Se suponía que la inteligencia artificial era cosa de Google. La compañía tiene una gran reputación por hacer apuestas a largo plazo en todo tipo de tecnologías, y gran parte de la investigación que sustenta la ola actual de chatbots impulsados por IA se llevó a cabo en sus laboratorios. Sin embargo, una startup llamada OpenAI se ha convertido en uno de los primeros líderes en la llamada IA generativa (software que puede producir su propio texto, imágenes o videos) al lanzar ChatGPT en noviembre. Su éxito ha llevado a la empresa matriz de Google, Alphabet Inc., a toda velocidad para ponerse al día en un subcampo clave de la tecnología que, según ha dicho el presidente ejecutivo Sundar Pichai, será “más profunda que el fuego o la electricidad”.
ChatGPT, que algunos ven como un eventual desafío para el motor de búsqueda tradicional de Google, parece amenazante dados los estrechos vínculos de OpenAI con Microsoft Corp. La sensación de que Google se puede estar quedando atrás en un área que ha considerado una fortaleza clave ha provocado una gran ansiedad en Mountain View, California, según los empleados, así como otras personas cercanas a la empresa que pidieron permanecer en el anonimato. Como dice un colaborador actual: “Hay una combinación poco saludable de expectativas altas y una gran inseguridad sobre cualquier iniciativa relacionada con la IA”.
El esfuerzo hace que Pichai reavive sus días como gerente de producto, ya que se dedica a valorar directamente los detalles de las características del producto, una tarea que generalmente estaría muy por debajo de su nivel salarial, según un excolaborador. Los cofundadores de Google, Larry Page y Sergey Brin, también se han involucrado más en la empresa de lo que han estado en años, y Brin incluso envió cambios de código para el chatbot de Google ChatGPT. La alta gerencia ha declarado un “código rojo” que viene con una directiva de que todos sus productos más importantes, aquellos con más de mil millones de usuarios, deben incorporar IA generativa en unos meses, según una persona con conocimiento del tema. Por ejemplo, la compañía anunció en marzo que los creadores de su plataforma de videos de YouTube pronto podrían usar la tecnología para intercambiar virtualmente atuendos.
Para algunos, esto les ha recordado la última vez que la empresa implementó un mandato interno para infundir una nueva idea a cada producto clave: el esfuerzo que comenzó en 2011 para promover la desafortunada red social Google+. Aunque no es una comparación perfecta: Google nunca fue visto como un líder en redes sociales, mientras que su experiencia en IA es indiscutible. Aún así, hay un sentimiento similar. Las bonificaciones de los empleados alguna vez estuvieron ligadas al éxito de Google+. Los colaboradores actuales y anteriores dicen que al menos las calificaciones y reseñas de algunos probablemente se verán influenciadas por su capacidad para integrar la IA generativa en su trabajo. El código rojo ya ha resultado en docenas de integraciones generativas de IA planificadas. “Estamos tirando espaguetis a la pared”, dice un empleado de Google. “Pero ni siquiera está cerca de lo que se necesita para transformar la empresa y ser competitiva”.
Al final, la movilización en torno a Google+ fracasó. La red social luchó por encontrar tracción entre los usuarios, y Google finalmente dijo en 2018 que cerraría el producto para los consumidores. Un exejecutivo de Google ve el fracaso como una advertencia. “La indicación de Larry fue que cada producto debe tener un componente social”, dice esta persona. “Terminó bastante mal”.
Un portavoz de Google rechaza la comparación entre el código rojo y la campaña de Google+. Si bien la indicación sobre Google+ afectó a todos los productos, el impulso actual de la IA ha consistido en gran medida en animar a los Googlers a probar las herramientas de IA de la empresa internamente, dice el portavoz: una práctica común en tecnología apodada “dogfooding”. La mayoría de los empleados de Google no se han centrado en dedicar más tiempo a la IA, solo aquellos que trabajan en proyectos relevantes, dice el portavoz.
Google no está solo en su convicción de que la IA ahora lo es todo. Silicon Valley ha entrado en un ciclo lleno de exageraciones, con capitalistas de riesgo y empresarios que de repente se proclaman visionarios de la IA, alejándose de las fijaciones recientes como la cadena de bloques, y las empresas ven cómo se disparan los precios de sus acciones después de anunciar integraciones de IA. En las últimas semanas, el director ejecutivo de Meta Platforms Inc., Mark Zuckerberg, se ha centrado en la IA en lugar del metaverso, una tecnología que recientemente declaró tan fundamental para la empresa que requirió cambiar su nombre, según dos personas familiarizadas con el asunto.
Las nuevas órdenes son buenas noticias para algunas personas en Google. Los miembros de algunos equipos que ya están trabajando en proyectos de IA generativa tienen la esperanza de que ahora podrán “enviar más y tener más influencia en el producto, en lugar de hacer solo un poco de investigación”, según una de las personas con conocimiento del tema.
A la larga, puede que no importe mucho que OpenAI absorbiera toda la conversación pública durante unos meses, dado el trabajo que Google ya ha realizado. Pichai comenzó a referirse a Google como “la primera empresa en IA” en 2016. Ha utilizado el aprendizaje automático para impulsar su negocio publicitario durante años, al mismo tiempo que integra la IA en productos de consumo clave, como Gmail y Google Photos, donde utiliza la tecnología para ayudar a los usuarios a redactar correos electrónicos y organizar imágenes. En un análisis reciente, la empresa de investigación Zeta Alpha examinó los 100 trabajos de investigación de IA más citados de 2020 a 2022 y descubrió que Google dominaba el campo. “La forma en que terminó apareciendo es que Google era una especie de gigante dormido que está detrás y jugando a ponerse al día ahora. Creo que la realidad en realidad no es exactamente esa”, dice Amin Ahmad, exinvestigador de IA en Google que cofundó Vectara, una empresa emergente que ofrece herramientas de búsqueda conversacional a las empresas. “Creo que Google fue realmente muy bueno al aplicar esta tecnología en algunos de sus productos principales años antes que el resto de la industria”.
Google también ha luchado con la tensión entre sus prioridades comerciales y la necesidad de manejar la tecnología emergente de manera responsable. Existe una tendencia bien documentada de las herramientas automatizadas a reflejar los sesgos que existen en los conjuntos de datos en los que han sido capacitados, así como las preocupaciones sobre las implicaciones de probar las herramientas en el público antes de que estén listas. La IA generativa, en particular, conlleva riesgos que han impedido que Google se precipite al mercado. En la búsqueda, por ejemplo, un chatbot podría ofrecer una única respuesta que parece provenir directamente de la empresa que la creó, de forma similar a como ChatGPT parece ser la voz de OpenAI. Esta es una propuesta fundamentalmente más arriesgada que proporcionar una lista de enlaces a otros sitios web.
El código rojo de Google parece haber alterado sus cálculos de riesgo-recompensa de formas que preocupan a algunos expertos en la materia. Emily Bender, profesora de lingüística computacional en la Universidad de Washington, dice que es posible que Google y otras empresas que se suman a la tendencia de la IA generativa no puedan alejar sus productos de IA “de los ejemplos más atroces de sesgo, y mucho menos de los omnipresentes pero ligeramente casos más sutiles”. El portavoz dice que los esfuerzos de Google se rigen por sus principios de IA, un conjunto de pautas anunciadas en 2018 para desarrollar la tecnología de manera responsable, y agrega que la compañía todavía está adoptando un enfoque cauteloso.
Otros equipos ya han demostrado que están dispuestos a seguir adelante, ya sea que Google lo haga o no. Una de las contribuciones más importantes que los investigadores de Google han hecho en el campo fue un documento histórico titulado “La atención es todo lo que necesitas”, en el que los autores introdujeron transformadores: sistemas que ayudan a los modelos de IA a concentrarse en las piezas de información más importantes de los datos. Los transformadores ahora son componentes clave para los grandes modelos de lenguaje, la tecnología que impulsa la cosecha actual de chatbots: la “T” en ChatGPT significa “transformador”. Cinco años después de la publicación del artículo, todos menos uno de los autores abandonaron Google, y algunos mencionaron el deseo de liberarse de las restricciones de una empresa grande y lenta.
Entre las docenas de investigadores de IA que saltaron a OpenAI, están Character.AI, Anthropic y Adept, así como algunas nuevas empresas fundadas por exalumnos de Google, incluidas Neeva, Perplexity AI, Tonita y Vectara, que buscan reinventar la búsqueda utilizando modelos de lenguaje grandes. El hecho de que solo unos pocos lugares clave tengan el conocimiento y la capacidad para construirlos hace que la competencia por ese talento sea “mucho más intensa que en otros campos donde las formas de entrenar modelos no son tan especializadas”, dice Sara Hooker, exalumna de Google Brain y que ahora trabaja en la startup de inteligencia artificial Cohere Inc.
No es raro que personas u organizaciones contribuyan de manera significativa al desarrollo de una tecnología innovadora u otra, solo para ver a alguien más obtener asombrosas ganancias financieras sin ellos. Keval Desai, un ex Googler que ahora es director gerente de la firma de capital de riesgo Shakti, cita el ejemplo de Xerox Parc, el laboratorio de investigación que sentó las bases para gran parte de la era de la computación personal, solo para ver a Apple Inc. y Microsoft unirse y construir sus imperios de billones de dólares en su espalda. “Google quiere asegurarse de que no sea el Xerox Parc de su época”, dice Desai. “Toda la innovación sucedió allí, pero nada de la ejecución”.
— Julia Love y Davey Alba con la colaboración de Sarah Frier, Mark Bergen y Lynn Doan
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