Inteligencia Artificial, auge y adopción en 2024

Ciudad de México.- En el colosal telar tecnológico, la arena de sílice, se erige como un hilo crucial para tejer la era digital. Desde su origen en depósitos naturales, extraída por empresas como la alemana Wacker, el componente es llevado hasta fábricas de compañías como TSMC donde se refina en obleas de silicio, fundamental en la creación de procesadores. 

Los chips son clave en múltiples comodidades tecnológicas en 2024. Gracias a ellos, es posible revisar redes sociales en el smartphone; ver streaming en una smart TV; automatizar funciones en casa con dispositivos de domótica; trabajar a distancia en la nube; y mejorar las operaciones del sector industrial. Pero Roma no se construyó en un día.

Uno de los primeros en democratizar las bondades de la computación fue Intel. En noviembre de 1971 reveló a Intel 4004 de 4 bits, uno de los primeros chips de cómputo comerciales hechos a base de silicio, de acuerdo con el Computer History Museum (CHM).

Con 2 mil 300 transistores, el 4004 sentó las bases de la informática personal, pues permitió a los usuarios diseñar programas e impulsó la PC. Los transistores, hechos de silicio que sirve como semiconductor, controlan el flujo eléctrico en circuitos específicos para que el chip opere.

La Ley de Moore, formulada en 1965, planteó: el número de transistores en un chip y su velocidad se duplicará cada dos años. Esta norma, guía del progreso de los chips subsecuentes, la formuló Gordon Moore, cofundador de Intel, en un artículo de la revista Electronics.

En 1973, marcas como Zilog, Motorola e Intel lanzaron sus procesadores de 8 bits con 4 mil 500 transistores en promedio, según datos del CHM. Para 1978, los chips de 16 bits introdujeron la coma flotante, un sistema que habilitó la representación de números reales en sistemas informáticos.

En esa época la notación solo resolvía operaciones aritméticas, pero actualmente es esencial para hacer cálculos científicos, de ingeniería y financieros, de acuerdo con el libro 'Microprocesadores de 16 Bits. Historia y Arquitectura', publicado en 2013.

La siguiente etapa de los procesadores fueron los 32 y 64 bits. Intel volvió a la palestra al presentar en 1985 el Intel 80386, primer chip de 32 bits y AMD, competidor directo de Intel, reveló el procesador Athlon 64 FX-51, de 64 bits, en 2003.

En los inicios del Milenio, estas arquitecturas convivieron, pero el empuje tecnológico convirtió a los procesadores de 64 bits en estándar. En este punto, la cifra de transistores era demencial. Athlon 64 FX-51 poseía 105 millones, un salto desde los 275 mil transistores del Intel 80386.

Desde entonces, los fabricantes se enfocaron en reducir el tamaño de los transistores para hacer más eficientes sus procesos. No obstante, la masificación de la Inteligencia Artificial cambió el juego.

Neil Thompson, director del proyecto Future Tech en el Laboratorio de Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial del MIT, vaticinó en 2020 que el apetito del aprendizaje profundo y redes neuronales limitaría las aplicaciones de la IA si se mantenían las trayectorias actuales en las capacidades del hardware, en alusión a los procesadores.

Ese mismo año, Thompson manifestó, en entrevista para el MIT Technology Review, que los fabricantes se enfocarían en diseñar chips IA, software y arquitectura especializada para centrarse en problemas y oportunidades de negocios específicos, acciones que, criticó, favorecería a la gente rica.

Además, tachó a los chips especializados de menos versátiles y se mostró preocupado ante el freno del ritmo de mejora de los procesadores tradicionales. Sus palabras poco a poco se fueron materializando.

La popularización de ChatGPT, de OpenAI, en 2023, cimbró Silicon Valley y anuncios llovieron durante el año. En mayo, Meta notificó que desarrollaba un chip con IA integrada. Microsoft reveló en noviembre pasado el procesador Microsoft Azure Maia AI Accelerator, para tareas de IA generativa.

En tanto, Intel anunció en diciembre de 2023 los procesadores Intel Core Ultra, chips que ejecutan la IA de manera local en PC y laptop. AMD hizo lo propio al anunciar en el CES 2024 sus procesadores de escritorio Ryzen serie 8000.

No olvidemos a Nvidia, jugador clave en el sector. La empresa, liderada por Jen-Hsun Huang, entendió como nadie el potencial de la IA, catapultando su valor hasta 1.82 billones de dólares en la Bolsa de EU a mediados de febrero.

En 1999, Nvidia lanzó sus GPU enfocadas en generar gráficos 3D, sobre todo para el mercado de videojuegos. En 2001, desarrolladores y científicos notaron que la arquitectura de las GPU de Nvidia era conveniente para desarrollar aprendizaje profundo, lo que aumentó la demanda de GPU.

En 2004, Ian Buck, entonces doctorante en ciencias de la computación en la Universidad de Stanford, creó BrookGPU, un entorno de programación para GPU, pues consideró que era mejor frente a la CPU por su capacidad de realizar operaciones matriciales y de manera paralela, cruciales en aplicaciones de IA.

"El rendimiento informático bruto de los procesadores gráficos actuales es realmente sorprendente. Con un rendimiento máximo de más de 60 GFLOPS (operaciones de coma flotante por segundo), la potencia de cálculo del GPU eclipsa la de la CPU básica actual", sentenció Buck en su tesis 'Computación de transmisión en hardware gráfico', publicada en 2006.

Nvidia fichó a Buck y con base en su trabajo en 2006 lanzó CUDA, software de computación paralela. Desde entonces, Nvidia moldea las creaciones de IA de diversas Big Techs, incluido OpenAI, dueño de ChatGPT.

Algunos ejemplos notables son la red neuronal creada por Alex Krizhevsky en 2012, enfocada en clasificar imágenes y desarrollada en seis días con el uso de dos GPU Nvidia GTX 580 de 3 GB, según él mismo explicó en el artículo 'Clasificación de ImageNet con redes neuronales convolucionales profundas'.

Facebook utilizó GPU de Nvidia para desarrollar PyTorch, una biblioteca de tensores, o sea, herramientas que facilitan el trabajo con datos multidimensionales, como imágenes, videos o texto. Esto nos trae de vuelta a OpenAI.

En 2020, la compañía anunció el desarrollo de GPT-3, un gran modelo de lenguaje (LLM) capaz de crear artículos de noticias hasta la traducción de idiomas, entrenado en una GPU de Nvidia.

Si bien la IA nunca fue una extraña, pues desde 1990 empresas e instituciones desarrollaron aplicaciones de IA, las limitaciones en potencia computacional no permitieron su expansión, tal como explica el artículo 'Avances en la arquitectura de microprocesadores para una IA ubicua' publicado en la revista Micromachines en 2021.

Este año, las necesidades de la IA seguirán ajustando el sector tecnológico. Hambrienta de poder, la tendencia será cómo hacer más rápida y barata a esta tecnología. Según un informe de la consultora TD Synnex, las empresas que ofrecen soluciones de IA y Machine Learning pasaron de ser un 4 por ciento en 2022 a 29 por ciento en 2023, un aumento del 625 por ciento.

Veremos, por ejemplo, investigaciones orientadas a hallar alternativas al silicio, como la presentada en enero pasado, donde unos científicos determinaron que el grafeno, material extraído del grafito, es un semiconductor potencial para procesadores de cómputo, según un artículo de la revista Nature.

Por otro lado, en enero pasado, académicos presentaron el diseño de un multiplicador de coma flotante multiformato adaptable, ideal para entrenar redes neuronales y modelos de aprendizaje profundo, de acuerdo con el artículo 'Computación Sostenible: Informática y Sistemas', publicado en ScienceDirect en 2024.

En la arena tecnológica, la batalla será por la independencia de Nvidia. Como se apuntó antes, gigantes como Meta, Microsoft e Intel desarrollarán sus propios procesadores de IA, pero también en esta tendencia se encuentran Google, Apple y Amazon.

Incluso sumemos a OpenAI, cuyo líder, Sam Altman, ha tenido un año movido reuniéndose con responsables del gobierno de Emiratos Árabes Unidos, así como altos directivos de SoftBank y TSMC, este último el mayor fabricante de chips a nivel mundial.

Tomando en cuenta lo anterior, ¿cómo impactará la IA a la sociedad? Hicimos un zoom a diversas industrias para responderlo.

Nos enfocamos en presentar las tendencias en cuatro áreas: para hablar sobre los cambios en finanzas, charlamos con Yalo, plataforma conversacional de ecommerce; con Dell abordamos el sector industrial; Google nos platicó sobre los avances en educación; y Nvidia detalla lo nuevo que veremos en entretenimiento durante el 2024.

Industria

Datos, eficiencia y automatización, son las palabras que más reitera Juan Francisco Aguilar, director general de Dell México, al hablar sobre la integración de la IA en el sector industrial actual, en especial en la cadena de suministro. Aguilar consideró que la IA transformó el sector industrial al crear una asociación más estrecha entre humanos y máquinas.

Aguilar coloca en el centro de la conversación a la masiva generación de datos producidos en la era del Internet de las Cosas (IoT, por sus siglas en inglés), que llegarán a 175 zettabytes para 2025 y 2 mil 142 zettabytes en 2035, según Statista.

Para 2024, Aguilar dibujó algunas claves de la IA en la industria. Una de las referencias más recurrentes fue el edge o computación de borde, un paradigma de cómputo interconectado a los dispositivos IoT, sensores y máquinas que procesa los datos en la fuente, en lugar de depender de recursos centralizados en la nube.

Aguilar explicó que la capacidad de procesar datos en el edge cambió la dinámica de las cargas de trabajo de IA, haciéndolas más eficientes frente a las aplicaciones tradicionales en centros de datos.

Análisis sugieren un creciente interés de las empresas en el Edge AI. Estudios de Fortune Business Insights informan que en 2021 y 2022, el valor del Edge AI fue de 11.98 mil millones de dólares y 11.99 mil mdd, respectivamente; se proyecta que para 2030 se elevará hasta 139.58 mil mdd.

La consultora europea Accenture, por su parte, estimó que el gasto en hardware y software de edge llegue a los 317 mil mdd.

Aunado a esto, el 'Radar de impacto de tecnologías emergentes 2022 y 2023', realizado por la estadounidense Gartner, ha tenido a la edge AI como la próxima tecnología disruptiva de los siguientes años.

Además, Gartner predice que más del 55 por ciento de todos los análisis de datos realizados por redes neuronales se producirán en el punto de captura de un sistema Edge para 2025, frente a menos del 10 por ciento en 2021.

Si bien la Edge AI no es nueva, pues encontramos rastros de investigaciones desde 2019, como el artículo 'Inteligencia en el edge: la confluencia de la computación de borde y la IA', publicado en Arxiv, empresa de EU FS, que ofrece soluciones de tecnología, estimó que la explosión ocurrirá este año por tres razones: maduración de las redes neuronales, avances en la infraestructura informática (como la GPU H100 de Nvidia lanzada el año pasado) y la adopción generalizada de dispositivos IoT.

Fintech

Los primeros vestigios del fintech potenciado con IA podemos encontrarlos en la década de 1990. HNC Software, ahora parte de la firma de análisis de EU Fico, lanzó en 1992 Falcon Fraud Manager, una IA de redes neuronales que detectaba transacciones fraudulentas con tarjetas de crédito. Simple, pero efectivo.

En la actualidad, con el auge de la IA, las soluciones siguen siendo efectivas, pero no tan simples. Ejemplos sobran, pero dos puntuales son Nu Mexico y Kueski, las cuales usan Machine Learning para evaluar el riesgo crediticio de los solicitantes de un servicio.

Javier Mata, fundador y director general de Yalo, una plataforma de comercio conversacional, destacó en entrevista que, al igual que en otros sectores, la magia de la IA radica en el análisis rápido de gran cantidad de datos. En el caso del fintech, esta información incluye los movimientos de productos como las tarjetas de crédito.

A los tres factores clave de la IA en 2024, señalados por Dell, Mata añade el factor personalización. El director menciona los chatbots, que pronto adquirirán personalidad. Considera que en el ecommerce pronto veremos bots que interactúan contigo como si fueran Jennifer Lopez o Bad Bunny. Estos bots harán recomendaciones de vestimenta o maquillaje para fidelizar y agilizar los procesos de compra.

Predice que veremos un aumento de asesores financieros con IA, accesibles desde el celular. Será posible pedirles que revisen tus estados de cuenta y te den consejos para ahorrar, todo a través de peticiones de texto, similar a como funciona ChatGPT.

También anticipa iniciativas en chatbots capaces de analizar grandes conjuntos de datos financieros, como informes macroeconómicos y regulaciones para recomendar opciones de inversión. De hecho, Google ya promociona esta capacidad como una oportunidad de desarrollo con sus tecnologías, como Vertex AI Search.

Mata agregó que también en 2024 veremos chatbots especializados en áreas productivas como la agricultura y el sector automotriz. Los asistentes, como los llamó el director, darán asesoramiento sobre las semillas o fertilizantes a comprar según el cultivo e incluso reconocerá imágenes para evaluar la salud de la siembra.

En tanto, en el mundo automotriz, la IA asesorará a empresas de autopartes para asesorar a mecánicos y centros de reparación, así como identificar piezas que necesita un vehículo en particular.

Educación

Alejandro Almazán, líder de Google for Education para México, Centroamérica y el Caribe, explicó en entrevista que el desarrollo de IA hasta hoy permite crear tareas interactivas, ahorrar tiempo con herramientas de calificación automática e incluso diseñar planes de lecciones futuras con información sobre el rendimiento de los alumnos.

En tanto, a los docentes les permite calificar tareas administrativas, mejorar la accesibilidad y proporcionar comentarios en tiempo real a estudiantes, todo a través de espacios en la nube como Google Workspace for Education y Microsoft Learn.

A principios de año, Sundar Pichai, director ejecutivo de Google, envió un memo a sus empleados. En ocho objetivos, Pichai trazó el rumbo de la empresa en 2024. Dentro de su hoja de ruta destacaron dos: ofrecer la IA más avanzada, segura y responsable y mejorar el conocimiento, aprendizaje, creatividad y productividad.

En este sentido, las metas idealistas van acorde con su batería de productos lanzados el año pasado, entre ellos Gemini, sucesor de Bard que rivaliza con ChatGPT. La diferencia es que el primero ya fue entrenado de manera multimodal, es decir, que procesa datos en imagen, audio y texto.

Esto representa un paso importante en la democratización de los tutores virtuales basados en IA que ofrecen ayuda personalizada a los estudiantes. Uno de los esfuerzos más conocidos es Khanmigo, creado por Khan Academy, para apoyar a los alumnos en el aula a resolver problemas matemáticos y de otras materias.

Sal Khan, director general de Khan Academy, respaldó esta idea en una charla de TedTalk en la primavera de 2023. Afirmó que la IA es la transformación más grande e importante en la educación y planteó la idea de acercar un tutor personal de IA a los estudiantes.

Greg Brockman, presidente de OpenAI, le hizo segunda ese año en un episodio del podcast Possible al mencionar lo genial que sería tener un profesor las 24 horas del día, los 7 días de la semana, cuando quisieras y gratis.

En 2024, se prevé que el mercado mundial de chatbots educativos llegue a un valor de 994.5 millones de dólares, según el reporte 'Chatbots esenciales en las estadísticas educativas en 2024', elaborado por Zipdo, fabricante de soluciones de software.

Statista compartió el optimismo en el sector y prevé que el valor del giro llegará a mil 250 mdd para 2025.

Mientras que Khanmigo se concentra en distritos escolares de Nueva Jersey, EU, en el Reino Unido el Departamento de Educación creó NSWEduChat, un bot conversacional que de igual forma pretende ayudar a los estudiantes durante sus clases en el aula, según reportó The Guardian este mes.

Voces como la de Mercedes Mateo, jefa de división de educación del Banco Interamericano de Desarrollo (BID), son menos optimistas. Mateo expuso que estas herramientas plantean un serio desafío, pues la tecnología no llega a todos, lo que podría elevar la desigualdad.

Entretenimiento

En el texto se estableció la importancia de Nvidia en el desarrollo de la IA. La empresa comenzó en los gráficos para videojuegos y después enfocó sus esfuerzos en potenciar sus GPU para entrenar modelos de IA. No obstante, nunca abandonó el sector del entretenimiento.

Jaime Casis, director de marketing para América Latina en Nvidia, ve avances este año en el gaming. Por ejemplo, la IA generativa permitirá experiencias más inmersivas con personajes NPC realistas, más allá de seres sin alma con voces pregrabadas.

Una de estas iniciativas son las tecnologías Percepción de escena y generación de acción y Motor de nube de avatar (ACE, por sus siglas en inglés) desarrolladas por Convai. En el CES 2024, se reveló un nuevo tráiler del demo Kairos. En este se aprecia cómo los diálogos entre dos NPC, sobre un mismo tema, nunca son iguales.

Además, la persona que presentó la tecnología incluso interactúa con los NPC mediante un micrófono y estos le responden de maneraorgánica.

En el terreno técnico, Bryan Catanzaro, cocreador de la Tecnología del Supermuestreo de Deep Learning (DLSS) de Nvidia, es decir, una tecnología de escalado de imágenes mediante IA, lanzó una declaración radical a finales de 2023.

Catanzaro indicó que el software DLSS10, en desarrollo, sustituirá todo el pipeline en el desarrollo de un videojuego, es decir, realizar modelado 3D, rasterización (imagen a pixel) y sombreado al interactuar con el motor del juego que le proporcionará los datos.

Esto podría impactar al mercado de videojuegos, sobre todo el desarrollo de juegos triple A, acortando tiempos de entrega y abaratando los costos gracias a una mayor automatización en los procesos del pipeline, es decir, las partes críticas en la creación de un videojuego, desde el modelado hasta los sombreados de los escenarios.

"Podría hacer más eficiente la creación de entornos AAA al pasar a mucha, mucha más representación neuronal. Creo que será un proceso gradual", aseveró Catanzano.

Javier Mata vaticinó que este año se estrenaría la primera película hecha completamente con IA. En este sentido, Netflix experimentó en febrero de 2023 con el corto llamado 'The dog & The Boy', donde los fondos del anime de tres minutos fueron creados con IA.

La cinta causó controversia, ya que la cuenta oficial de Netflix Japón en Twitter afirmó que el filme se creó para ayudar a la industria del anime con la escasez de mano de obra, algo que enfureció a los usuarios, quienes respondieron que si hay escasez es por las condiciones precarias del sector.

La cinta causó gran controversia, pues la cuenta oficial de Netflix Japón en X, antes Twitter, afirmó que el filme se creó para ayudar a la industria del anime con la escasez de mano de obra, algo que enfureció a los usuarios, quienes respondieron que sí, hay escasez, pero por las condiciones precarias del sector.

Guillermo del Toro y Hayao Miyazaki en distintos momentos se han pronunciado en contra del uso de la IA para hacer cine o animación. No obstante, las empresas responden a otros intereses.

Wit Studio, estudio participante en el corto y creador de Spy x Family, omitió el nombre de la persona que supervisó la IA y en los créditos solo puso 'IA + Human'.

Acceso y democracia

En 2024 la IA seguirá refinándose. Producto de ello, el sector tecnológico no tendrá un minuto de calma debido a las adecuaciones veloces que se deben hacer en hardware y software para sostener la tecnología.

Las Big Techs seguirán inyectando cifras millonarias en investigación para crear el chip con IA integrada más eficiente y barato, con el fin de independizarse y embolsarse grandes fajos de billetes.

Aunque el panorama luce prometedor en el área industrial, financiera, educativa y de entretenimiento, también se levantan preocupaciones por el limitado acceso a la tecnología, que acentúa la desigualdad, y las controversias por el uso ético de la IA que no signifique el reemplazo de personas.