The Economist: La millonaria batalla en inteligencia artificial

Dos letras pueden sumar mucho dinero. Ningún área de la tecnología es más candente que la IA o inteligencia artificial. La inversión de capital de riesgo en IA en los primeros nueve meses del 2017 ascendió a US$ 7,600 millones, según PitchBook, un proveedor de datos; eso se compara con las cifras anuales de US$ 5,400 millones en el 2016.

En lo que va del año ha habido US$ 21,300 millones en fusiones y adquisiciones relacionadas con IA, alrededor de 26 veces más que en el 2015. En las conferencias telefónicas sobre ganancias ahora las compañías que cotizan en bolsa mencionan la IA mucho más a menudo que "Big Data".

En el centro de este frenesí hay algunos nombres familiares de la talla de Alphabet, Amazon, Apple, Facebook y Microsoft. Una batalla similar, aunque menos transparente, está en curso en China entre firmas como Alibaba y Baidu. Varias han puesto a la IA en el núcleo de sus estrategias. Todas son compradoras entusiastas de empresas de inteligencia artificial, a menudo con el fin de captar a las personas que ellas emplean.

Ven a la IA como una forma de mejorar sus servicios existentes, desde la computación en la nube hasta la logística, e ingresar a nuevas áreas, desde vehículos autónomos hasta realidad aumentada. Muchos observadores temen que, al cementar y extender el poder de un puñado de gigantes, la IA dañará la competencia. Eso dependerá de tres preguntas abiertas, que involucren un ingrediente mágico.

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Los gigantes tecnológicos ciertamente tienen grandes ventajas en la batalla para desarrollar la IA. Tienen toneladas de datos, montones de potencia informática y abundancia de investigadores, especialmente en China, que espera seguir adelante a toda prisa.

Imagine un futuro, advierten algunos, en el que es transportado a todas partes en un automóvil autónomo de Waymo (propietario: Alphabet, padre de Google), paga todo con un teléfono Android (desarrollador: Google), mira YouTube (propietario: Google) para relajarse y busca en la web utilizando… seguro adivina qué.

Los mercados con solo un puñado de empresas pueden ser ferozmente competitivos. Un mundo en el que los mismos pocos nombres compiten en varias industrias podría ser bueno para los consumidores. Pero si la gente confía en los servicios de una empresa como esta, y si la inteligencia artificial le permite a esa empresa predecir sus necesidades y personalizar su oferta cada vez con mayor precisión, será oneroso cambiar a un rival.

Ese futuro está todavía muy lejos. Los programas de IA permanecen estrechamente enfocados. Además, la capacidad de los operadores establecidos para perpetuar sus ventajas se vuelve incierta por tres preguntas.

Lo más importante es si la IA siempre dependerá de grandes cantidades de datos. Hoy en día, las máquinas generalmente reciben capacitación sobre grandes conjuntos de datos, desde los cuales pueden reconocer patrones útiles, como transacciones financieras fraudulentas.

Si los datos del mundo real siguen siendo esenciales para la inteligencia artificial, las superestrellas de la tecnología viven a cuerpo de rey. Tienen una gran cantidad de estas cosas, y están ganando más a medida que avanzan en áreas nuevas como la atención médica.

Una visión competitiva de IA hace hincapié en las simulaciones, en las que las máquinas se enseñan a sí mismas utilizando datos sintéticos o en entornos virtuales. Las primeras versiones de un programa desarrollado para jugar Go, un juego de mesa asiático, por DeepMind, una unidad de Alphabet, fueron entrenadas usando datos de juegos reales; el último simplemente recibió las reglas y comenzó a jugar Go contra sí mismo.

En tres días había superado a su predecesor, que había derrotado al mejor jugador que la humanidad podía congregar. Si este enfoque es ampliamente aplicable, o si los sistemas de inteligencia artificial en el futuro pueden ser entrenados usando cantidades de datos más dispersas, la ventaja de los gigantes tecnológicos se atenúa.

Pero algunas aplicaciones siempre requerirán datos. La segunda pregunta es cuánto de las existencias mundiales de esto van a controlar los gigantes tecnológicos. Tienen influencia en el ámbito del consumidor, y siguen empujando hacia nuevas áreas, desde el interés de Amazon en la medicina hasta la compra por parte de Microsoft de LinkedIn, un sitio de redes profesionales.

Pero los datos en el ámbito corporativo son más difíciles de entender y su valor se comprende cada vez mejor. Los autos autónomos serán una buena prueba. Waymo de Alphabet ha realizado más pruebas del mundo real de los autos sin conductor que cualquier otra empresa: más de 4 millones de millas (6.5 millones de kilómetros) en vías públicas. Pero los fabricantes de automóviles establecidos y las nuevas empresas como Tesla pueden generar más datos de sus flotas existentes; otras firmas, como Mobileye, una firma de tecnología sin conductor propiedad de Intel, también están en carrera.

La tercera pregunta es cómo se compartirá abiertamente el conocimiento. La capacidad de los gigantes tecnológicos de reclutar expertos en IA de las universidades se ve favorecida por su disposición a publicar investigaciones; Google y Facebook han abierto bibliotecas de software para desarrolladores externos.

Pero sus incentivos para compartir valiosos datos y algoritmos son débiles. Mucho dependerá de si las regulaciones premiadas abren su control. Las reglas de protección de datos inminentes de Europa, por ejemplo, requieren que las firmas obtengan un consentimiento explícito sobre cómo usan los datos y para que sea más fácil para los clientes transferir su información a otros proveedores. China puede tratar de ayudar a sus empresas teniendo una regulación insignificante.

La batalla de la IA es más feroz entre los gigantes tecnológicos. Es demasiado pronto para saber qué tan bueno será para la competencia, pero no para anticipar el ingrediente mágico que determinará el resultado: la importancia, el acceso y la apertura de los datos.