. Scribe, una empresa de IA, explica en un artículo que generalmente dependen del tipo de IA, la complejidad del proyecto y el tamaño del set de datos que se usen. Además, el valor de mantenimiento de estas tecnologías es otro punto a tener en cuenta.
“Incluso Jerome Pesenti, jefe de IA de Facebook, considera que una ronda de capacitación para los modelos más grandes puede costar millones de dólares en consumo de electricidad; no obstante, cuando tu empresa se llama Facebook, la factura de energía no es ningún problema”, explica Colín en su blog.
En síntesis, si bien empresas grandes como Microsoft o Google enfrentan ciertos problemas a la hora de incorporar la IA, son las empresas más chicas las que realmente tienen que hacer un análisis más exhaustivo porque de ello depende su futuro, asegura el especialista. Los desafíos, entonces, son para aquellos que deben arriesgar más.
