No es un secreto que estamos viviendo una nueva ola de inteligencia artificial en la que no solo están surgiendo nuevos modelos y arquitectas interesantes sino que también millones de nuevos usuarios están utilizando estos modelos para potenciar sus proyectos o simplemente para uso personal.
Otro de los resultados de tener una ola de furor alrededor de la inteligencia artificial es que los ojos de los grandes fondos de inversión y aceleradoras se centran en proyectos impulsados por AI. Y esto se traduce en algo muy importante, millones de dólares destinados a acelerar startup, proyectos y nuevas propuestas tecnológicas alrededor de la inteligencia artificial 🤯.
Ejemplo de esto es el caso de Jasper, que en octubre de 2022 levantó una ronda de inversión de 125 millones de dólares con una valorización de 1.5 billones de dólares 🚀 apoyándose de GPT3 del equipo de Open AI. O tambien el equipo de Stability.ai creadores de stable diffusion un modelo asombroso del que ya hemos hablado antes en este medio quienes consiguieron una ronda de inversión de 101 millones de dólares, y acá vale la pena resaltar que todos los productos de Stability.ai son totalmente open source 💚, y como estos dos casos cientos más levantando millonarias rondas de inversión al rededor de AI.
Para quienes seguimos de cerca esta tecnología no nos sorprende que mas y mas personas se interesen en el tema, es decir, como no amar una tecnología capaz de replicar y en muchas ocasiones superar el desempeño humano para tareas específicas. Ciertamente, es algo asombroso y cautivador.
En esta última ola de hype y furor alrededor de la inteligencia artificial he detectado cuatro factores primordiales que nos pueden ayudar a explicar porque AI se lleva todas las miradas.
Desde hace ya varios años usamos inteligencia artificial para tareas de regresión, clasificación o alguna tarea específica con aprendizaje por refuerzo como lo es AlphaGo. Más recientemente nace la propuesta de AI generativa en donde no solo se limita a tareas específicas como las antes mencionadas, sino que es posible generar distintas secuencias de datos y así lograr cosas increíbles como:
En este momento, la inteligencia artificial se acerca cada vez mas a tareas relacionadas al arte y no a la automatización, lo que por supuesto representa una disrupción asombrosa, y esto es algo que Kai-Fu Lee predijo hace algún tiempo en su famoso plano del impacto de AI en la profesiones.
Este concepto no es nuevo en el mundo de las inversiones y el emprendimiento. Viene del vocablo inglés Fear Of Missing Out o el miedo a quedarse por fuera de algo prometedor.
Muchas veces en el mundo de las inversiones debes actuar rápido para que no te deje el tren del dinero, quizá en un futuro te arrepientas de no actuar rápido. Sí, así como a muchos nos pasó con el bitcoin y no invertimos cuando estaba a 10 USD cada uno y ahora no es tan rentable como antes. 😟
Esto está ocurriendo en el mundo del AI y la verdad es que existen muchas razones para estar en FOMO. Esta tecnología está evolucionando increíblemente rápido y con factores tangibles y abruptos de disrupción, ejemplo de ello es el caso de Dalle-1 contra Dalle-2, solo se necesitó un año para pasar de resultados abismales entre las versiones de este modelo.
Otro ejemplo es GPT2 a GPT3, en donde solo con un año de diferencia se incrementaron la cantidad de parámetros usados entre las versiones 2 y 3 de manera exponencial, abriendo en su última versión un abanico asombroso de posibilidades alrededor del procesamiento del lenguaje natural.
¿Y que se viene dentro de un año o dos?, no lo sabemos a ciencia cierta pero seguro que ni tu, ni yo, ni los grandes inversionistas se querrán quedar por fuera.
Como lo mencioné anteriormente, esta tecnología está avanzando constantemente y una muestra de esto es la cantidad de papers, modelos, proyectos e investigadores que crean publicaciones constantemente alrededor de distintos temas referentes a la inteligencia artificial.
incluso quienes seguimos estos temas muchas veces no terminamos de probar una tecnología cuando ya está naciendo una nueva versión o una nueva mejora o incluso un paradigma distinto para llevarla a cabo, lo que es un happy problem. No hay mayor indicador de que se vienen cosas maravillosas como el que muchos investigadores con papers increíbles estén publicando constantemente. En ocasiones, terminamos como se muestra en la imagen, siguiendo el ritmo, pero es algo que vale la pena.
Hace algunos años era mucho más costoso ejecutar algún modelo de inteligencia artificial, incluso si era uno sencillo. En este momento de nuestra historia, aún hay una carga económica pero es increíblemente más barato entrenar y usar modelos de inteligencia artificial. Esto se debe a los avances en hardware con granjas de GPU y TPU mas eficientes y también a nuevas arquitecturas que permiten entrenar en paralelo como lo son los transformers.
Otro de los factores es que ya no es necesario entrenar un modelo totalmente desde cero, ahora es posible usar modelos que resuelven muchas de nuestras necesidades totalmente gratis con plataformas como huggingface en donde podemos encontrar miles de modelos y datasets pre entrenados y listos para usar.
Por las razones expuestas anteriormente y muchas más, la inteligencia artificial será el foco tecnológico en este y los años que vienen y te invito a hacer parte de este furor estudiando en nuestras distintas escuelas que tenemos para ti sobre estos increíbles temas.
De manera que te dejo distintos enlaces que te ayudarán a entender mejor lo que hemos hablado en este blog y, por supuesto, nunca parar de aprender.
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Voy a crear un canal de Youtube y hablar de estas noticias, quiero especializarme en Data Science e inteligencia artificial, Blockchain y la Web3.0. Por mis propias investigaciones, tengo muy claro que sin titulo universitario es imposible conseguir un trabajo como Data Science. Pero si demuestro mis conocimientos en las redes sociales, talvez alguien me de una oportunidad, de lo contrario me sentiré orgulloso de haberlo intentado.
Muchísimas gracias por la información.
Saludos!!!
Sin duda voy a dar el salto de Data Analyst a Data Science o ML engineer. Siguiendo las rutas de la escuela 😃
claro que si, te esperamos en la escuela
Gran click bait para tomar todos tus cursos! 😄
Pd. Recomendadísimos, están muy buenos y las explicaciones son claras. Contigo no hay blackboxes!
jajaja es mas para informar, pero muchas gracias
concuerdo plenamente que en algunos añitos mas el salto de las IA son impresendible que aun se estan preparando para dar un gran salto a los medios sociales, como viene ocurriendo en estos ultimos tiempos, toca prepararse hay que subirse al hype que aun hay tiempo y aprovechar esta gran oportunidad profesional para abrir un abanico de oportunidades en el sector
Este post es el punto de partida para seguir expandiendo la escuela de Data scienci especialmente la ruta de machine learning & AI, lo que nos espera en el futuro es prometedor, y quienes estamos estudiando esto queremos potenciar a LatAm para que sea un gran agente del cambio. por ahi escuche lo siguiente de lo cual estoy totalmente de acuerdo: “La AI es el nuevo crypto”
A mí como diseñador me tiene asombrado todo este tema del Ai. y como complementar stable difussion con nuestras herramientas. Pueden aumentar nuestra producitivad y además dar más profunidad y formas a nuestras ideas
Excelente redacción y a la vez alentadoras noticias. El futuro que nos espera en la AI es prometedor y mejor que eso es una oportunidad para crecer y aprender de esta maravillosa tecnología.