Únete al canal de GestiónSe supone que los doce días de Navidad deben empezar el 25 de diciembre. Sin embargo, este no es el caso en el mundo de la inteligencia artificial (IA). El 5 de diciembre, OpenAI, el creador de ChatGPT, inició una ventisca de envíos de productos apodada, de forma irritante, los “12 días de navienvíos”. La empresa incluyó un despliegue completo de Sora, su herramienta de generación de video, así como de Canvas, un producto de escritura y cifrado.
Para no quedarse atrás, Google también puso a trabajar a los duendes antes de tiempo. El 11 de diciembre presentó un nuevo modelo de IA generativa denominado Gemini 2.0. Además, lanzó prototipos mejorados de dos productos de IA basados en el modelo, llamados Astra y Mariner. Estos productos pueden actuar en nombre del usuario, lo cual los convierte en “IA agéntica”, el nombre que les dio la gente de la industria a estos sistemas.
La prominencia de los productos sobre los modelos en ambos conjuntos de anuncios fue notable. Mientras los cerebritos que trabajan en grandes modelos de lenguaje se esfuerzan por llegar a la siguiente frontera de la inteligencia, los desarrolladores están bajo presión para lanzar productos ingeniosos que demuestren la existencia de un mercado para toda esta creatividad.
El desarrollo de productos de IA generativa está lleno de dificultades. Los desarrolladores de productos suelen trabajar al revés, a partir de las necesidades del consumidor. Sin embargo, la IA generativa está evolucionando con tal rapidez que la tecnología está definiendo el producto.
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“Normalmente te enseñan a no ser un martillo en busca de un clavo”, comentó Kevin Weil, director de producto de OpenAI. No obstante, “cada dos meses las computadoras pueden hacer algo que nunca antes habíamos sido capaces de hacer”.
Sin embargo, los lanzamientos más recientes de productos se han visto opacados por fallas técnicas. OpenAI tuvo que suspender el acceso a Sora poco después de su lanzamiento a los suscriptores de ChatGPT porque subestimó la demanda, según su jefe, Sam Altman.
Quienes obtuvieron acceso, aunque quedaron impresionados con lo que encontraron, se dieron cuenta de que persistían los problemas de un programa de demostración anterior. Uno de los problemas más evidentes fue la dificultad de la herramienta para representar movimientos complejos de forma realista.
Marques Brownlee, un reseñador de productos tecnológicos, hizo notar que era casi una certeza que Sora “estropeara” cualquier cosa que caminara en cuatro patas. Algunos objetos también desaparecían de la nada.
Los agentes de Google tampoco estaban del todo pulidos. Astra, que en este momento tan solo está disponible para un pequeño grupo de “probadores de confianza”, puede explicar en varios idiomas lo que ve a través de la cámara de un teléfono y tiene acceso a sitios de Google como Búsqueda y Mapas.
En una demostración en la que grabó un video de pinturas famosas, habló con conocimiento de causa sobre ellas. No obstante, le desconcertó cuando The Economist le pidió que nombrara la ciudad donde estaba expuesta la mayoría de los originales. Mariner, el otro nuevo prototipo de Google, puede completar tareas en un navegador, como llenar la canasta de compras de un supermercado en línea. Sin embargo, no puede completar el pago por sí solo.
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Silicon Valley tiene grandes expectativas para la IA agéntica en particular. El uso de agentes para pasar de “charlar a hacer” podría ser uno de los grandes avances tecnológicos de 2025, afirmó Alex Wang de Scale, una empresa de datos de IA.
Esta expectativa ya ha respaldado el precio de las acciones de gigantes del software como Salesforce, la cual declaró este mes que una semana después de su lanzamiento en octubre había cerrado acuerdos con más de 200 clientes para adquirir Agentforce, su agente de IA para el lugar de trabajo. Microsoft, su principal rival, ha lanzado diversos agentes de IA.
Sin embargo, hay varios factores que dificultan más crear agentes que chatbots. Uno son los datos. A diferencia de los chatbots, los cuales extraen información de la red para responder preguntas, los agentes necesitan datos sobre cómo se realizan las tareas, incluida la secuencia de acciones y el razonamiento que las sustenta. Para tareas rutinarias, como procesar el pedido de un cliente, esto puede ser sencillo. No obstante, en muchos casos será difícil encontrar datos suficientes para entrenar a la herramienta.
Un segundo problema es la confianza. Comprobar si un chatbot dio una respuesta correcta o incorrecta suele ser fácil. Determinar si un agente de IA reservó el mejor restaurante o las mejores vacaciones que pudo dentro de tu presupuesto puede ser más difícil. Google impide a propósito que Mariner gaste dinero por si confunde la decisión.
Los usuarios también pueden resistirse a darles información confidencial a los agentes de IA sobre, por ejemplo, su historial de compras, la cual puede ser necesaria para que las herramientas funcionen correctamente.
Un último problema es el costo. Para razonar, planear y resolver problemas en nombre de los usuarios, los agentes de IA necesitan acceso a modelos que puedan manejar tareas complejas. También necesitan una latencia baja y la capacidad de interactuar con otras herramientas, como un navegador web, así como mucha memoria para ofrecer un servicio a la medida del usuario. Todo eso es complicado y caro de construir, además de que requiere mucha potencia de cómputo para funcionar.
La presión de los costos ya empieza a notarse. El 5 de diciembre, OpenAI lanzó una versión “pro” de ChatGPT, con acceso ilimitado a todas sus funciones, por US$ 200 al mes, diez veces el precio de su suscripción básica. Alphabet, la dueña de Google, es tan rica como Creso y podría ser más generosa. No obstante, si la IA agéntica está a la altura de las expectativas, los usuarios podrían encontrar valor en el costo adicional.
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