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Bloomberg — La mayor parte de la población prácticamente no tenía ni idea de que OpenAI existía hace dieciocho meses. En la actualidad, ChatGPT es una de las herramientas más codiciadas por las compañías de todo el planeta.
Ahora bien, a medida que los responsables de las compañías se imaginan el aumento de su productividad y los ahorros de costos que puede suponer, otros muchos temen convertirse en dependientes por completo de una de las pocas grandes herramientas de IA generativa de una manera de la que podría resultar complicado escapar.
La empresa OpenAI ha conseguido rápidamente grandes nombres entre sus clientes empresariales.
En su sitio en internet hay compañías como PricewaterhouseCoopers (PWC), Amgen Inc (AMGN), JetBlue Airways Corp (JBLU), Riot Games Inc y Klarna Bank AB.
En el 2023 escribí acerca de Morgan Stanley (MS), uno de los primeros grandes bancos en poner en marcha un chatbot internamente basándose en el modelo de OpenAI.
El pasado mes de enero, OpenAI indicó a Bloomberg News que ya contaba con doscientos sesenta clientes corporativos, y este mes dijo que ya contaba con seiscientos mil usuarios empresariales, si bien no precisó a cuántas compañías individuales había firmado.
Sus rivales en Alphabet Inc (GOOGL), Meta Platforms Inc (META), Anthropic y otras están intentando alcanzarles.
Lo que resulta interesante es el valor que ciertas empresas creen obtener ya de estas herramientas, algo que me hace preguntarme por qué los proveedores de IA están cobrando precios que tan solo captan una pequeña parte de ese valor.
Por este motivo, he estado indagando entre empresas e inversionistas para saber cuándo piensan que OpenAI y otras compañías comenzarán a subir sus tarifas y qué respuesta tendrán al respecto de parte de las empresas.
El problema de quedar atrapado en un proveedor clave es muy familiar.
La mayoría de las personas con las que he hablado compararon el inminente auge de GenAI con la expansión de los servicios de computación en la nube: después de un período de fuerte crecimiento inicial, los costos comenzaron a aumentar y las empresas que buscaban diversificar sus proveedores descubrieron que tenían problemas de programación y gestión de datos. superar, así como contratos por renegociar.
Nadie estaba dispuesto a hablar oficialmente sobre cómo podría funcionar esto con OpenAI y sus rivales, en parte porque no querían arriesgarse a alterar las relaciones incipientes con estas empresas, pero también en realidad porque simplemente no saben realmente cuáles podrían ser las respuestas Entonces, lo que sigue es una especulación informada, o al menos una guía aproximada de los posibles problemas.
En términos de valor, el múltiplo más alto que escuché fue de un inversor en etapa de crecimiento que dijo que una de sus empresas generó ganancias de productividad y ahorros de costos por valor de 10 veces las tarifas anuales que pagaba a OpenAI. Otro usuario no quiso dar una cifra, simplemente dijo que el valor económico era muchas veces el costo.
Cobrar poco es una medida estándar en el manual de Silicon Valley, ya que las nuevas empresas persiguen una rápida apropiación de tierras en un esfuerzo por volverse lo más ubicuas posible en su mercado objetivo.
Para un modelo de lenguaje grande, existe una ventaja adicional: cuantas más personas lo usan, más rápido mejoran sus capacidades. Y para OpenAI y Gemini de Google, existe el beneficio adicional de que el uso de la IA impulsa la demanda de potencia informática en los servicios en la nube de Microsoft Corp. (MSFT) y Alphabet. Reciben dos bocados de la cereza del pastel de los ingresos.
La mayoría de las personas a las que he preguntado esperan que los precios comiencen a subir una vez que los modelos GenAI se integren en la forma de hacer las cosas de sus clientes.
Pero la pregunta entonces es: ¿cuánto y qué podrán hacer los usuarios al respecto? ¿Será más difícil cambiar su modelo de IA a un nuevo proveedor que cambiar de proveedor de nube o pasar de Apple Inc. (AAPL) a Android de Google?
La verdad es que nadie lo sabe. Mucho depende de cómo se desarrollen estos modelos y de si los fabricantes intentan retener a los clientes o facilitar el movimiento entre proveedores.
También dependerá de para qué utilice la IA la empresa: cuanto más importante sea para el negocio y más crítico sea que los resultados sean precisos, más difícil y costoso podría ser sustituirla.
OpenAI tiene tres niveles para clientes empresariales. Uno está pagando por usar ChatGPT en la web por US$60 por persona cada mes, para investigaciones generales o para escribir primeros borradores rápidos de cosas como materiales de marketing. Cambiar esto por otro producto es sencillo.
El siguiente es el acceso al modelo a través de una interfaz sobre la cual construir aplicaciones; esto se parece más al uso de servicios en la nube en términos de los desafíos técnicos que podría implicar el cambio.
El tercer nivel implica trabajar estrechamente con OpenAI para obtener una versión privada del modelo básico y luego entrenarlo o ajustarlo para un trabajo específico y probablemente más crítico.
Aquí es donde el miedo a quedarse atrapado en un único proveedor es mayor, especialmente en actividades altamente reguladas como las finanzas. El tiempo y el coste potencial que implica empezar de nuevo con un nuevo modelo podrían ser mucho mayores.
El precio, incluso del nivel más sofisticado, se mantiene bajo en parte gracias a los modelos de inteligencia artificial de código abierto, a los que se puede acceder de forma gratuita.
Sin embargo, existe un riesgo al usarlos porque las empresas tienen que invertir mucho más para hacerlos utilizables, mientras esperan que la comunidad de código abierto siga el ritmo de las empresas de modelo cerrado mejor financiadas.
Algunos piensan que cambiar de modelo será barato y sencillo. Los socios de Andreesen Horowitz encuestaron recientemente a 70 tomadores de decisiones de IA en grandes empresas y concluyeron que la mayoría está diseñando aplicaciones de una manera que debería hacer posible el cambio.
Uno de los usuarios con los que hablé, que trabaja en un gran grupo financiero, anticipa que los modelos futuros serán tan buenos que podrá simplemente señalarles un conjunto de datos o una tarea que realizarán bien con poco o ningún ajuste.
Sin embargo, un usuario de otro gran grupo financiero tenía la opinión contraria.
No es la capacitación lo que requiere tiempo, es la evaluación de la eficacia y precisión la que requiere meses de trabajo y probablemente continuará haciéndolo.
Lanzar rápidamente una nueva herramienta sin las pruebas adecuadas puede provocar errores como el chatbot MyCity de la ciudad de Nueva York, que dio a las empresas locales respuestas incorrectas y consejos que infringen la ley. Esto sería desastroso para cualquier actividad regulada o crítica para el negocio.
Aún así, es posible que las empresas de GenAI nunca necesiten aumentar los precios. La capacidad informática debería seguir abaratándose a medida que los chips sigan mejorando.
Y si las herramientas tipo GPT se vuelven tan omnipresentes como esperan las empresas detrás de ellas, el mercado será tan grande que precios muy bajos seguirán generando ingresos fantásticos.
Es probable que OpenAI y sus pares acaben con un enorme poder de mercado y parezcan preparados para convertirse en proveedores sistémicamente importantes como ya lo son los servicios en la nube.
A medida que las empresas se apresuran a poner en marcha sus propias versiones, deben hacer todo lo posible para planificar ese día y evitar ser rehenes de un solo proveedor.
Esta nota no refleja necesariamente la opinión del consejo editorial o de Bloomberg LP y sus propietarios.
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