Nueva York. — La industria de la inteligencia artificial tiene un gran problema: el 95 % de las empresas que prueban la IA no obtienen beneficios económicos, según un informe del Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT) del mes pasado. Un ejecutivo de IA cree saber por qué.
“Se ha dicho que, con solo conectar el modelo (de IA)… todo funcionará”, declaró Jason Droege, director ejecutivo de la startup Scale AI, en una entrevista. “La realidad es un poco diferente”.
Scale es conocido principalmente por ayudar a que la IA funcione a un nivel fundamental. Los gigantes de la IA necesitan cantidades masivas de datos para entrenar sus grandes modelos de lenguaje, y estos deben etiquetarse y categorizarse para que los modelos puedan aprender, por ejemplo, qué es una foto de un gato y qué es una foto de un pez. Durante años, han recurrido a Scale para obtener esos datos organizados.
Es un negocio tan crucial que Meta adquirió una participación del 49% en Scale AI en junio por 14.300 millones de dólares, lo que valoró la startup en 29.000 millones de dólares. Como parte del acuerdo, el fundador y entonces director ejecutivo, Alexandr Wang, y varios otros empleados de alto nivel dejaron la empresa para trabajar en Meta.
Sin embargo, el acuerdo generó preocupación por la posible desconfianza de los fabricantes rivales de LLM a la hora de trabajar con Scale tras la inversión de Meta. Según informes, OpenAI y Google han reducido su colaboración con la empresa.
Scale afirma que el negocio de etiquetado de datos ha seguido creciendo cada mes desde el acuerdo con Meta. Pero el nuevo CEO, Droege —quien se incorporó a Scale el año pasado como director de estrategia—, ahora también se centra en un aspecto menos conocido del negocio de Scale: ayudar a todo tipo de empresas a compilar sus propios conjuntos de datos personalizados y a crear herramientas de IA para automatizar procesos y asumir tareas rutinarias. Espera desafiar la idea de que implementar aplicaciones de IA no puede ser lucrativo.
"Creo que las empresas pensaban que era un poco más fácil de lo que realmente es", dijo. "Pero hay muchísimo valor cuando se hace bien".
Hacer que la IA genere dinero
A pesar del clamor de los altos ejecutivos de las grandes empresas estadounidenses sobre la promesa de que la tecnología mejorará la eficiencia de las empresas, la mayoría no ve un retorno de sus inversiones en IA. El informe de agosto del MIT contribuyó a la creciente preocupación de que el mercado de la IA podría ser una burbuja a punto de estallar, incluso mientras la industria impulsa la economía estadounidense.
Entre los clientes destacados a los que Scale ayuda a desarrollar aplicaciones de IA se encuentran la Clínica Mayo, el gobierno de Qatar, Cisco y Global Atlantic Financial Group. Y el mes pasado, Scale firmó un contrato de 99 millones de dólares con el Departamento de Defensa de EE. UU. para desarrollar aplicaciones de IA para el Ejército.
Según Droege, las empresas que no obtienen un retorno de sus inversiones en IA suelen intentar aplicar la tecnología a problemas equivocados. "Creo que uno de los malentendidos es que la IA es una varita mágica o que puede resolver todos los problemas, y eso ya no es cierto", afirmó.
Los problemas más adecuados para la IA son aquellos en los que los humanos son “lentos o inconsistentes o propensos a errores”, dijo Droege, como leer y resumir o editar muchas páginas de documentos.
Por ejemplo, Scale ha ayudado a las organizaciones a desarrollar sistemas de IA para procesar reclamaciones de seguros y brindar a los médicos un resumen de los historiales médicos de los pacientes antes de las visitas.
Si la idea de que una IA ayude a decidir si le reembolsan un procedimiento médico o le recuerde a su médico sobre su delicada condición médica parece preocupante, Droege dice que las empresas también necesitan expertos humanos que contribuyan y mejoren constantemente la IA.
“Si una organización de atención médica intenta proporcionar una herramienta que ayude a un médico a diagnosticar mejor a un paciente… querría que sus médicos más experimentados, sus profesionales médicos de mayor experiencia en estas áreas, usen la aplicación, le den retroalimentación y señalen dónde hay problemas”, dijo Droege.
Todo el proceso puede llevar semanas o meses, pero en última instancia puede dar como resultado una herramienta más útil para los empleados que un simple chatbot, dijo Droege.
Citó a las agencias gubernamentales que utilizan IA para evaluar las solicitudes de permisos de construcción antes de una revisión humana (capacitada con datos de procesos de revisión anteriores) para hacer que el proceso de permisos sea más rápido y sencillo.
Pero algunos analistas dicen que podrían pasar años antes de que las herramientas de IA realmente generen dinero para las empresas.
“Las grandes empresas tardarán años en implementar herramientas de IA que sean ampliamente útiles, generen ingresos y ahorren gastos”, afirmó Gil Luria, director de investigación tecnológica de DA Davidson. Sin embargo, añadió que “una vez que descubramos cómo implementar la IA en el contexto organizacional, estas herramientas serán muy valiosas y generarán una enorme cantidad de ingresos”.
Y Scale AI tiene mucha competencia, incluidos líderes de la industria como Amazon y Microsoft.
“Desarrollar aplicaciones de IA para empresas ha sido un objetivo común durante los últimos dos años y medio”, afirmó Luria. Si bien Scale fue pionera en el mercado del etiquetado de datos, ahora es la empresa número 10 000 que compite en aplicaciones, añadió.
Aun así, Droege dice que hay muchas oportunidades para las empresas que realmente entienden cómo funciona la IA y para qué sirve.
Eso suena como un discurso de marketing inteligente, pero también se alinea con las conclusiones de la investigación del MIT, que encontró que las empresas menos exitosas en la implementación de IA fueron las que intentaron construir herramientas de IA por sí solas, sin ayuda externa.
La experiencia ayuda a las empresas a comprender qué problemas puede y no puede resolver la IA, afirmó Droege.
Droge dijo a CNN que es optimista tanto sobre el aspecto de los datos como sobre el de las aplicaciones del negocio de Scale.
“Al comenzar todo esto, el área de aplicaciones de nuestro negocio ya generaba cientos de millones de dólares en ingresos”, dijo. “Y en el área de datos, hemos crecido cada mes desde el acuerdo (con Meta)… Es un negocio grande para nosotros y estamos muy satisfechos con él”.
