¿Cómo han evolucionado el metaverso y la IA?
El Invesco Metaverse and AI Fund se lanzó para aprovechar las nuevas oportunidades del siguiente paso en la evolución de Internet. Conforme nos acercamos al tercer aniversario de su lanzamiento, vemos muchas señales de que la temática está ganando fuerza, en un mundo en el que nuestras vidas físicas y digitales se fundirán en una experiencia inmersiva. En este artículo, repasaremos algunas de nuestras perspectivas originales y analizaremos el posicionamiento con el que la cartera puede captar el actual momentum de varias temáticas clave.
La potencia computacional no es un obstáculo
Cuando lanzamos el fondo, dijimos que, para que el metaverso pudiera ofrecer experiencias 3D en tiempo real y totalmente inmersivas, se debían desarrollar cuatro tecnologías clave: cascos de RV/RA, hardware informático, inteligencia artificial (IA) y conectividad inalámbrica de banda ancha.
Desde entonces, la evolución más importante ha sido la vertiginosa aparición y aceptación de aplicaciones de IA generativa, como ChatGPT. Normalmente, se infravaloran el grado y la velocidad de mejora del hardware informático en el que se apoyan estos modelos de lenguaje. Este año, Nvidia lanzará GB300, su sistema de IA de mayor escala y rendimiento dirigido a las empresas. Esta versión es entre 1,5 y 2 veces más rápida que GB200, pero Rubin Ultra —que verá la luz en 2027— será aún más veloz, previsiblemente entre 8 y 14 veces más que GB300, por lo que supondrá una mejora de entre 12 y 28 veces solo en el hardware1.
Nos adentramos en una nueva fase de crecimiento exponencial de las capacidades de la IA en el stack tecnológico. La capacidad de entrenamiento e inferencia de la IA ha aumentado en los últimos meses, lo que se traduce en más inversión. Los modelos de IA también están mejorando y podrían seguir haciéndolo en el futuro, con avances similares en software y protocolos.
¿Y ahora qué?
Los modelos de IA evolucionan rápidamente: han pasado de ser meros sistemas de reconocimiento de patrones a modelos de "razonamiento" más avanzados capaces de abordar problemas y preguntas complejos y de varias etapas. Esta evolución allana el camino a los sistemas de agentes de IA que pueden realizar de forma autónoma numerosas tareas, reduciendo así la necesidad de intervención humana. Aunque, a largo plazo, el objetivo es lograr una inteligencia artificial general (IAG) capaz de igualar las capacidades cognitivas humanas en todos los ámbitos, a más corto plazo probablemente aparezcan sistemas de IA más especializados y orientados a tareas.
GitHub Copilot es uno de los agentes de IA especializados de mayor éxito: una herramienta que autocompleta código y permite programar de forma automática. Su propietario, Microsoft, cobra a las empresas aproximadamente 20 $ al mes por usuario. Otros agentes de IA especializados están ampliando sus bases de usuarios antes de monetizar sus negocios. Uno de estos agentes es Heidi Health, que toma notas durante las consultas médicas para que los médicos se puedan centrar por completo en el paciente. Hitachi también usa la IA generativa para ayudar a replicar la experiencia de sus técnicos de mantenimiento expertos de cara a formar a la próxima generación de trabajadores.
Recientemente, el director de tecnología de Microsoft afirmó que lo que limita a los agentes de IA no es la potencia de los modelos, sino su capacidad de acceder a los datos correctos e interactuar con otras aplicaciones. Si tenemos en cuenta su capacidad actual, los modelos de IA están infrautilizados, y van a llegar a ser “mucho más potentes y baratos a lo largo de los próximos 12 meses”.
Margen para una mayor productividad
La creación de código es clave para la evolución de otras áreas tecnológicas e, históricamente, ha requerido una gran cantidad de trabajo humano. Los hiperescaladores usan cada vez más la IA para programar y se espera que, en un par de años, casi todo el código se genere con IA. Por lo general, los usos corporativos más amplios de la IA se adoptan más tarde, pero es fácil imaginar que se generalicen en uno o dos años.
Aunque es posible que tengamos que esperar hasta que la IA se adopte de forma generalizada en las empresas, actualmente permite realizar investigaciones revolucionarias y ayuda a abordar retos que los humanos llevan generaciones intentando resolver. Por ejemplo, AlphaFold, un programa de IA desarrollado por DeepMind de Google, ha predicho la estructura de prácticamente todas las proteínas descubiertas hasta ahora, lo que ha permitido resolver el mayor problema de la biología y, a los investigadores, centrarse en cuestiones más importantes en biotecnología y ciencia de los materiales.
Novedades del metaverso industrial
En nuestra opinión, las aplicaciones del metaverso industrial son las más interesantes, dada la magnitud de los aumentos de productividad que supone aprovechar la capacidad de los gemelos digitales. Un “gemelo digital” es una réplica digital de un objeto físico, una persona, un sistema o un proceso, integrado en una versión digital de su entorno. Los gemelos digitales se pueden usar para simular situaciones reales y sus resultados2. Las nuevas capacidades de la IA están propiciando el desarrollo de ideas que sugieren que se pueden lograr eficiencias aún mayores.
Rolls Royce ha recurrido a los gemelos digitales para integrar plenamente los ámbitos del producto, el servicio y el mundo digital. Gracias a este avance, los motores podrán entender cómo se usan y responder a su entorno sin intervención humana. Además, podrán conectarse a otros motores de la flota y aprender de una red de homólogos para ajustar su funcionamiento y lograr un mejor rendimiento. Asimismo, los gemelos digitales han sido clave en el desarrollo del motor aeronáutico UltraFan de la compañía, que será más silencioso y consumirá un 25% menos de combustible que el Trent 700.
Gafas inteligentes y de RV/AR
Para acceder y disfrutar del metaverso, hemos detectado que se debe desarrollar otra tecnología clave: los cascos de RV/AR. El lanzamiento de Vision Pro de Apple demostró el gran potencial de la computación espacial, pero también que es un producto para clientes muy concretos. Además, tanto el peso de los cascos como su precio prohibitivo jugaron en su contra.
Al parecer, la nueva generación de gafas inteligentes con capacidades de IA generativa tienen menos problemas en términos de peso y precio. Desde el lanzamiento de la segunda generación de gafas Ray-Ban de Meta y EssilorLuxottica en septiembre de 2023, se han vendido más de 2 millones, que utilizan el avanzado modelo de IA generativa de Meta, Llama 2. Por su parte, Google ha anunciado sus gafas ligeras de XR, con tecnología de IA de Gemini.