Al igual que muchas nuevas tecnologías, se ha dicho que la IA generativa sigue un camino conocido como el ciclo del bombo publicitario de Gartner.
Este modelo, muy extendido, describe un proceso en el que el éxito inicial de una tecnología genera unas expectativas públicas exageradas que finalmente no se materializan.
Tras el «pico de expectativas infladas» inicial viene un «valle de desilusión», seguido de una «pendiente de iluminación» y, por último, una «meseta de productividad».
¿Qué vendrá después? Se cree que, a medida que el bombo de la IA empiece a desinflarse y atravesemos el periodo de desilusión, deberíamos ver estrategias de adopción de la IA más realistas.
Por ejemplo, una encuesta reciente entre empresas estadounidenses descubrió que utilizan la IA principalmente para mejorar la eficiencia (49%), reducir los costes laborales (47%) y mejorar la calidad de los productos (58%). Así pues, es muy probable que en el futuro seamos testigos de una integración más sólida de la IA en diversos sectores.
En segundo lugar, también vemos un aumento de modelos generativos de IA más pequeños (y baratos), entrenados con datos específicos y desplegados localmente para reducir costes y optimizar la eficiencia.
Incluso OpenAI, que ha liderado la carrera de los grandes modelos, ha lanzado la versión GPT-4o Mini para reducir costes y mejorar el rendimiento.
Y, por último, observamos una gran atención a la alfabetización en IA y a la educación de los trabajadores en el funcionamiento de la IA, sus posibilidades y limitaciones, y las mejores prácticas para un uso ético de la IA. Es probable que tengamos que aprender (y reaprender) a utilizar las distintas tecnologías de IA durante años.
Así que, al final, la revolución de la IA podría parecerse más a una evolución y, como sugiere esta cuenta de Instagram, puede que haya algunas cosas que nunca consiga recrear.
