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Sin embargo, esa cantidad incluye financiaci\u00f3n masiva de patrocinadores corporativos, como la infusi\u00f3n de capital de Microsoft en OpenAI y la financiaci\u00f3n de Anthropic por parte de Amazon. Si se reduce a las inversiones de capital de riesgo convencionales, la financiaci\u00f3n en 2023 para nuevas empresas de IA fue mucho menor y solo estaba en camino de igualar la cantidad total recaudada en 2021.<\/p>\n
El analista senior de Pitchbook, Brendan Burke, se\u00f1al\u00f3 en un informe que la financiaci\u00f3n de capital de riesgo se canalizaba cada vez m\u00e1s hacia \u00abtecnolog\u00edas de inteligencia artificial subyacentes y sus aplicaciones verticales finales, en lugar de middleware de prop\u00f3sito general en audio, lenguaje, im\u00e1genes y video\u00bb.<\/p>\n
En otras palabras: una aplicaci\u00f3n GenAI que ayuda a una empresa a generar ventas de comercio electr\u00f3nico, analizar documentos legales o mantener el cumplimiento de SOC2 es probablemente una apuesta m\u00e1s segura que una que muestra un video o una foto inteligente de vez en cuando.<\/p>\n
Clay Bavor, cofundador de Sierra, dice que cree que no son necesariamente los costos de computaci\u00f3n o de API en la nube los que impulsan a las nuevas empresas de IA hacia modelos B2B, sino m\u00e1s bien los beneficios de dirigirse a un cliente espec\u00edfico e iterar sobre un producto bas\u00e1ndose en sus comentarios. \u00abCreo que todos, incluido yo mismo, somos bastante optimistas en cuanto a que las capacidades de estos modelos de IA aumentar\u00e1n mientras los costos bajan\u00bb, dice Bavor.<\/p>\n
\u00abHay algo realmente poderoso en tener un problema claro que resolver para un cliente en particular\u00bb, afirma. \u201cY luego puedes recibir comentarios sobre: \u200b\u200b’\u00bfEsto funciona? \u00bfEsto est\u00e1 resolviendo un problema?’ Y si construyes un negocio con eso, es muy poderoso\u201d.<\/p>\n
Aunque ChatGPT desencaden\u00f3 un auge de la IA en parte porque puede generar \u00e1gilmente c\u00f3digo en un segundo y sonetos al siguiente, Arvind Jain, director ejecutivo de la startup de IA Glean, dice que la naturaleza de la tecnolog\u00eda todav\u00eda favorece las herramientas estrechas. En promedio, una gran empresa utiliza m\u00e1s de mil sistemas t\u00e9cnicos diferentes para almacenar datos e informaci\u00f3n de la empresa, afirma, lo que crea una oportunidad para que muchas empresas m\u00e1s peque\u00f1as vendan su tecnolog\u00eda a estas corporaciones.<\/p>\n
\u201cEstamos en este mundo donde b\u00e1sicamente hay un mont\u00f3n de herramientas funcionales, cada una de las cuales resuelve una necesidad muy espec\u00edfica. \u00c9se es el camino del futuro\u201d, afirma Jain, que pas\u00f3 m\u00e1s de una d\u00e9cada trabajando en b\u00fasquedas en Google. Glean impulsa un motor de b\u00fasqueda en el lugar de trabajo al conectarse a varias aplicaciones corporativas. Fue fundada en 2019 y ha recaudado m\u00e1s de 200 millones de d\u00f3lares en financiaci\u00f3n de capital de riesgo de Kleiner Perkins, Sequoia Capital, Coatue y otros.<\/p>\n
Ajustar un producto de IA generativa para atender a los clientes empresariales tiene sus desaf\u00edos. Los errores y \u201calucinaciones\u201d de sistemas como ChatGPT pueden tener mayores consecuencias en un entorno corporativo, legal o m\u00e9dico. Vender herramientas de IA de generaci\u00f3n a otras empresas tambi\u00e9n significa cumplir con sus est\u00e1ndares de privacidad y seguridad y, potencialmente, con los requisitos legales y regulatorios de su sector.<\/p>\n
\u00abUna cosa es que ChatGPT o Midjourney sean creativos para un usuario final\u00bb, dice Bavor. \u00abOtra cosa muy distinta es que la IA se vuelva creativa en el contexto de las aplicaciones empresariales\u00bb.<\/p>\n
Bavor dice que Sierra ha dedicado \u00abuna enorme cantidad de esfuerzo invertido\u00bb para establecer salvaguardas y par\u00e1metros para poder cumplir con los est\u00e1ndares de seguridad y cumplimiento. Esto incluye el uso de… m\u00e1s IA para ajustar la IA de Sierra. Si se utiliza un modelo de IA que genera respuestas correctas el 90 por ciento de las veces, pero luego se agrega tecnolog\u00eda adicional que pueda detectar y corregir algunos de los errores, se puede lograr un nivel mucho mayor de precisi\u00f3n, explica.<\/p>\n
\u00abRealmente hay que conectar los sistemas de IA a los casos de uso empresarial\u00bb, afirma Jain, director ejecutivo de Glean. \u00abImag\u00ednese a una enfermera en un sistema hospitalario utilizando IA para tomar alguna decisi\u00f3n sobre la atenci\u00f3n al paciente; simplemente no puede equivocarse\u00bb.<\/p>\n
Una amenaza menos predecible para las empresas de IA m\u00e1s peque\u00f1as que venden sus productos a clientes empresariales: \u00bfQu\u00e9 pasar\u00eda si un unicornio de IA de generaci\u00f3n gigante como OpenAI, con su floreciente equipo de ventas, decide implementar exactamente la herramienta que una startup singular ha estado construyendo?<\/p>\n
Muchas de las nuevas empresas de IA con las que habl\u00f3 WIRED est\u00e1n tratando de dejar de depender completamente de la tecnolog\u00eda de OpenAI mediante el uso de alternativas como Claude de Anthropic o grandes modelos de lenguaje de c\u00f3digo abierto como Llama 3 de Meta. Algunas nuevas empresas incluso tienen la intenci\u00f3n de construir eventualmente su propia tecnolog\u00eda de IA. Pero muchos emprendedores de IA est\u00e1n estancados pagando por el acceso a la tecnolog\u00eda de OpenAI mientras potencialmente compiten con ella en el futuro.<\/p>\n
Peiris, de Tome, consider\u00f3 la pregunta y luego dijo que ahora est\u00e1 especialmente enfocado en casos de uso de ventas y marketing y \u00abser incre\u00edble en la generaci\u00f3n de alta calidad para estas personas\u00bb.<\/p>\n<\/div>\n