- Han pasado más de dos años desde el lanzamiento de ChatGPT, y los modelos de lenguaje a gran escala (LLM) han pasado de ser un concepto innovador a convertirse en una de las mayores estafas del siglo XXI.
- Sam Altman, CEO de OpenAI, infló esta burbuja para vender los LLM a una economía que busca explotar o reemplazar el trabajo humano.
- Los LLM tienen casos de uso en áreas como programación o búsqueda, pero que algunas personas usen software basado en LLM no demuestra que la IA generativa sea sostenible ni que sea una industria real de billones de dólares.
- Como esta conversación ya resulta demasiado tediosa, voy a dejar por escrito algunas refutaciones para no tener que repetirlas otra vez.
- “Ed” se refiere al propio autor, Edward Zitron.
“Ed, hay varios tipos de inteligencia artificial”
- “Ya lo sé” Aquí estoy hablando de la “IA generativa”.
“Ed, ChatGPT tiene 300 millones de usuarios. ¿Eso no prueba lo suficiente que esto ya es una industria?”
- “Tener muchos usuarios no garantiza la sostenibilidad real del mercado” ChatGPT ha sido sobredimensionado por todo tipo de cobertura mediática, y hay dudas que chocan con las estadísticas reales.
- “Sean 3 millones o 300 millones, esa cifra por sí sola no prueba nada” 300 millones de usuarios es simplemente lo que puede pasar cuando el producto del que más se habla está abierto gratis.
- “Si miras métricas concretas como la conversión de usuarios mensuales a pagos, incluso es posible que la viabilidad del negocio sea baja” Por eso es difícil confiar ciegamente en la cantidad de usuarios.
“Ed, ChatGPT sigue en una etapa temprana. ¿No mejorará si esperamos?”
- “Ya lleva más de dos años recibiendo inversiones masivas y atención” La investigación basada en Transformers empezó en 2017, y ya se han quemado miles de millones de dólares.
- “Aun así, no existe una ‘killer app’ clara” Todavía no hay un caso de uso inmediato y amplio como ocurrió con el cloud computing o los smartphones.
- “Aunque casi ningún startup ha recibido este nivel de atención pública, siguen faltando resultados contundentes” Después de más de dos años de inversión y promoción concentradas, todavía no aparece un producto que todos deban usar sí o sí.
“Ed, ChatGPT es el momento iPhone de la IA generativa. ¿No será el lanzamiento de software más grande de la historia?”
- “El iPhone cambió por completo la idea del teléfono y de la computadora, pero ChatGPT no” A diferencia de la enorme industria nueva que creó el iPhone, no se ve ningún servicio indispensable nacido de la IA generativa.
- “Si mañana ChatGPT desapareciera, ¿la vida cotidiana recibiría un golpe fuerte?” El autor cree que el impacto en ‘la mayoría de la gente’ sería mínimo.
- “Los ‘ingresos por IA’ de Microsoft tampoco son ganancias reales, sino una suma amplia y vaga” Las grandes tecnológicas impulsan la IA como bandera, pero eso no se traduce en ganancias claras ni en una innovación real en toda la industria.
“Ed, al final esto se resolverá en algún momento, ¿no?”
- “Lo que quiero preguntar es cuándo se va a resolver” Tanto OpenAI como Anthropic consumen decenas de miles de millones de dólares al año sin un modelo claro de generación de ingresos.
- “Lo que dicen ellos (‘los costos van a bajar pronto’, ‘en unos años seremos rentables’) no pasa de ser una proyección interna” En la práctica, no hay una solución concreta a la vista.
- “Es válido dudar de si Anthropic y OpenAI podrán seguir quemando dinero así y seguir hipotecando el futuro”
“Ed, ¿qué demonios estamos haciendo?”
- “OpenAI y Anthropic registran pérdidas enormes al mismo tiempo que dicen que para 2027 ya serán rentables” Pero la base concreta para afirmarlo es débil.
- “Dario Amodei (Anthropic) asegura que en 2027 todo será posible, pero la ruta concreta para llegar ahí es opaca” El autor lo ve como un optimismo excesivo.
- “Según los materiales de estas empresas, áreas como los ingresos por API serían clave, pero cuesta creer que eso por sí solo cubra decenas de miles de millones de dólares”
- En resumen, plantea la duda fundamental de si “la industria de la IA generativa es realmente sostenible y significativa”.
“Ed, ¿qué es lo que en realidad están haciendo estos idiotas?”
- “Todos están obsesionados con modelos de ‘reasoning’ y funciones avanzadas como ‘chain-of-thought’, pero es dudoso que eso se traduzca en un cambio revolucionario” Con la aparición de modelos open source como DeepSeek, la competencia se vuelve todavía más feroz.
- “La nueva función de OpenAI, ‘Deep Research’, busca materiales en la web y arma informes, pero la confiabilidad de las fuentes es baja y repite citas, así que su valor práctico cae mucho” En la práctica, cuesta verlo como ‘investigación’.
- “En general, estos productos de IA generativa son pesados, caros y solo producen ‘resultados’ largos y adornados” En la práctica, cuesta ver eso como verdadera ‘investigación’.
“Ed, siento que me estoy volviendo loco”
- “Muchísimos medios e inversionistas hablan de la IA generativa como si fuera a cambiarlo todo de inmediato, pero el nivel real de los productos es superficial y los ingresos son mínimos”
- “Los CEOs de las empresas asustan diciendo que la IA va a reemplazar empleos, pero la evidencia real es débil” El autor lo ve simplemente como una exageración para inflar el precio de las acciones.
- “Cuando esta burbuja reviente, el golpe podría ser mayor que el de la burbuja puntocom” Su argumento es que solo están creciendo los efectos secundarios: despilfarro masivo de inversión y de recursos ambientales e infraestructura, además de ansiedad laboral entre la gente.
- “De verdad queda la duda de si esto es el futuro o una gigantesca estafa”
- Todavía no aparece una “killer app” realmente práctica y significativa, y además las empresas siguen cargando costos enormes mientras operan con pérdidas.
- Frente a la cobertura mediática y la promoción corporativa, el valor que realmente se siente en la práctica no parece tan grande, y también se cuestiona la sostenibilidad a largo plazo.
- En términos generales, el autor evalúa el mercado actual de la IA generativa como algo más cercano a una ‘Con’ (estafa).
12 comentarios
Los modelos de razonamiento, si se usan bien, son una locura... hasta generan casos de prueba por su cuenta, los ejecutan, proponen técnicas de optimización y las incorporan; de verdad hacen de todo.
En mi caso, cambió por completo la forma en que busco y aprendo cosas que no conozco, y no solo programo, sino que incluso en la manera de definir la dirección técnica de un proyecto trabajo a una velocidad y de una forma totalmente distintas a las de hace seis meses. Ni hablar del aumento en productividad.
Hasta hace apenas un año, cuando veía a gente a mi alrededor que idolatraba el código generado por IA, en mi cabeza aparecían como 200 signos de interrogación; así que los cambios recientes de verdad me resultan impactantes.
Dicho al revés, comparado con la IA, el smartphone sí que no es más que un teléfono con un navegador web pegado, ¿no es así?
Cuando lo usas tú mismo, sí que a veces da la sensación de ser una especie de adivino.
A quien por casualidad le salió bien el resultado se sorprende y lo anda promocionando por todos lados, y la mayoría que recibió respuestas insatisfactorias o de plano incorrectas simplemente lo deja pasar pensando que todavía está en ese nivel...
Incluso dejando de lado la sensación y la reacción de cansancio ante el
hypey el FOMO, creo que sí hay suficientes puntos interesantes sobre cómo abordar una nueva tecnología.Me acordé de un artículo que registraba el contexto de los años 1980 y 1990, cuando se introdujo la tecnología de automatización del lavado, así que lo cito adicionalmente.
> Si pensamos en estos tiempos, cuando ni siquiera a los smartphones llenos de todo tipo de funciones totalmente automáticas se les antepone ya el calificativo de “computadora”, probablemente simplemente se les habría llamado lavadoras totalmente automáticas. Pero en ese entonces, para expresar de manera vívida la automatización del lavado, no había una palabra más adecuada que “computadora”. Así lo compartían los dueños de lavanderías, los consumidores y también la publicidad.
> Sobre este fenómeno, una columna del periódico Hankyoreh del 27 de noviembre de 1991, titulada “Pacientes del todopoderoso computador”, decía: “Con la fiebre de las computadoras en nuestro país, hemos llegado al punto de que incluso en las lavanderías hay que poner ‘lavado por computadora’ para que el negocio funcione”.
https://m.imaeil.com/page/view/2019101522053521827
Ah, con razón había tiendas con nombres como limpieza y lavado de computadoras. Qué divertido.
Estoy de acuerdo con algunas partes y también creo que otras están exageradas, pero el texto se siente demasiado agresivo. Da la impresión de que desarrolla el argumento con una conclusión ya decidida.
> Ed a veces señala cosas buenas, pero está muy enojado con las grandes tecnológicas, y su enojo a menudo interfiere con el mensaje
Tengan presente esta frase al leer el comentario de Hacker News de abajo. jaja
Viendo las herramientas de desarrollo de estos días, desde la perspectiva de un desarrollador ya parece que salió una app realmente matadora, pero desde la perspectiva de alguien que no es desarrollador, creo que también se puede sentir así.
Es una pena que, justo cuando está saliendo el sol y todavía hay penumbra, se publique un texto preguntando qué tiene esto de mejor que una lámpara.
Si hay algo en lo que coincido con el autor, es en que yo no apostaría ni por la victoria de OpenAI, ni por la de Anthropic, ni por la de xAI, ni por la de Google o MS. Es sumamente incierto qué empresas ganarán dinero y cuáles no.
Pero parece claro que en los próximos años será imposible impedir un aumento drástico de la productividad de todo el trabajo intelectual. No sabemos si eso correrá en equipos locales o en servidores remotos, ni si funcionará gratis o de forma pagada. Sin embargo, aunque todas las empresas actuales de IA fracasen a la hora de monetizar y terminen siendo perdedoras, el hecho de que el mundo haya cambiado gracias al capital que invirtieron no va a desaparecer. Ya sea que obtengan ganancias en 2027 o que quiebren, el mundo cambia.
Es un comentario con el que empatizo mucho. Ya me convertí en alguien que no puede desarrollar sin Cursor.
Pero sigo creyendo que el problema de la eficiencia de costos de la IA es grande, así que tampoco estoy apostando por la victoria de ninguna empresa.
Uf, yo ya me convertí en alguien que no puede desarrollar sin IA....
Opiniones de Hacker News
Si mi Android o iPhone desapareciera, sentiría que viajé en el tiempo un siglo atrás. Si desapareciera Google Search, ya no podría trabajar. Si desapareciera la nube, ya no podría crear apps. No habría solución salvo ir a la biblioteca
Me sorprende un poco que haya tanta reacción negativa hacia los LLM entre desarrolladores. Como herramienta nueva, requiere aprendizaje y a veces no es tan buena, pero cualquiera que haya usado un IDE con asistencia real de código integrada (por ejemplo, el modo Copilot de VS Code, no el modo Chat, usando Claude 3.5) sabe que, honestamente, no es mucho peor que un desarrollador junior y es 100 veces más rápido. Si el código sale mal, lo tiras e intentas de nuevo 10 segundos después. Como desarrollador con mucha experiencia, la mejora de velocidad es enorme. Hace apenas 6 meses era terrible. Me pregunto qué tan bueno será en 1 o 2 años. Todavía no puede ejecutar unit tests ni leer errores de consola ni acceder a pistas del IDE, pero aun así genera código correcto la mayor parte del tiempo. Cuanto más se integre, más irá mejorando
Dejando de lado el hype y las anécdotas, la IA generativa se ha quedado en el mismo lugar durante meses. Lo "grande" que pudieron hacer fue usar "razonamiento" para hacer que los modelos de lenguaje grandes "piensen"
La dirección es la correcta
/completionssimplemente da un +10% o funciona como un ayudante torpeEste es uno de los textos más sesgados que he leído. Desde hace meses, Ed viene prediciendo que la burbuja de la IA va a estallar "en cualquier momento" y cita con frecuencia los ingresos de las empresas de IA como señal de que el producto no es viable. Las valuaciones se basan principalmente en el progreso de I+D, no en la teoría de que la adopción masiva de los productos existentes vaya a aumentar. Creo que la situación actual debe verse como una competencia de I+D entre actores individuales
La pregunta de qué ha hecho realmente la IA generativa y dónde están los productos
Ed a veces señala cosas buenas, pero está muy enojado con las grandes tecnológicas, y su enojo muchas veces interfiere con su mensaje
Gran parte de nuestro problema surge del hecho de que es posible crear una "empresa" con un modelo de negocio que pierde dinero hasta que logran lavarles el cerebro a todos para que crean que el "producto" es bueno. En un mundo normal, esas empresas fracasarían y la IA seguiría avanzando durante años o décadas a través de pequeños fracasos y pequeños éxitos. En cambio, como hay unos cuantos ricos dispuestos a apostar, terminan saliendo cosas absurdas
¡Y todavía no hay una killer app! No existe un producto que todos amen, no ha habido un momento iPhone