Puede que sea el año de la IA en el CES, pero muchas de estas características de “IA” existen desde hace tiempo; lo que pasa es que las empresas recién ahora están adoptando la marca de inteligencia artificial. La IA ha entrado en la conciencia pública: está de moda y está de moda colocarla al frente y al centro de un producto, una señal de que las empresas son ambiciosas y con visión de futuro. Eso ha llevado a que se adopte el término siempre que sea posible, incluso cuando no se trata estrictamente de la IA que la mayoría de la gente conoce.
Pero a medida que más empresas renombran todo lo que involucra algoritmos como IA, ¿cómo vamos a separar la paja del trigo? Y lo que es más importante, ¿no llevaría esto a prometer demasiado lo que la IA puede hacer?
Es comprensible que las empresas quieran aprovechar el revuelo de la IA.
Ya sea que los nuevos productos utilicen IA generativa o no, colocar la etiqueta IA en algo da la impresión de que una característica es nueva y emocionante. La IA generativa también se encuentra todavía en la fase de crecimiento de tirarlo a todo. La gente quiere descubrir hasta dónde pueden llevar la tecnología y quiere creer que será el gran diferenciador. Es por eso que estamos viendo todo desde Walmart usando modelos de IA para reabastecer tu despensa a empresas de automóviles incluir ChatGPT en su panel de control para dar a los conductores algo con quien hablar.
Arun Chandrasekaran, analista de Gartner, dijo que esto es normal para muchas empresas, pero se corre el riesgo de prometer demasiado a los consumidores cuando descubren que algo marcado como IA no es en realidad como ChatGPT.
«Ahora hay una combinación de IA generativa y otras IA que podría confundir un poco el campo», dijo Chandrasekaran. «Los especialistas en marketing podrían estar disparándose en el pie cuando anuncian algo que termina no siendo lo que la gente esperaba».
Para bien o para mal, la mayoría de la gente cree que la IA es sinónimo de IA generativa, más específicamente, ChatGPT. Esto crea la impresión de que si un consumidor utiliza un producto con la marca AI, espera que se comporte de la misma manera que un chatbot que «piensa» como un humano.
Esto perjudica a los productos que utilizan otras formas de IA que son igualmente impresionantes. Muchos de los robots que deambulan por CES, como el Ballie de Samsung o El robot agente de IA de LG (no es estrictamente un agente de IA; Los agentes de IA se refieren al software de IA, generalmente una especie de chatbot, que puede realizar tareas como reservar un vuelo o encontrar una mesa en un restaurante), son lindos y proezas de ingeniería. Pero su existencia tiene más que ver con los avances en robótica e incluso en la visión por computadora que con el auge de los LLM. (Al menos no sabemos si Samsung usó LLM para ayudar a entrenar a Ballie).
Y luego está el aprendizaje automático. Los expertos en IA argumentarán que la IA generativa y los modelos básicos que impulsan muchas versiones de ella son simplemente la siguiente etapa de desarrollo del aprendizaje automático. Pero ya nadie quiere hablar de aprendizaje automático. Se considera antiguo y «tradicional» y, sin embargo, estoy seguro de que es lo que impulsa muchas de las funciones de reconocimiento de patrones en CES.
“La tecnología pasa por ciclos de vida, y sí, podemos llegar al punto en la IA en el que la gente esté desilusionada con su promesa después de no verla resolver muchos de los problemas que la gente cree que resolverá. Pero ahí es cuando aparecen muchas buenas innovaciones y casos de uso que se adaptan mejor”, dijo Chandrasekaran.
En los próximos años, veremos funciones y productos que no necesitan un chatbot ni un modelo de lenguaje grande y potente. Simplemente no es en este CES. Aún no.