La competencia en IA: su regulación en un contexto de colaboración
Esta tecnología empieza a generar productos útiles, pero avanza mucho más rápido que su divulgación al gran público
La competencia en inteligencia artificial se acelera entre las potencias y dentro de ellas. EE UU ocupa el primer lugar con 328.548 millones de dólares de inversión desde 2019. El 83% de sus empresas afirman usar IA. En 2023, Amazon, Google, Microsoft, Nvidia y Salesforce encabezaron las inversiones en startups de IA. En 2022, la inversión privada mundial en IA fue de 92.000 millones, seis veces más que en 2016. EE UU, China, Japón, Reino Unido y Alemania son los países con más investigación en IA.
A nivel de usuario, impactó la presentación de ChatGPT en noviembre de 2022. Desarrollado por Open AI, este chatbot es más potente que asistentes digitales como Cortana/Copilot, Ok Google, Alexa o Siri. Es un ejemplo de IA generativa que mantiene conversaciones sofisticadas en diversos idiomas y proporciona información compleja, texto, imágenes y vídeo.
La IA evoluciona con competencia, colaboración y divulgación gratuita. Nvidia fabrica el 80% de los semiconductores avanzados para la IA, las unidades de procesamiento gráfico (GPU). Puso a disposición de los investigadores sus chips y su software para la IA (CUDA). Produce el 78% de las redes para los modelos de IA, donde miles de chips intercambian datos simultáneamente. Su acción subió 239% en 2023 y se ha convertido en la tercera empresa del mundo en capitalización bursátil (2,9 billones).
Apple (3,3 billones), Microsoft (2,9 billones), Alphabet (1,9) Amazon (1,8) y Meta (1,3) quieren una parte sustancial del pastel de la IA. Son cinco de las seis primeras empresas mundiales por capitalización bursátil. Nvidia multiplica sus acuerdos con ellas. Refleja su supremacía y voluntad de seguir compartiendo su tecnología. Coopera con la taiwanesa Foxconn para desarrollar centros de datos en conducción autónoma y vehículos eléctricos. Foxconn construirá un centro de computación en Taiwán con los chips de Nvidia. Existe una fundición para apoyar Llama 3.1 de Meta, y facilitar así la creación de modelos de lenguaje grande con tecnología de fuente abierta.
Los mayores fabricantes mundiales de semiconductores de todo tipo son Intel, Samsung, TSMC, Nvidia, AMD y SK Hynix. TSMC, Samsung, Broadcom y GlobalFoundries ensamblan semiconductores de alta gama. Pero Nvidia es la estrella en IA. Apple, Meta y Tesla emplean sus chips. Una plataforma con mayor velocidad de procesamiento sustituirá a CUDA en 2026.
Los peligros de la IA son: destrucción de empleo, deepfakes, errores en algoritmos por datos equivocados, pérdida de privacidad, automatización de armas y volatilidad en los mercados. Aunque el carry trade jugó un papel, la reciente volatilidad se debió también a anuncios negativos de las tecnológicas, como el retraso en el suministro de la última generación de chips de Nvidia. La IA podría eliminar 300 millones de trabajos.
17.080 millones de aparatos están conectados al internet de las cosas. Se deberían fabricar electrodomésticos inteligentes a gran escala para viviendas para las clases medias y bajas. Google prevé una aplicación para detener los engaños en las llamadas telefónicas.
La Ley de IA promulgada por la UE en 2023 pretende que se emplee de forma segura, transparente y ecológica. Las personas y no la automatización deben supervisar los sistemas de IA. La normativa fija obligaciones para su producción y uso según su nivel de riesgo. Se prohíbe la que manipula el comportamiento de las personas y grupos vulnerables como los niños, como un juguete activado por voz. Se veta la clasificación por la IA de los individuos según su comportamiento, estatus socioeconómico o características personales. Tampoco se permiten sistemas de identificación biométrica a distancia y en tiempo real.
Se considera de alto riesgo cuando compromete la seguridad y derechos fundamentales. Se trata de IA empleada en bienes sujetos a la legislación de la UE sobre seguridad de productos. Ejemplos son: aviones, automóviles, aparatos médicos y ascensores. Un segundo subgrupo de alto riesgo engloba ocho sectores. Algunos son: la identificación biométrica, la gestión y explotación de infraestructuras críticas, la educación y formación profesional, y empleo y gestión de trabajadores. Se debe evaluar la IA de alto riesgo antes de su comercialización y los ciudadanos pueden presentar reclamaciones.
La IA generativa no es de alto riesgo. Pero se debe informar de que algo ha sido creado por IA, diseñarse para prevenir que cree contenidos ilegales y difundir los datos protegidos por derechos de autor usados para el entrenamiento. También se crean espacios controlados para que las pymes puedan entrenar la IA.
La Chips and Science Act de EE UU de 2022 proporciona 38.000 millones en subvenciones y deducciones fiscales para maquinaria y personal que incentiven la construcción de fábricas de semiconductores. Contiene 174.000 millones para potenciar la investigación pública en ciencia y tecnología. Fomenta la nanotecnología, las energías limpias, la computación cuántica, la biotecnología y la física experimental. En marzo, el balance de dicha iniciativa era entre 25 y 50 nuevos proyectos, con inversiones de 160.000-200.000 millones de dólares y entre 25.000 y 45.000 empleos.
Micron invertirá 40.000 millones en producción de chips de memoria y generará 40.000 empleos. Qualcomm y GlobalFoundries lanzaron un proyecto de 4.200 millones para que la planta de GlobalFoundries en Nueva York ensamble un 50% más de chips en cinco años. Qualcomm es líder mundial en semiconducción fabless: significa que no cuenta con fábricas propias que confeccionen obleas de silicio. Las adquiere de fundiciones como TSMC o GlobalFoundries. Así se concentra en la investigación necesaria para diseñar los chips.
EE UU encabezaba la producción de semiconductores antes de deslocalizarse a Asia. Solo elabora el 10%; Asia suministra el 75%. La Chips Act persigue repatriar fábricas y empleos de alta remuneración. El 40% de los empleados deben ser técnicos con dos años de estudios especializados, y para el 60% se requieren cuatro años de estudios en ingeniería. En EE UU, 28 Estados han aprobado casi 60 leyes para regular su uso en las escuelas, campañas electorales, proteger la privacidad e impedir los deepfakes. El proyecto de ley chino se centra en la protección de la privacidad, la no discriminación mediante algoritmos y la publicación del uso de IA. Las masivas inversiones en IA empiezan a concretarse en productos útiles. Pero aún avanzan mucho más deprisa que su divulgación al gran público y que una regulación eficaz.
Alexandre Muns es profesor, EAE Business School
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