Desde Goldman hasta Sequoia, los inversores se preguntan si la inversión masiva en IA dará algún día sus frutos.
por Alex Kantrowitz
La esencia
- Preocupación por la burbuja. Goldman Sachs cuestiona la sostenibilidad financiera de las inversiones en inteligencia artificial generativa.
- Rendimiento limitado. La IA generativa aún no ha generado rendimientos financieros significativos a pesar del alto gasto.
- Mejoras en la eficiencia. Si bien la IA mejora algunas tareas, las aplicaciones transformadoras siguen siendo difíciles de conseguir.
A fines del mes pasado, Goldman Sachs publicó un notable informe de 32 páginas en el que se preguntaba en voz alta si toda la inversión en IA vale la pena.
En el artículo se preguntaba: “GenAI: ¿demasiado gasto, muy poco beneficio?” y en la parte superior se encontraba una entrevista escéptica con el economista del MIT Daron Acemoglu. En la conversación, Acemoglu cuestionaba las leyes de escalamiento impulsadas por los laboratorios de investigación de IA generativa y decía que dudaba de que en la próxima década se pudieran afianzar aplicaciones transformadoras de la tecnología.
Goldman Sachs cuestiona la burbuja de la IA generativa
Goldman sabía exactamente lo que estaba haciendo. A medida que el dinero fluía a los proyectos de inteligencia artificial generativa (para financiar chips, entrenamiento de modelos, empresas emergentes y grandes compañías tecnológicas), era un tanto herético preguntarse si la inversión generaría un rendimiento (o cuándo). Pero ahora, con miles de millones de dólares invertidos y el plazo para obtener los resultados es apenas una suposición, Goldman y otros están empezando a preguntarse a dónde conduce todo esto.
“Creo que al menos se está poniendo en tela de juicio la burbuja”, me dijo Acemoglu por correo electrónico. “Puede que no esté estallando, pero hay un debate más saludable. Podemos tener esperanzas”.
Se cuestiona el rendimiento financiero de la IA generativa
La IA generativa ha sorprendido hasta ahora, pero el rendimiento financiero ha sido limitado. La tecnología ha ayudado a algunas empresas a hacer más eficientes algunas tareas, ha automatizado el trabajo en áreas como la atención al cliente y la codificación, y ha sido útil para millones de personas que acceden a bots ampliamente disponibles como ChatGPT , Claude y Gemini . (También es útil para la generación de imágenes). Pero la promesa más grande de que la tecnología ayude en los avances científicos, funcione como agente e incluso razone a través de las solicitudes aún no se ha hecho realidad. “¿Esta gran inversión alguna vez dará sus frutos?”, se pregunta Goldman en su informe. Como dijo Acemoglu, puede que tarde un tiempo.
La IA generativa se enfrenta a un coste de un billón de dólares
Los inversores suelen ser pacientes con la tecnología potencialmente transformadora, pero el problema es que la IA generativa sigue siendo increíblemente cara de entrenar y operar. Goldman dijo que la industria tecnológica está preparada para gastar un billón de dólares en IA generativa en “los próximos años”, y Sequoia dijo recientemente que se necesitarán 600.000 millones de dólares en ingresos para obtener un retorno de la inversión en IA generativa realizada hasta ahora. Los modelos y chips se están volviendo más eficientes, pero entrenar modelos de IA generativa todavía cuesta cientos de millones de dólares, si no más de 1.000 millones de dólares .
La etapa de luna de miel de la IA generativa llega a su fin
Es probable que el gasto continúe a un ritmo acelerado por ahora, pero la etapa de luna de miel puede haber terminado. Es poco probable que las grandes empresas tecnológicas, que gastan la mayor parte del dinero en IA generativa, disminuyan su ritmo dadas las presiones competitivas. Pero ya están recibiendo noticias de clientes que se preguntan dónde está el beneficio. El director de información de Chevron, Bill Braun, por ejemplo, dijo a The Information que todavía está buscando una aplicación de IA generativa que pueda aportar valor a la empresa. Mientras tanto, es difícil encontrar aplicaciones de consumo exitosas de la tecnología. Millones de personas han probado los bots y no han vuelto.
“Si esto es lo que lo cambiará todo, ¿por qué la mayoría de la gente dice, en efecto, ‘muy inteligente, pero no para mí’ y se va, encogiéndose de hombros?”, preguntó el analista Benedict Evans . “Y por qué no ha habido un gran crecimiento en el número de usuarios activos (en contraposición a los vagamente curiosos) en los últimos 9-12 meses”.
El próximo conjunto de modelos (GPT5, Claude4, Gemini2) tendrá que ofrecer mejoras importantes o el cuestionamiento aumentará. Las capitalizaciones de mercado pueden sufrir, las llamadas de ventas pueden ser más difíciles de conseguir y el impulso se desacelerará. Pero cualquiera que esté familiarizado con la investigación de IA sabe que este no es un fenómeno nuevo. La tecnología se define por rachas de progreso increíble seguidas de momentos de desilusión, solo para repetir el proceso una y otra vez.
Sobre el Autor
Alex Kantrowitz es escritor, autor, periodista y colaborador en directo de MSNBC. Ha escrito para varias publicaciones, entre ellas The New Yorker, The New York Times, CMSWire y Wired, entre otras, donde cubre temas como Amazon, Apple, Facebook, Google y Microsoft. Kantrowitz es el autor de “Always Day One: How the Tech Titans Plan to Stay on Top Forever” y fundador de Big Technology. Kantrowitz comenzó su carrera como redactor de BuzzFeed News y luego trabajó como reportero senior de tecnología para BuzzFeed. Kantrowitz se graduó en la Universidad de Cornell, donde obtuvo una licenciatura en Ciencias en Relaciones Industriales y Laborales. Actualmente reside en San Francisco, California.
Fuente: https://www.cmswire.com/customer-experience/the-end-of-investors-generative-ai-honeymoon/
