La industria tecnológica está en auge con la inteligencia artificial generativa, pero una pregunta crucial persiste: ¿pueden estas empresas realmente ser rentables? A pesar de la expectación y las inversiones masivas, existe una creciente preocupación de que muchas empresas de IA generativa estén luchando por obtener un retorno de la inversión y podrían dirigirse hacia una burbuja.
El fervor de la industria tecnológica por la inteligencia artificial generativa (IA generativa) parece estar eclipsando una pregunta crucial: ¿pueden estas empresas realmente obtener ganancias? El autor expresa cansancio ante la constante exageración que rodea a la IA generativa, reconociendo su potencial utilidad, particularmente como reemplazo de los motores de búsqueda, pero cuestionando su efectividad general.
En primer lugar, el autor destaca la falta de un retorno de la inversión (ROI) tangible de las iniciativas de IA, citando una encuesta de IBM a 2.000 directores ejecutivos. La encuesta reveló que solo el 25% de las iniciativas de IA han entregado el Retorno de la Inversión esperado en los últimos años. Además, solo el 52% de los directores ejecutivos encuestados informaron haber obtenido valor de las inversiones en IA generativa más allá de la reducción de costos. Esto sugiere que la adopción generalizada de la IA no se está traduciendo necesariamente en ganancias financieras significativas para muchas organizaciones.
Añadiendo a la preocupación, el autor señala que una parte importante de los directores ejecutivos están impulsados por el miedo a quedarse fuera (FOMO) al invertir en nuevas tecnologías. La encuesta indicó que el 64% de los directores ejecutivos reconocen este riesgo, pero solo el 37% cree que es mejor ser “rápido y equivocado” que “correcto y lento” en la adopción de tecnología. Esto plantea interrogantes sobre la racionalidad de estas decisiones de inversión, particularmente al considerar los importantes compromisos financieros involucrados.
El autor luego profundiza en las realidades comerciales de la IA generativa, argumentando que las promesas de la industria no se están cumpliendo. Un ejemplo principal es Copilot de Microsoft, que ha enfrentado tasas de adopción de usuarios decepcionantes. Según Newcomer, el número de usuarios semanales de Copilot se ha mantenido esencialmente plano, rondando los 20 millones, a pesar de la importante inversión de Microsoft en la tecnología.
Incluso el CEO de Microsoft, Satya Nadella, ha reconocido la falta de una “aplicación asesina” para la IA, a pesar del sustancial compromiso financiero de la compañía con la IA generativa, que supera los $10 mil millones. El autor sugiere que simplemente integrar las funciones de Copilot en cada programa de Microsoft no necesariamente conducirá a la rentabilidad.
El núcleo del problema radica en los importantes obstáculos que enfrentan las empresas de IA generativa para convertir la innovación en ganancias sostenibles. Si bien algunos sectores experimentan un rápido crecimiento de los ingresos, muchos luchan con altos costos operativos y caminos inciertos hacia el éxito financiero a largo plazo.
El asombroso costo de operar las operaciones de IA generativa es un desafío importante. OpenAI, una empresa líder en IA generativa, supuestamente gastó $9 mil millones en 2024 para generar aproximadamente $4 mil millones en ingresos. La mayor parte de estos gastos están relacionados con la potencia de cálculo para entrenar y ejecutar modelos de IA. Ed Zitron, un conocido comentarista de tecnología, señala que OpenAI está perdiendo dinero con cada cliente de pago, a pesar del aumento de los números de suscripción.
El autor luego contrasta las dificultades de muchas empresas de IA generativa con el éxito de unas pocas, como Tempus AI, que aplica la tecnología en medicina de precisión. Tempus AI informó un aumento de ingresos interanual del 75%, lo que demuestra un prometedor impulso financiero. La diferencia clave, según el autor, es el enfoque de Tempus AI en un caso de negocio específico donde la IA generativa puede mejorar demostrablemente los resultados, en lugar de depender de una vaga promesa de mejoras mágicas.
El autor también aborda el éxito de Nvidia, un actor importante en el espacio de la IA. Sin embargo, el autor aclara que el éxito de Nvidia no está directamente relacionado con la rentabilidad de las empresas de IA generativa. Nvidia vende sus productos a empresas que brindan servicios de IA, no directamente a los usuarios finales.
El autor concluye estableciendo un paralelismo entre el actual auge de la IA generativa y la burbuja de las puntocom de finales de la década de 1990 y principios de la de 2000. El autor advierte que la burbuja de la IA generativa está creciendo y eventualmente estallará, particularmente si los capitalistas de riesgo comienzan a cuestionar la rentabilidad a largo plazo de estas empresas, en lugar de centrarse únicamente en el crecimiento perpetuo.
La exageración en torno a la IA generativa oculta un problema crucial: su rentabilidad es altamente incierta. A pesar de las enormes inversiones y valoraciones crecientes, muchas empresas de IA generativa, como OpenAI, están perdiendo dinero, luchando con altos costos operativos y careciendo de caminos claros hacia el éxito financiero a largo plazo. Aunque algunas aplicaciones específicas son prometedoras, el panorama actual se asemeja a la burbuja de las punto com, lo que genera preocupaciones sobre una posible corrección futura. Es hora de evaluar críticamente el modelo de negocio de la IA generativa más allá del entusiasmo.
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