La próxima ola de IA no estará liderada por LLM. Esto es en lo que los inversores deberían centrarse

Sin embargo, a pesar de estas advertencias, los capitalistas de riesgo (VC) han estado invirtiendo miles de millones en nuevas empresas de LLM como lemmings de un precipicio. El atractivo de los LLM, impulsado por el miedo a perderse la próxima fiebre del oro de la IA, ha provocado un frenesí inversor. Los capitalistas de riesgo están persiguiendo las expectativas sin apreciar plenamente el hecho de que es posible que los LLM ya hayan alcanzado su punto máximo. Y al igual que los lemmings, la mayoría de estos inversores pronto se encontrarán cayendo al abismo, perdiendo sus inversiones en el tipo «yo también» a medida que la tecnología alcance sus límites naturales.

Los LLM, si bien son revolucionarios, tienen defectos importantes. Son esencialmente motores de reconocimiento de patrones, capaces de predecir qué texto debería aparecer a continuación basándose en cantidades masivas de datos de entrenamiento. Pero en realidad no entienden el texto que producen. Esto conduce a problemas bien documentados, como las alucinaciones, donde los LLM generan con confianza información que es completamente falsa. Pueden sobresalir en imitar la conversación humana, pero carecen de verdaderas habilidades de razonamiento. A pesar de todo el entusiasmo por su potencial, los LLM no pueden pensar críticamente ni resolver problemas complejos como lo hace un humano.

Además, los requisitos de recursos para ejecutar estos modelos son astronómicos. La formación de LLM requiere enormes cantidades de datos y potencia informática, lo que los hace ineficientes y costosos de escalar. Simplemente hacer estos modelos más grandes o entrenarlos con más datos no resolverá los problemas subyacentes. Como sugieren el artículo de Apple y otros, el enfoque actual de los LLM tiene limitaciones importantes que no pueden superarse mediante la fuerza bruta.

Es por eso que los expertos en inteligencia artificial como Gary Marcus han calificado durante mucho tiempo a los LLM como «brillantemente estúpidos». Pueden generar resultados impresionantes, pero son fundamentalmente incapaces del tipo de comprensión y razonamiento que los hace verdaderamente inteligentes. Los rendimientos decrecientes que estamos viendo en cada nueva iteración de los LLM dejan en claro que nos acercamos a la cima de la curva S para esta tecnología en particular.

Pero eso no significa que la IA esté muerta, ni siquiera cerca. El hecho de que los LLM estén alcanzando sus límites es solo una parte natural de cómo evolucionan las tecnologías exponenciales. Todo avance tecnológico importante sigue un patrón predecible, a menudo llamado curva S de innovación. Al principio, el progreso es lento y está lleno de intentos fallidos y fracasos. Luego viene un período de rápida aceleración, donde los descubrimientos ocurren rápidamente y la tecnología comienza a cambiar las industrias. Pero con el tiempo, toda tecnología llega a un punto muerto cuando alcanza sus límites naturales.

Hemos visto este modelo jugar con muchas tecnologías antes. Tomemos Internet, por ejemplo. Al principio, los escépticos lo descartaron como una herramienta para académicos y aficionados. El crecimiento fue lento y la adopción limitada. Pero luego vino una rápida aceleración, impulsada por mejoras en la infraestructura e interfaces fáciles de usar, e Internet explotó hasta convertirse en la fuerza global que es hoy. Lo mismo ocurrió con los teléfonos inteligentes. Las primeras versiones eran torpes y poco impresionantes, y muchos dudaban de su potencial a largo plazo. Pero con la introducción del iPhone, la revolución de los teléfonos inteligentes despegó, transformando casi todos los aspectos de la vida moderna.

Una de las áreas más prometedoras del desarrollo de la IA es la IA neurosimbólica. Este enfoque híbrido combina las capacidades de reconocimiento de patrones de las redes neuronales con el razonamiento lógico de la IA simbólica. A diferencia de los LLM, que generan texto basado en probabilidades estadísticas, los sistemas de inteligencia artificial neurosimbólica están diseñados para comprender y razonar verdaderamente problemas complejos. Esto podría permitir que la IA vaya más allá de la simple imitación del lenguaje humano y entre en el ámbito de la resolución de problemas y el verdadero pensamiento crítico.

Otra área importante de investigación se centra en hacer que los modelos de IA sean más pequeños, más eficientes y más escalables. Los LLM consumen muchísimos recursos, pero el futuro de la IA puede estar en la construcción de modelos que sean más potentes y, al mismo tiempo, menos costosos y más fáciles de usar. En lugar de hacer modelos más grandes, la próxima ola de innovación en IA podría centrarse en hacerlos más inteligentes y eficientes, abriendo una gama más amplia de aplicaciones e industrias.

La IA consciente del contexto también es un enfoque clave. Los LLM de hoy a menudo pierden el sentido del contexto en las conversaciones, lo que genera contradicciones o respuestas sin sentido. Los modelos futuros pueden mantener el contexto de manera más efectiva, permitiendo interacciones más profundas y significativas.

Los desafíos éticos que han afectado a los LLM (como el sesgo, la desinformación y su potencial de uso indebido) también se están abordando de frente en la próxima ola de investigación en IA. El futuro de la IA dependerá de qué tan bien podamos alinear estos sistemas con los valores humanos y garantizar que produzcan resultados precisos, justos e imparciales. Resolver estos problemas será fundamental para la adopción generalizada de la IA en industrias de alto riesgo como la atención médica, el derecho y la educación.

Todo gran salto tecnológico está precedido por un período de frustración y comienzos en falso, pero cuando llega a un punto de inflexión, conduce a avances que lo cambian todo. Ahí es hacia donde vamos con la IA. Cuando llegue la próxima curva S, hará que la tecnología actual parezca primitiva en comparación. Es posible que los lemmings se hayan desplomado con sus inversiones, pero para quienes prestan atención, la verdadera revolución de la IA apenas está comenzando.

Más comentarios de lectura obligada publicados por Fortuna:

Las opiniones expresadas en los comentarios de Fortune.com son únicamente los puntos de vista de sus autores y no reflejan necesariamente las opiniones y creencias de Fortuna.