En una charla que dio en la reunión anual del World Economic Forun, el director de Microsoft, Satya Nadella, comentó que la inteligencia artificial corre el riesgo de convertirse en una burbuja especulativa si su uso no se extiende más allá de las gigantes del mundo tecnológico y de las economías más ricas del planeta.
De acuerdo con Nadella, el éxito de la IA depende de sea utilizadas por otras industrias que estén fuera de los campos de la tecnología y la informática, así como también su uso en países menos desarrollados. “Para que esto no sea una burbuja por definición, es necesario que sus beneficios se distribuyan de forma mucho más equitativa”, aseguró.
No obstante, el jefe de Microsoft confía en que esto si suceda: “Tengo mucha más confianza en que esta es una tecnología que, de hecho, se basará en la nube y la tecnología móvil, se difundirá más rápidamente, doblará la curva de productividad y generará superávit local y crecimiento económico en todo el mundo”.
De acuerdo con los datos recopilados por distintas empresas tecnológicas, entre las que esta incluida Microsoft, existe una enorme división global en las tasas de adopción de la inteligencia artificial así como sus beneficios de productividad, los cuales se concentran en su inmensa mayoría tan solo en las potencias mundiales.
“Como comunidad global, tenemos que llegar a un punto en el que usemos la IA para hacer algo útil que cambie los resultados para las personas, las comunidades, los países y las industrias”, agregó Nadella.
Satya Nadella piensa que deben existir más modelos de IA
El director de Microsoft considera también que para que la adopción sea más rápida es necesario que existan más proveedores de modelos de IA, más allá de los reconocidos OpenIA y DeepSeek. Por este motivo, el gigante tecnológico ha decidido colaborar con grupos como Anthropic y xAI.
Nadella cree que las empresas se pueden beneficiar de múltiples modelos, entre los que se incluyen los de código abierto, y hasta sugiere que sería una buena idea que construyan sus propios modelos con una técnica llamada destilación, la cual consiste en reducir modelos potentes para crear versiones más económicas y pequeñas.
“Así que la propiedad intelectual de cualquier aplicación o empresa radica en cómo se utilizan todos estos modelos junto con la ingeniería de contexto o los propios datos. Mientras las empresas puedan responder a esa pregunta, van a ir un paso por delante”, concluyó.
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