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Apuestas paralelas, Microsoft y estrategias de IA

Introducción

Recuperamos las publicaciones de este blog, metaversoaudiovisual.com, con novedades en el panorama del Metaverso y en las últimas tecnologías.

La Realidad Virtual (RV) y la Inteligencia Artificial (IA) se estaban manifestando en los años anteriores, pero se sabía que su desarrollo iba a irrumpir con fuerza en cualquier momento.

Esta evolución era esperada y sus conceptos se habían mencionado en artículos anteriores del blog, pero no se sabía el momento en que ganaría la importancia que tienen hoy. Lo tendremos que ir analizando como se van interconectando junto con el Metaverso.

Recordemos que el Metaverso se refiere a un universo virtual alternativo donde los usuarios «viven» a través de avatares digitales. Como tal, esta es una forma de conectar a personas de diferentes lugares y plataformas, tan solo con la ayuda de unas gafas de realidad virtual. Evidentemente es mucho más, tal como se puede leer en todos los artículos anteriores del blog.

Como se integran todas estas tecnologías y sus aplicaciones en el mundo audiovisual es lo que pretendemos seguir analizando en este blog.

Empezamos con este interesante ensayo de Matthew Ball para entender cómo Microsoft ha llevado en los últimos tiempos su desarrollo hacia la Inteligencia Artificial.

Apuestas paralelas, Microsoft y estrategias de IA

Inteligencia Artificial · Estrategia General

por Matthew Ball

El primer Ordenador Personal de IBM debutó en agosto de 1981. También fue el primer ordenador en utilizar el sistema operativo MS-DOS de Microsoft (técnicamente, una copia casi idéntica conocida como IBM PC DOS, también conocido como PC DOS o IBM DOS).

En aquella época, Unix tenía una cuota de mercado de aproximadamente el 55% en sistemas operativos para dispositivos personales;

El resto se repartía entre

  • Alto de Xerox (lanzado en 1973 para protoPC),
  • CP/M (1974, para microordenadores),
  • TRSDOS (1977, también para microordenadores),
  • Commodore KERNEL (1977, ordenadores domésticos),
  • Atari DOS (1979, ordenadores domésticos),
  • DOS de Apple (1978, microordenadores) y
  • SOS (1980, microordenadores).
  • MS-DOS superaba el 50% de cuota de mercado en 1985. En 1989, tenía algo menos del 90%.

El éxito de Microsoft

A pesar del éxito de Microsoft a lo largo de la década de 1980, el fundador y CEO de la empresa, Bill Gates, sospechaba que DOS se acercaba a su fin. Cada año había más personas que poseían un PC, aún más que lo utilizaban como parte del trabajo, y el uso en el ocio crecía rápidamente, al igual que el número de desarrolladores de PC.

Estos cambios eran magníficos para el mercado, y Microsoft era uno de sus principales beneficiarios, pero también cambiaban el mercado, lo que podía poner en peligro la posición de Microsoft. También había cada vez más indicios de cambios competitivos y estructurales en el mercado. La línea de ordenadores con interfaz gráfica de usuario (GUI) de Apple, que debutó con el PC Lisa de 1983, era cada vez más popular y constituía un contraste evidente con las interfaces de línea de comandos de DOS.

OS

  • En 1984, el MIT había puesto en marcha un proyecto para construir el sistema de ventanas para Unix y SO similares a Unix.
  • En 1985, IBM empezó a desarrollar OS/2, que Microsoft empezó a co-desarrollar, pero a diferencia de IBM DOS, OS/2 estaba liderado por IBM, no por Microsoft, y diseñado para vender PCs y hardware de IBM, no para fomentar el ecosistema de hardware de PC o Windows de Microsoft.
  • En 1986, un grupo formado por Sun, AT&T y Xerox (que había sido pionero en la interfaz gráfica de usuario) empezó a trabajar en una especificación de la interfaz gráfica de usuario de Unix (OPEN LOOK, que más tarde se convertiría en OpenWindows) para que el sistema operativo fuera más fácil de usar.
  • En 1988, se formó un colectivo similar que incluía a IBM, HP, Compaq y DEC para crear Digital Unix (también conocido como Tru64 UNIX).

Las plataformas

En conjunto, no era difícil predecir que pronto se producirían cambios a nivel de plataforma. De ser así, los cambios secundarios y terciarios también eran inevitables. En otras palabras, Microsoft se enfrentaba no sólo a la perspectiva de nuevos competidores, algunos de los cuales eran licenciatarios actuales, sino también a posibles alteraciones en su modelo de negocio de licencias de SO, todo lo cual amenazaba su crecimiento, inversión y estrategia de producto y podría alterar también los grupos de beneficios de la industria.

Para gestionar esta incertidumbre, Microsoft emprendió una cartera de apuestas a lo largo de los años ochenta y principios de los noventa que a menudo competían entre sí (o tenían premisas opuestas) pero que colectivamente reproducían la diversidad, imprevisibilidad y dinamismo del mercado en general, maximizando así las probabilidades de éxito de Microsoft en cualquier estado futuro. Estas apuestas eran aproximadamente las siguientes:

Ms-Dos

  •  Continuar el desarrollo de MS-DOS;
  •  Colaborar con las numerosas empresas que trabajaban en UNIX, concretamente a través del desarrollo en curso de su versión Xenix de Unix (1980-89);
  • Comenzar grandes inversiones en Windows, un sistema operativo con interfaz gráfica de usuario (el desarrollo comenzó en 1983, con Windows 1.0 en 1985 y 3.0 en 1991).
  • Se asocia con IBM para desarrollar OS/2 (1985-);
  • Adquiere el 20% de Santa Cruz Operation, el mayor vendedor de sistemas Unix en PC (1989); y
  • Desarrollar un conjunto de aplicaciones (concretamente Microsoft Office, 1990-) que pudieran funcionar en todos los sistemas operativos sobre los que Microsoft no tuviera propiedad (o influencia).

El mercado de la informática personal

Aunque Microsoft tenía muchas apuestas, seguía teniendo la preferida: Ganar el mercado de la informática personal, a través de un SO (sistema operativo informático) bajo licencia. Querían que el sistema operativo SO que triunfara fuera Windows. Como Microsoft había tenido éxito con esta apuesta principal, también podría haber seguido adelante con esa única apuesta.

Sin embargo, no era necesario apostar a vida o muerte y, de hecho, algunas de esas apuestas fallidas fracasaron precisamente porque Windows 3.0, que se lanzó en 1990, tuvo tanto éxito. Un ejemplo de ello es OS/2. Este sistema operativo desarrollado conjuntamente, siempre estuvo en entredicho por las prioridades enfrentadas de IBM y Microsoft, pero tras la irrupción de Windows 3.0, la asociación entre ambas empresas se hizo imposible de mantener.

IBM

IBM se hizo con la propiedad exclusiva en 1992 (la última versión fue en 2001). En 1993, el ecosistema Unix había determinado que era necesario un Unix totalmente unificado para combatir a Windows, lo que impulsó la iniciativa Common Open Software Environment, o COSE (fundada por Santa Cruz Operation, Univel, Unix Systems Laboratories, Sun, HP e IBM).

Estas esperanzas se vieron frustradas por el éxito de ventas de Windows 95, que Santa Cruz, HP e IBM no tuvieron más remedio que apoyar, sobre todo porque rivales como Dell ganaron cuota de mercado. Es probable que Microsoft también hubiera adquirido amplios conocimientos de sus diversas apuestas, como la justificación de diversas decisiones técnicas y relacionadas con la interfaz en O/2, Unix, etc., y utilizara estos conocimientos para fortalecer las relaciones con socios clave de la industria, sobre todo los que fabricaban y distribuían PC.

Windows

Incluso cuando Windows se aseguró el mercado a principios de los 90, Microsoft seguía paranoica con la oferta de productos adecuados. Antes del lanzamiento de Windows 95, la empresa lanzó Microsoft Bob, que pretendía ser una interfaz gráfica de usuario aún más fácil de usar para los usuarios de ordenadores noveles, pero fracasó estrepitosamente y fue rápidamente eliminado al año siguiente.

Bill Gates e Internet

En 1995, Gates escribió su famoso «memorándum sobre el maremoto de Internet«, en el que argumentaba que Internet no sólo era una nueva frontera crítica para Microsoft, sino que podría potenciar a los competidores del sistema operativo de la empresa o incluso desplazar por completo el papel del sistema operativo:

Doy a Internet la máxima importancia… Quiero dejar claro que nuestra atención a Internet es crucial para todos los aspectos de nuestro negocioInternet es el avance más importante que se ha producido desde la introducción del PC IBM en 1981. Es incluso más importante que la llegada de la interfaz gráfica de usuario (GUI).

La analogía con el PC es acertada por muchas razones. El PC no era perfecto. Algunos aspectos del PC eran arbitrarios o incluso deficientes. Sin embargo, en torno al PC de IBM surgió un fenómeno que lo convirtió en un elemento clave de todo lo que sucedería durante los 15 años siguientes.

Las empresas que intentaron luchar contra el estándar PC a menudo tenían buenas razones para hacerlo, pero fracasaron porque el fenómeno superó cualquier debilidad que los resistentes identificaron… IBM [también] incluye la conexión a Internet a través de su red en OS/2 y lo promociona como una característica clave.

Implicados con Internet

Algunos competidores están mucho más implicados en Internet que Microsoft. Todos los proveedores de UNIX se están beneficiando de Internet, ya que el servidor por defecto sigue siendo un equipo UNIX y no WindowsSun ha explotado esto con bastante eficacia… y [está] muy implicado en la evolución de Internet para mantenerse alejado de Microsoft… [Además], un nuevo competidor «nacido» en Internet es Netscape.

El memorándum de Gates provocó una avalancha de inversiones en los esfuerzos digitales de la empresa, desde Internet Explorer (1995) al portal y motor de búsqueda MSN (1995), la adquisición de Hotmail por 400 millones de dólares (1997; 760MM en dólares de 2023), Messenger (1999); la lista continúa.

La empresa también se mantuvo diversificada en sus apuestas tradicionales por los sistemas operativos SO, comprando una participación del 5% en Apple en 1997 por 150MM de dólares; el acuerdo también implicó que Apple convirtiera Internet Explorer en el navegador por defecto de Mac).

 

Las olas continúan

Al repasar las apuestas paralelas de Microsoft en 2023, quedan claras algunas conclusiones. Al final, Microsoft perdió la mayor parte del mercado de servicios de Internet para consumidores, como búsquedas y portales web, correo electrónico, mensajería e identidad. Varios de estos mercados son más lucrativos que las licencias de sistemas operativos. Mientras Microsoft conseguía acabar con Unix, Linux, un sistema operativo de código abierto lanzado en 1991, ha prosperado (aunque de forma distinta a como imaginó su creador).

El sistema operativo más utilizado

Hoy, más del 95% de los 150-200 millones de servidores operativos funcionan con Linux, y Android, el sistema operativo más utilizado de la historia, también se basa en este SO. La fortaleza actual de Microsoft en software de productividad y otras tecnologías horizontales/transplataforma, como Azure, también ha permitido a la empresa prosperar incluso después de que su sistema operativo fuera desplazado.

Aunque este desplazamiento no fue a manos de competidores relacionados con el PC en los años 80 o 90, sino de dos competidores móviles de los años 2000 y 2010, iOS y Android. También resultó que los ordenadores móviles se convertirían en más de dos tercios del mercado, lo que significaba que Microsoft ya no podría amasar más de un tercio del mercado.

Microsoft y el mercado móvil

Crucialmente, el desplazamiento de Microsoft en el mercado móvil fue el resultado de errores de tesis no diversificadas. En su tristemente célebre entrevista de enero de 2007 en la CNBC, el consejero delegado de Microsoft, Steve Ballmer, se ríe de las perspectivas del recién anunciado iPhone, citando su elevado precio y la falta de teclado. Los recuerdos populares de esta entrevista suelen terminar aquí, pero el informe completo de Ballmer es más generoso: «puede que se venda muy bien», tras lo cual explica por qué la estrategia de Microsoft es superior.

Fueron las tesis fundacionales de la estrategia móvil de Microsoft, que se basaban en conceptos compartidos por la mayoría de los proto-smartphones, sobre todo BlackBerry y Palm, las que condenaron los esfuerzos de la empresa.

  • Los smartphones debían costar entre 100 y 200 dólares, no 500 o más;
  • debían centrarse en los usuarios de negocios, no en los consumidores;
  • debían incorporar un teclado;
  • el uso de datos debía minimizarse para proteger el escaso ancho de banda de la red;
  • las baterías debían durar días, no horas;
  • los daños por caídas debían ser mínimos, en lugar de destrozar el dispositivo.

Aunque es probable que estas apuestas fueran «correctas» a finales de los 90 y principios de los 2000, con el tiempo resultaron equivocadas.

El modelo de negocio

Microsoft también siguió aplicando su modelo de negocio de la era del PC, en lugar de diversificarse o incluso probar otras hipótesis. Cuando MS-DOS debutó, ya había un puñado de fabricantes de ordenadores, la mayoría de los cuales soportaban múltiples sistemas operativos (y algunos consumidores optaban por instalar el suyo propio más adelante, de todos modos).

Microsoft aumentó su cuota de mercado no compitiendo con estos fabricantes, produciendo su propio PC o asociándose exclusivamente con IBM, sino concediendo licencias de Windows por 50-100 dólares a cualquiera de los fabricantes.

En su mayor parte, Apple limitó su sistema operativo a su propio hardware, cuya primera iteración debutó en 1976 (cinco años antes que el PC IBM o MS-DOS). Algunos miembros de la comunidad tecnológica creían que la empresa producía mejores «PC». Pero su enfoque verticalmente integrado se tradujo en precios más altos y una distribución limitada, y la empresa tuvo grandes dificultades para superar el amplio e increíblemente desarrollado ecosistema de PC y Windows.

Microsoft, por supuesto, sabía que producir su propio hardware podía reportarle beneficios, pero hacerlo significaría competir con sus numerosos competidores, la mayoría de los cuales podían (y querían) renovar sus propias inversiones en sistemas operativos o adoptar un rival como Unix.

En cuanto a los primeros «smartphones«. de finales de los 90 y principios de los 2000, el planteamiento de Microsoft (Windows Compact y Windows Mobile) era similar a su estrategia para PC, aunque cobraba entre 10 y 25 dólares por dispositivo. El reto era que los ordenadores móviles eran comparativamente más difíciles de fabricar que los PC debido a las enormes diferencias en cuanto a tamaño, consumo de energía, generación de calor y otros aspectos.

Microsoft y Apple

Pero en el formato móvil, que era tan incipiente que se habían vendido menos de 60 millones de dispositivos en quince años, el enfoque integrado de Apple dio lugar a un dispositivo sustancialmente mejor. A diferencia de Microsoft, Apple creó un sistema operativo realmente nativo para móviles, en lugar de trasladar la mayoría de los principios de diseño de su sistema operativo para Mac (Windows Mobile tenía literalmente una barra de tareas y un botón de menú de Inicio). El resultado fue un dispositivo que superaba con creces a los smartphones basados en Windows y rebajaba a los demás aspirantes a smartphones a la categoría de proto-smartphones.

Los fabricantes independientes de smartphones se apresuraron a ponerse a la altura de los diseños de hardware de Apple, y tuvieron cierto éxito, aunque también se diferenciaron en otras características relacionadas con el diseño (por ejemplo, ofreciendo mejores cámaras o pantallas más grandes). Sin embargo, estos fabricantes se quedaron cortos en cuanto al sistema operativo y el ecosistema, lo que mantuvo la oportunidad de la era del PC para un proveedor de sistemas operativos independiente.

Windows vs Android

En este caso, sin embargo, Windows Mobile de Microsoft perdió frente a Android de Google, que no sólo era un sistema operativo más moderno (nativo para móviles, táctil y centrado en el consumidor, etc.), sino también gratuito para los fabricantes de dispositivos. De hecho, Google ofrecía a los fabricantes de equipos originales (y a las operadoras de telefonía móvil) una parte de los ingresos de las búsquedas relacionadas con Android y de la tienda de aplicaciones Google Play.

En efecto, el modelo de negocio de los sistemas operativos se había invertido, pasando de la monetización directa (el pan de cada día de Microsoft) a la venta de hardware rentable (la principal línea de negocio de Apple y en la que Microsoft carecía por completo de negocio) y paquetes de software/servicios (donde Google prosperaba y Apple crecía rápidamente).

Cuando Microsoft dio un giro, lanzando su sistema operativo Windows Phone de licencia gratuita en 2010 y una asociación exclusiva con Nokia un año después (Microsoft acabó comprándola en 2014), ya era demasiado tarde. Si Microsoft se hubiera adelantado en su cambio, o simplemente se hubiera equivocado en parte sobre los smartphones cuando se lanzó el iPhone, su sistema operativo móvil podría haber sobrevivido. (Por cierto, MacOS, iOS y Android están todos basados en UNIX).

Lecciones paralelas

Pienso mucho en las apuestas paralelas cuando se trata de IA, sobre todo teniendo en cuenta que Microsoft ha emprendido una amplia gama de estrategias, varias de las cuales compiten entre sí o parecen contradictorias.

Durante el último medio siglo, Microsoft ha gastado decenas de miles de millones en diversas áreas de IA, además de miles de millones más adquiriendo líderes en procesamiento de lenguaje natural (incluidos 19.700 millones de dólares en Nuance Communications en abril de 2021).

A finales de 2022, Microsoft empleaba a más de 1.500 investigadores centrados en IA desarrollada internamente. A partir de 2019, sin embargo, Microsoft también invirtió aproximadamente 3.000 millones de dólares en OpenAI, que se había fundado en diciembre de 2015.

Microsoft también concedió a la startup acceso gratuito a su base de datos de búsqueda Bing, que OpenAI utilizó para entrenar sus modelos de transformadores generativos preentrenados (GPT).

En diciembre de 2022, los modelos desarrollados por el equipo de 250 personas de OpenAI habían superado a los de Microsoft Research, hasta el punto de que Satya Nadella, CEO de Microsoft, exigía saber: «¿Para qué tenemos Microsoft Research?».

Open IA

Poco después, Nadella gastó 10.000 millones de dólares para comprar el 49% de OpenAI, lo que proporcionaba a Microsoft amplios derechos para incorporar sus tecnologías a las propias ofertas de Microsoft, así como el 75% de los beneficios de OpenAI hasta que se reembolsaran esos 10.000 millones de dólares, y el 49% a partir de entonces (hasta un tope desconocido).

A pesar de sus acuerdos con OpenAI en materia de capital, datos, comercio y royalties, Microsoft sigue invirtiendo en sus propios enfoques GPT y LLM (large language model) totalmente patentados, y también compite directamente con OpenAI.

Según The Information, Microsoft está trabajando para construir sus propios modelos, que pueden sustituir a los de OpenAI y «puede que no funcionen tan bien… [pero] cuestan mucho menos de operar», [pero] su funcionamiento cuesta mucho menos».

(The Information ha informado desde entonces de que OpenAI ha abandonado, al menos por ahora, los esfuerzos de poder construir su propio modelo suficientemente bueno pero mucho más barato, ya que los primeros resultados no alcanzaron los objetivos de la empresa).

Microsoft también sigue promocionando su Bing con ChatGPT como rival del ChatGPT de OpenAI y, al parecer, ha puesto su base de datos de búsqueda de Bing a disposición de otras empresas emergentes y compañías interesadas en crear sus propios modelos de base.

Cuando Meta puso en abierto su modelo Llama -una medida que amenazaba el modelo de negocio de OpenAI y, por tanto, también los posibles derechos de autor de Microsoft por dicho modelo-, lo hizo en asociación con Microsoft, el «socio preferente» de Meta.

Y OpenAI, por su parte, sigue compitiendo -y potenciando- a los propios competidores de Microsoft. DuckDuckGo utiliza ahora ChatGPT para potenciar su servicio DuckAssist, mientras que Salesforce, rival de Microsoft en CRM, ha utilizado ChatGPT para crear su EinsteinGPT, que compite con muchas de las funciones basadas en ChatGPT de Microsoft Office.

Estrategias

Las estrategias de apuestas paralelas tienen varias ventajas fundamentales, desde el aumento de la opcionalidad corporativa (especialmente cuando se trata de adquisiciones) hasta la cobertura de bases estratégicas, la maximización del aprendizaje y (potencialmente) la neutralización (o al menos la moderación del riesgo) de cualquier competidor potencial.

Pero hay costes. Se suele gastar más dinero, pero cada apuesta suele recibir menos financiación de la que podría haber recibido con un enfoque más centrado, lo que puede limitar a los posibles «ganadores». Supervisar muchas apuestas también puede dar lugar a señales contradictorias sobre lo que es (y no es) la «apuesta correcta» y dañar la moral interna.

Pocos equipos se sienten bien compitiendo contra sus colegas. Peor aún, estos equipos suelen odiar que su matriz corporativa financie a competidores externos a los que, con un poco más de financiación y apoyo, podrían haber vencido, pero que ahora amenazan con dejarles sin trabajo.

En el contexto de Microsoft, no es difícil plantearse «qué hubiera pasado si…» en su estrategia de apuestas paralelas.

¿Y si Microsoft hubiera comprado antes el 49% de OpenAI, si no toda la empresa, en lugar de cubrirse con la startup y otras inversiones internas?

¿O si al menos hubiera llegado a un acuerdo comercial (más exclusivo) en la época de GPT-2 o GPT-3, cuando la ventaja de OpenAI era más modesta y su apalancamiento también era menor?

Tal vez con más dinero y atención, y un mayor recorrido competitivo, los esfuerzos internos de Microsoft podrían haber superado a los de OpenAI, en lugar de ayudar a convertirla en líder del mercado. (Por cierto, el Motorola ROKR, también conocido como «iTunes Phone», fue una apuesta paralela tanto de Motorola como de Apple, pero fue un fracaso para la primera y ayudó a impulsar y acelerar la iniciativa iPhone de la segunda, (que luego contribuyó a destruir la cuota de mercado de Motorola).

Sin embargo, esos «y si…» tienen una serie de fallos relacionados con el calendario. La repentina maduración de los modelos transformadores no era previsible, por ejemplo, como tampoco lo era el hecho de que OpenAI, en lugar de Cohere o Anthropic o Hugging Face, fuera a ser el líder del mercado.

Es posible que OpenAI no siga siendo el líder del mercado y que los modelos transformadores acaben siendo sustituidos también. Y, aunque potentes, los modelos transformadores sólo abordan algunos casos de uso de la IA.

AMAZON, APPLE, GOOGLE

El enfoque de Microsoft también contrasta con el de Amazon. A partir de 2012, la compañía apostó por que la era del «asistente inteligente» había comenzado. Amazon no estaba sola en esa apuesta; Apple había lanzado Siri con iOS un año antes, y Google desplegó su Google Now ocho meses después.

A diferencia de Apple y Google, Amazon carecía de un teléfono inteligente, por lo que la empresa se centró en la construcción de un conjunto de dispositivos ligeros que pudieran colocarse en el hogar y la oficina y ser llamados en cualquier momento.

En 2016, el dispositivo Alexa vendía decenas de millones de unidades al año, y el fundador y consejero delegado de Amazon, Jeff Bezos, hablaba abiertamente de su esperanza de que se convirtiera en el cuarto pilar de la empresa, junto con Amazon Marketplace, Amazon Prime y Amazon Web Services.

En 2020, las ventas de dispositivos de por vida ascendían a cientos de millones, un orden de magnitud superior a las de los dispositivos Home/Nest de Google, con el competidor de Apple, el HomePod, fracasando en el mercado.

Amazon también empezó a liberar el software Alexa de su hardware de origen, desplegándolo ampliamente en vehículos, como los de Ford y Toyota, e incluso en sistemas de altavoces cuasi rivales como Sonos.

Alexa

Los resultados de Alexa sugirieron que era, o al menos podía ser, la ganadora en «inteligencia artificial de consumo». Pero la plataforma luchó por superar los principales problemas de compromiso. Por ejemplo, el consumidor medio no utilizaba mucho Alexa y, cuando lo hacía, las consultas eran rudimentarias. («¿Qué hora es?», «Poner una alarma a las 14:05», «¿Lloverá hoy?», «Poner Dua Lipa», etc.).

Pocos desarrolladores habían creado aplicaciones para Alexa («Skills»), y aún menos integraban la plataforma (o su dispositivo) en sus productos.

El resultado fue un dispositivo que se vendía bien pero que solo generaba un valor abstracto para Amazon y, si los informes son creíbles, decenas de miles de millones en pérdidas. Cuando Amazon comenzó sus despidos en 2022, la división Alexa, que tenía entre 10.000 y 15.000 empleados, se vio desproporcionadamente afectada.

A medida que los modelos de transformadores despegaban hacia finales de 2022, la óptica de las inversiones de Amazon empeoraba. Quedaba claro que su costosa apuesta había sido errónea.

The Information ha informado desde entonces que Amazon había planeado lanzar su propio LLM transformador («Bedrock») en noviembre de 2022, pero lo archivó después de ver ChatGPT y también que la compañía había pasado de varias propuestas de asociación de productos y capital de OpenAI, Anthropic y Cohere que se remontan a 2018.

A lo largo de 2023, Amazon ha reajustado su estrategia de IA. Dave Limp, el jefe de la división Alexa de Amazon, anunció que se «retiraba». Amazon reutilizó su nombre Bedrock para lanzar un mercado de AWS para soluciones de IA de terceros. El objetivo es que los clientes de AWS ejecuten estos productos en AWS.

En octubre, Amazon anunció una inversión de 1.250 millones de dólares en Anthropic. Esta había recaudado varios cientos de millones de dólares de Google a través de dos rondas de recaudación de fondos en enero y mayo. Entonces Amazon anunció un marco para invertir otros 2.750 millones de dólares en la empresa. Una semana después, Google respondió con una inversión complementaria de 2.000 millones de dólares en Anthropic). Amazon también sigue desarrollando sus propios modelos fundacionales.

No soy un fanático del análisis de estrategias mediante memes corporativos. Pero este post viral en el subreddit ChatGPT de Reddit es indicativo de lo rápido y completo que cambió la narrativa entre los entusiastas.

Desayuno y cena

Las estrategias de apuestas paralelas son más adecuadas para:

(1) empresas con mucho efectivo… que

(2) persiguen categorías «que hay que ganar»… en las que

(3) sus activos y estrategias encajan bien… pero

(4) pueden no estar configuradas correctamente… y

(5) hay una alta tasa de cambio… y

(6) muchas incertidumbres… y

(7) muchos jugadores… con

(8) el progreso a menudo ocurre fuera de la vista.

Si se despliega correctamente, una empresa puede cubrir todas las bases al tiempo que neutraliza la amenaa existencial de un nuevo competidor. Por tanto, es probable que las apuestas paralelas sean la estrategia adecuada para la «Gran Tecnología». Y esto durante la fase de la IA, en la que hay muchas hipótesis sin resolver e interconectadas.

¿Serán más capaces los modelos cerrados o los abiertos?

Si los modelos cerrados son técnicamente superiores, ¿se considerarán no obstante «superiores» los modelos abiertos sobre una base ajustada a los costes?

¿Cuál es el equilibrio entre la calidad de una respuesta de IA generativa y su coste?

¿Cómo varía en función del sector?

¿Cuántos de los usos potenciales de la IA generativa darán lugar a nuevas empresas/aplicaciones, en lugar de a funciones nuevas o mejoradas en los productos de los actuales líderes del mercado? Dicho de otro modo, ¿es más importante la tecnología o la distribución?

¿Existe un modelo híbrido en el que los usuarios acceden a aplicaciones existentes, como PhotoShop o Microsoft Office, pero al mismo tiempo se conectan a un servicio de IA de terceros, como OpenAI?

¿Qué productos o integraciones de IA garantizarán ingresos adicionales para el usuario, en lugar de incorporarse al producto principal como una nueva función?

¿Hasta qué punto las respuestas a estas preguntas dependen de la trayectoria, es decir, están sujetas a decisiones específicas de empresas concretas y a la calidad de sus productos específicos, como fue el caso de Meta al abrir su Llama 2 LLM)?

¿Y en qué difieren las respuestas en función del vertical?

Con el tiempo, sin embargo, será necesario que las apuestas paralelas se reduzcan; toda estrategia se basa finalmente en la ejecución.

Obsérvese lo rápido que Microsoft centró su estrategia de sistemas operativos en Windows tras el éxito de Windows 3.0 en 1990. Más tarde se acusó a la empresa de seguir un modelo de «abrazar, extender, extinguir». Asi, los antiguos socios serían aplastados una vez que los mercados emergentes se estabilizaran.

Las preguntas aquí, por supuesto, son «¿Cuándo?», «¿Cuánto?» y «¿Cómo se sabe?».

Microsoft nunca detuvo sus inversiones en aplicaciones y herramientas de productividad, ni en servicios de Internet, y está mejor gracias a ello. A veces, las apuestas paralelas conducen al crecimiento en nuevos mercados adyacentes. Esto en lugar de desplazar a uno actual (en ese sentido, las apuestas más directas de Microsoft en sistemas operativos acabaron por emparejarse).

Es posible que la huella de los dispositivos Alexa de Amazon aún permita a la empresa recuperar el liderazgo del mercado. De hecho, el consejero delegado de OpenAI, Sam Altman, ha confirmado los informes de que está considerando su propia incursión en el hardware de consumo. Estando dirigida, según los rumores, por el antiguo jefe de diseño de Apple, Jony Ive).

Y junto a todas estas consideraciones se plantea la cuestión más importante:

¿cómo puede distraer la atención sobre las arquitecturas y oportunidades actuales de la IA del desarrollo de la inteligencia artificial general?

John Carmack, considerado el «padre de los gráficos 3D» por su trabajo pionero en Id Software, de la que fue cofundador en 1991, y que se incorporó a Oculus VR como su primer director de tecnología en 2013, fundó su propia start-up de IA en 2022. Keen Technologies, esta centrada exclusivamente en el desarrollo de la inteligencia general artificial. Según Carmack, el número de «vías de escape multimillonarias» [contemporáneas] para las tecnologías de IA se ha convertido en un obstáculo de facto para lograr una verdadera AGI.

«Hay cosas extremadamente potentes posibles ahora en el estrecho material de aprendizaje automático», dijo Carmack a Dallas Innovates en su primera entrevista importante después de fundar Keen, «[pero] no está claro que esos sean los pasos necesarios para llegar hasta el final a la inteligencia general artificial.»

 

Matthew Ball (@ballmatthew)

© Matthew L. Ball