La inteligencia artificial hace que los trabajadores sean más productivos, pero aún carecemos de regulaciones, según una nueva investigación. El Informe 2024 del Índice de AI, publicado por el Instituto de Inteligencia Artificial Centrada en el Humano de la Universidad de Stanford, ha revelado las principales ocho tendencias de AI para las empresas, incluido cómo la tecnología aún no supera al cerebro humano en todas las tareas.
TechRepublic profundiza en las implicaciones empresariales de estos puntos destacados, con información de los coautores del informe Robi Rahman y Anka Reuel.
VER: Principales 5 tendencias de AI para observar en 2024
1. Los humanos aún superan a la AI en muchas tareas
Según la investigación, la AI aún no es tan buena como los humanos en las tareas complejas de la resolución avanzada de problemas matemáticos, el razonamiento visual del sentido común y la planificación (Figura A). Para llegar a esta conclusión, los modelos se compararon con referencias humanas en muchas funciones empresariales diferentes, incluidas la codificación, el comportamiento basado en agentes, el razonamiento y el aprendizaje por refuerzo.
Figura A
Rendimiento de los modelos de AI en diferentes tareas en relación con los humanos. Imagen: Informe del Índice de AI 2024/Instituto de Inteligencia Artificial de la Universidad de Stanford HAI
Aunque la AI superó las capacidades humanas en la clasificación de imágenes, el razonamiento visual y la comprensión del inglés, el resultado muestra que hay potencial para que las empresas utilicen la AI en tareas donde el personal humano realmente lo haría mejor. Muchas empresas ya están preocupadas por las consecuencias de depender demasiado de los productos de AI.
2. Los modelos de AI de vanguardia están volviéndose más costosos
El Informe de AI Index informa que los modelos GPT-4 de OpenAI y Gemini Ultra de Google costaron aproximadamente $78 millones y $191 millones respectivamente para entrenar en 2023 (Figura B). El científico de datos Rahman le dijo a TechRepublic en un correo electrónico: “A las tasas de crecimiento actuales, los modelos de AI de vanguardia costarán alrededor de $5 mil millones a $10 mil millones en 2026, momento en el cual muy pocas empresas podrán costear estas ejecuciones de entrenamiento.”
Figura B
Costos de entrenamiento de modelos de AI, 2017 a 2023. Imagen: Informe del Índice de AI 2024/Instituto de Inteligencia Artificial de la Universidad de Stanford HAI/Epoch, 2023
En octubre de 2023, el Wall Street Journal publicó que Google, Microsoft y otros grandes actores tecnológicos estaban luchando por rentabilizar sus productos de AI generativa debido a los enormes costos asociados con su ejecución. Existe el riesgo de que, si las mejores tecnologías se vuelven tan costosas que solo son accesibles para grandes corporaciones, su ventaja sobre las pequeñas y medianas empresas podría aumentar desproporcionadamente. Esto fue señalado por el Foro Económico Mundial en 2018.
Sin embargo, Rahman resaltó que muchos de los mejores modelos de AI son de código abierto y, por lo tanto, están disponibles para empresas de todos los presupuestos, por lo que la tecnología no debería ampliar ninguna brecha. Le dijo a TechRepublic: “Los modelos de AI de código abierto y de código cerrado están creciendo al mismo ritmo. Una de las mayores empresas tecnológicas, Meta, está haciendo de código abierto todos sus modelos, por lo que las personas que no pueden costear el entrenamiento de los modelos más grandes pueden simplemente descargar los suyos”.
3. La AI aumenta la productividad y la calidad del trabajo
Al evaluar una serie de estudios existentes, los investigadores de Stanford concluyeron que la AI permite a los trabajadores completar tareas más rápidamente y mejorar la calidad de su producción. Las profesiones donde se observó esto incluyen programadores informáticos, donde el 32.8% reportó un aumento de productividad, consultores, agentes de soporte (Figura C) y reclutadores.
Figura C
Impacto de la AI en la productividad de los agentes de soporte al cliente. Imagen: Informe del Índice de AI 2024/Instituto de Inteligencia Artificial de la Universidad de Stanford HAI/Brynjolfsson et al., 2023
En el caso de los consultores, el uso de GPT-4 cerró la brecha entre profesionales con poca y mucha experiencia, con el grupo de baja capacidad experimentando más un impulso en el rendimiento (Figura D). Otras investigaciones también han indicado cómo la AI generativa en particular podría actuar como un factor de nivelación, ya que los trabajadores menos experimentados y con menos habilidades obtienen más de ella.
Figura D
Mejora del rendimiento laboral en consultores con poca y mucha experiencia al usar AI. Imagen: Informe del Índice de AI 2024/Instituto de Inteligencia Artificial de la Universidad de Stanford HAI
Sin embargo, otros estudios sugirieron que “utilizar la AI sin la supervisión adecuada puede llevar a una disminución del rendimiento”, escribieron los investigadores. Por ejemplo, hay informes generalizados de que las alucinaciones son frecuentes en los grandes modelos de lenguaje que realizan tareas legales. Otras investigaciones han encontrado que es posible que no alcancemos el potencial completo de las ganancias de productividad habilitadas por la AI durante otra década, ya que los resultados insatisfactorios, las pautas complicadas y la falta de competencia continúan frenando a los trabajadores.
4. Las regulaciones de AI en Estados Unidos están en aumento
El Informe del Índice de AI encontró que, en 2023, había 25 regulaciones relacionadas con AI activas en los EE. UU., mientras que en 2016 solo había una (Figura E). Sin embargo, esto no ha sido un aumento constante, ya que el número total de regulaciones relacionadas con AI creció un 56.3% de 2022 a 2023 solamente. Con el tiempo, estas regulaciones también han cambiado de ser expansivas en términos de progreso de AI a restrictivas, y el tema más prevalente en que tocan es el comercio exterior y las finanzas internacionales.
Figura E
Número de regulaciones relacionadas con AI activas en los EE. UU. entre 2016 y 2023. Imagen: Informe del Índice de AI 2024/Instituto de Inteligencia Artificial de la Universidad de Stanford HAI
La legislación relacionada con AI también está aumentando en la UE, con 46, 22 y 32 nuevas regulaciones aprobadas en 2021, 2022 y 2023, respectivamente. En esta región, las regulaciones tienden a tener un enfoque más amplio y cubren mayormente ciencia, tecnología y comunicaciones.
VER: NIST establece consorcio de seguridad de AI
Es esencial para las empresas interesadas en AI mantenerse al tanto de las regulaciones que las afectan, o de lo contrario se arriesgan a fuertes penalizaciones por incumplimiento y daños a la reputación. Una investigación publicada en marzo de 2024 encontró que solo el 2% de las grandes empresas en el Reino Unido y la UE estaban al tanto de la próxima Ley de AI de la UE.
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5. La inversión en AI generativa está aumentando
La financiación para productos de AI generativa que generan contenido en respuesta a una solicitud se multiplicó por ocho de 2022 a 2023, alcanzando los $25.2 mil millones (Figura F). OpenAI, Anthropic, Hugging Face e Inflection, entre otros, recibieron rondas de financiamiento sustanciales.
Figura F
Inversión privada global total en AI generativa de 2019 a 2023. Imagen: Informe del Índice de AI 2024/Instituto de Inteligencia Artificial de la Universidad de Stanford HAI/Quid, 2023
La expansión de las capacidades de la AI generativa probablemente satisfará la demanda de empresas que buscan adoptarla en sus procesos. En 2023, se citó la AI generativa en el 19.7% de todas las llamadas de ganancias de las empresas Fortune 500, y un informe de McKinsey reveló que el 55% de las organizaciones ahora utilizan AI, incluida la AI generativa, en al menos una unidad o función empresarial.
La conciencia sobre la AI generativa aumentó después del lanzamiento de ChatGPT el 30 de noviembre de 2022, y desde entonces, las organizaciones han estado compitiendo para incorporar sus capacidades en sus productos o servicios. Una encuesta reciente de 300 empresas globales realizada por MIT Technology Review Insights, en colaboración con Telstra International, encontró que los encuestados esperan que el número de funciones que implementan la AI generativa se duplique más que el doble en 2024.
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Sin embargo, hay evidencia de que el auge de la AI generativa “podría llegar a un final bastante rápido”, según el destacado voz de AI Gary Marcus, y las empresas deben ser cautelosas. Esto se debe principalmente a las limitaciones en las tecnologías actuales, como el potencial de sesgo, problemas de derechos de autor e inexactitudes. Según el informe de Stanford, la cantidad finita de datos en línea disponibles para entrenar modelos podría exacerbar problemas existentes, poniendo un límite a las mejoras y la escalabilidad. Afirma que las empresas de AI podrían quedarse sin datos de lenguaje de alta calidad para entrenar modelos para 2026, datos de lenguaje de baja calidad en dos décadas y datos de imágenes para finales de la década de 2030 a mediados de la década de 2040.
6. Las referencias para la responsabilidad de LLM varían ampliamente
Según el informe, existe una variación significativa en las referencias que las empresas tecnológicas evalúan en sus LLMs en cuanto a confiabilidad o responsabilidad (Figura G). Los investigadores escribieron que esto “complica los esfuerzos para comparar sistemáticamente los riesgos y limitaciones de los principales modelos de AI”. Estos riesgos incluyen resultados sesgados y el filtrado de información privada de los conjuntos de datos de entrenamiento e historiales de conversación.
Figura G
Las referencias de AI responsables utilizadas en el desarrollo de modelos de AI populares. Imagen: Informe del Índice de AI 2024/Instituto de Inteligencia Artificial de la Universidad de Stanford HAI
Reuel, un estudiante de doctorado en el Laboratorio de Sistemas Inteligentes de Stanford, le dijo a TechRepublic en un correo electrónico: “Actualmente no hay requisitos de informes, ni tenemos evaluaciones sólidas que nos permitan afirmar con confianza que un modelo es seguro si pasa esas evaluaciones en primer lugar”.
Sin estandarización en esta área, aumenta el riesgo de que algunos modelos de AI no confiables puedan pasar desapercibidos e integrarse por las empresas. “Los desarrolladores podrían informar selectivamente sobre las referencias que destacan positivamente el rendimiento de sus modelos”, agregó el informe.
Reuel le dijo a TechRepublic: “Hay múltiples razones por las que un modelo dañino puede pasar desapercibido. En primer lugar, no hay evaluaciones estandarizadas o requeridas que dificulten la comparación de modelos y sus riesgos (relativos), y en segundo lugar, no hay evaluaciones sólidas, específicamente de modelos fundamentales, que permitan una comprensión sólida y completa del riesgo absoluto de un modelo”.
7. Los empleados están nerviosos y preocupados por la AI
El informe también rastrea cómo cambian las actitudes hacia la AI a medida que aumenta la conciencia. Un estudio encontró que el 52% expresa nerviosismo hacia los productos y servicios de AI, y que esta cifra aumentó un 13% en 18 meses. También encontró que solo el 54% de los adultos están de acuerdo en que los productos y servicios que utilizan AI tienen más beneficios que inconvenientes, mientras que el 36% teme que pueda quitarles su trabajo en los próximos cinco años (Figura H).
Figura H
Opiniones globales sobre el impacto que la AI tendrá en los empleos actuales en 2023. Imagen: Informe del Índice de AI 2024/Instituto de Inteligencia Artificial de la Universidad de Stanford HAI/Ipsos, 2023
Otros estudios mencionados en el Informe del Índice de AI encontraron que el 53% de los estadounidenses actualmente se sienten más preocupados por la AI que emocionados y que la preocupación más común que tienen es su impacto en los empleos. Tales preocupaciones podrían tener un impacto particular en la salud mental de los empleados cuando las tecnologías de AI comiencen a integrarse en una organización, lo que los líderes empresariales deben monitorear.
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8. EE. UU. y China están creando la mayoría de los LLM populares de hoy
El periodista de TechRepublic, Ben Abbott, cubrió esta tendencia del informe de Stanford en su artículo sobre la construcción de modelos de AI fundamentales en la región de APAC. Escribió, en parte:
“La dominancia de los EE. UU. en AI continuó a lo largo de 2023. El Informe del Índice de AI de Stanford publicado en 2024 encontró que se lanzaron 61 modelos notables en los EE. UU. en 2023; esto superaba los 15 nuevos modelos de China y Francia, el mayor contribuyente de Europa con ocho modelos (Figura I). El Reino Unido y la Unión Europea como región produjeron 25 modelos notables, superando a China por primera vez desde 2019, mientras que Singapur, con tres modelos, fue el único otro productor de modelos notables de lenguaje natural en APAC”.
Figura I
Los EE. UU. están superando a China y otros países en el desarrollo de modelos de AI. Imagen: Epoch