En 2023, utilizamos cada vez más la IA en nuestra vida cotidiana. Está integrada en las búsquedas en Internet, en los coches eléctricos y en los asistentes de nuestros dispositivos, como Alexa y Siri. Se trata sin duda de una inteligencia que es artificial, pero está aún muy lejos de lo que esperábamos hace años cuando hablábamos de ordenadores inteligentes. Por poner un ejemplo, es un pálido reflejo de la que muestra HAL, el ordenador del clásico de Stanley Kubrick de 1968, 2001: Una Odisea del Espacio.
Aquí es donde entra en juego la IAG (inteligencia artificial general), conocida también a veces como IA fuerte. Se trata básicamente de la próxima etapa de la IA, mucho más cercana a la idea que tenemos de esta tecnología gracias a películas tan icónicas como Blade Runner y Terminator.
Algunos sistemas de IA ya pueden procesar grandes cantidades de datos. La diferencia con la IAG es que esta puede entender los datos. Es un tipo teórico —por ahora— de IA que posee habilidades cognitivas similares a las humanas, como la capacidad de aprender, razonar, resolver problemas y comunicarse utilizando el lenguaje natural.
En pocas palabras, es una IA que puede pensar y —lo que es aún más importante— aprender como los humanos.
A los inversores les atrae cada vez más la idea de aprovechar los avances en el campo de la IAG que pueden estar a la vuelta de la esquina. Microsoft ya ha confirmado una inversión milmillonaria en Open AI (compañía creadora y propietaria de ChatGPT), que según se rumorea, puede estar en torno a los 10 000 millones de dólares.
Sin embargo, esta tecnología tiene unas repercusiones más amplias para la inversión que van más allá de estas empresas emergentes. Podría, por ejemplo, afectar a la demanda de los fabricantes de chips, las materias primas empleadas para la fabricación del hardware y la manera en que las marcas de consumo utilizan estos sistemas.
Unos sistemas informáticos que puedan pensar como los humanos pueden sustituir eficazmente los trabajos más costosos. Los fabricantes de coches de alta gama como Lamborghini o Ferrari podrían ahorrar millones utilizando un programa de software para crear sus últimos modelos en lugar de emplear equipos de diseño.
Sin embargo, gran parte de todo esto es pura especulación: la IAG aún no se ha alcanzado por completo y queda por ver en qué consistirá finalmente. Comprensiblemente, algunos inversores tienen dudas. En un coloquio de la reciente Multiconferencia Conjunta sobre Inteligencia Artificial a Nivel Humano8, el inversor de capital de riesgo Tak Lo aseguró: «Me gusta mucho la IA general como intelectual, pero como inversor no tanto». No es el único.
El inversor de capital de riesgo, Gordon Ritter, declaró recientemente al Financial Times9 que no estaba del todo convencido. «Todo el mundo está entusiasmado por lo que puede pasar: hay una corriente [de opinión de que la IA] va a ser capaz de todo. Nosotros vamos en contra de esta corriente».
El camino de la inversión tecnológica está flanqueado de sonados fracasos y es normal que algunos inversores se muestren cautelosos sobre las valoraciones que se asignan a estas empresas. También existen problemas técnicos reales y costosos que se deben superar.
Un ejemplo podría ser la eliminación de las diferencias en cuanto a arquitectura y los «fosos» competitivos entre los conjuntos de datos, que también difieren en términos de tamaño y calidad. Aún así, crear algo que abarque más allá de áreas muy específicas y estrechas, y que pueda aprender y pensar con libertad, sigue siendo un todo un reto.
¿La IAG va a cambiar realmente el mundo? Todavía no existe un consenso a este respecto. Tenemos las preocupaciones habituales acerca de que la tecnología acabe con puestos de trabajo, pero la cuestión es aún más profunda. Pronto —en teoría— podrían ser los trabajos altamente cualificados los que estuviesen en riesgo, en vez de los empleos basados en tareas físicas. Los algoritmos ya han demostrado ser muy eficaces a la hora de automatizar las inversiones, lo que permite a algunas empresas ejecutar operaciones y estrategias completas tan pronto como se analizan los datos. Se están desarrollando nuevas aplicaciones basadas en la IA que podrían ofrecer un análisis aún mayor de los datos financieros e, irónicamente, el comportamiento humano, lo que a su vez podría mejorar los mercados.
Sin embargo, ¿es posible que la IA acabe remplazando en un futuro próximo la decisión humana al final de este proceso? ¿Se puede replicar esta capacidad de juicio? Dadas las críticas de alto nivel que recibe la gestión activa, y los datos que muestran que la mayoría de estos fondos demuestra un rendimiento inferior al de sus homólogos pasivos, no hay nada que indique que un ordenador no pueda hacerlo mejor. Y yendo aún más allá, ¿podría la IAG dirigir una empresa mejor que un CEO humano? ¿Sería un CEO informático más despiadado a la hora de recortar puestos de trabajo? Y esto nos plantea otras preguntas aún más filosóficas. ¿Cuánto se puede crear haciendo uso solo de la IAG? ¿Son necesarias otras áreas de la condición humana, como la empatía 10 y otras emociones?
La comprensión de las emociones humanas ya se está llevando a cabo con datos que se procesan mediante sistemas que pueden analizar instantáneamente la cara y el comportamiento de una persona para determinar su estado mental. Por ejemplo, Hume AI está desarrollando herramientas para medir las emociones simplemente a partir de expresiones verbales, faciales y vocales.7
Por otro lado, Affectiva ha creado una tecnología que puede identificar emociones a partir de muestras de audio de tan solo 1,2 segundos.7 Sus aplicaciones ya se está estudiando en el área de la salud.7
Pero, ¿puede un ordenador volverse consciente? En este punto es donde el debate se vuelve más incierto y se adentra en las áreas de la filosofía y la ética. En 2021, un ingeniero de Google encargado de probar un chatbot de IA copó los titulares tras declarar que el sistema había adquirido consciencia. Después de pasar largas horas conversando y compartiendo chistes, acabaron por hacerse amigos.11
Sin embargo, algunas personas no estaban tan convencidas. Michael Wooldridge, profesor de informática de la Universidad de Oxford, analizó los datos y llegó a la conclusión de que —a pesar del impresionante realismo de estas interacciones— seguía siendo esencialmente el mismo tipo de IA que ya estamos utilizando. «No hay consciencia», aseguró Wooldridge. «No hay autocontemplación, no hay consciencia de uno mismo».8
Sin embargo, la capacidad de la IA para ofrecer resultados tanto positivos como negativos, sigue capturando la imaginación. Puede que la investigación pionera de Hinton en el campo de las redes neuronales y el aprendizaje profundo les haya allanado el camino a empresas como ChatGPT, pero muchas voces del sector también se han hecho eco de sus advertencias posteriores.
De hecho, una carta abierta con las firmas de cientos de los nombres más importantes de la industria tecnológica, incluyendo Elon Musk, instó a los principales laboratorios de IA del mundo a poner en pausa el entrenamiento de nuevos sistemas superpotentes durante seis meses, asegurando que los recientes avances en IA presentan «profundos riesgos para la sociedad y la humanidad».12
A pesar de esta moratoria, el progreso de la IA es implacable y aparentemente inevitable: los avances continuarán. Puede que aún no estemos cerca de la imagen de la IAG que ofrece ciencia ficción, pero la tecnología no deja de evolucionar y mejorar. Esto tiene consecuencias apasionantes para cualquier inversión y abre innumerables puertas que permiten a los inversores acceder a estas oportunidades a través de sus carteras.
Tribuna de Jonathan Barker, responsable de Thought Leadership de Natixis IM.
Este material se ofrece solo con fines informativos y no debe considerarse como asesoramiento en materia de inversión. Los puntos de vista expresados en este artículo pueden cambiar y no se puede asegurar que los acontecimientos se desarrollen según lo previsto en el mismo.
Por Funds Society