Aunque sólo duró unas horas, en verano hubo una noticia que fue muy impactante. Elon Musk dejaba de ser el hombre más rico del mundo. Algunos pensaron, no sin argumentos, que su caída se debía a su deriva política, a la que ya se puede empezar a considerar un fallido relanzamiento de Twitter (X) o al estancamiento de las ventas de Tesla. Seguir leyendo
Soplan buenos vientos para la inteligencia artificial, pero hay que saber recogerlos
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Aunque sólo duró unas horas, en verano hubo una noticia que fue muy impactante. Elon Musk dejaba de ser el hombre más rico del mundo. Algunos pensaron, no sin argumentos, que su caída se debía a su deriva política, a la que ya se puede empezar a considerar un fallido relanzamiento de Twitter (X) o al estancamiento de las ventas de Tesla. El cofundador de Oracle Larry Ellison, cuya empresa participó en una revalorización de la bolsa sin precedentes en los tiempos modernos, ostentó el título de mayor fortuna del planeta durante casi un día a mediados de julio. Eso le hizo escalar, según el Índice de Multimillonarios de Bloomberg, hasta la primera posición, que horas después recuperaría el magnate sudafricano. Sin embargo, Larry Ellison se ha consolidado en una segunda posición objetiva como resultado del éxito de su gestión empresarial. A finales de septiembre, las acciones habían subido un 45%, impulsadas por el interés que despierta todo lo relacionado con la inteligencia artificial. Pero, entre todas las empresas de inteligencia artificial, ¿por qué el mercado premia especialmente a la compañía tejana? La explicación puede ser sencilla. Mientras el mundo se centra en los modelos de IA generativa y sus aplicaciones, Ellison y Oracle han estado construyendo en silencio la columna vertebral que los sustenta. No son las únicas empresas que lo hacen, por supuesto. Hay muchas otras empresas que centran sus esfuerzos en apoyar un ecosistema que necesita muchas variables, no sólo el desarrollo de LLM. La experiencia de hoy hace un dicho muy conocido entre el mundo empresarial. Cuando llegó la fiebre del oro, cuentan, no se hicieron ricos los que lo descubrieron ni los que lo explotaron, sino los que vendieron picos y palas. El impacto en la economía real. Lo cierto es que, como señala un análisis publicado por The New York Times, el AI ya está teniendo repercusiones en la «economía real». Pero para sostenerla es necesario un escenario en el que también se necesiten fábricas de semiconductores, centros de datos o parques de energías renovables para mantenerlos operativos. Los datos facilitados por el banco de inversión USB al Times hablan de que este año, toda esta industria derivada de la AI moverá inversiones por valor de 375. 000 millones de dólares. Son cuentas globales, que escalarán hasta los 500. 000 millones de dólares en 2026. Son buenos vientos para la AI, pero hay que saber recogerlos. El experimentado navegante que es Larry Ellison (vivió varios meses en su yate mientras se celebraba en Valencia la Copa América de Vela) ha sabido hacerlo, también en el terreno político. Su participación en el mediático proyecto Stargate, demuestra su capacidad para moverse entre los grandes contratistas pasando bastante desapercibido, sin apenas generar ruido negativo. La lección que se desprende de todo esto es que no todo el valor de la AI está en la espectacularidad del modelo LLM. También está en lo cotidiano, en el poder de procesar datos, garantizar una latencia aceptable y ofrecer soberanía, gobernanza, disponibilidad y escalabilidad. Ninguna de estas cuestiones es menor. El escrutinio reglamentario al que se somete la AI en la mayoría de los mercados es cada vez más crítico por parte del Gobierno. Empresas como IBM centran en este campo gran parte de su apuesta ofreciendo garantías para sectores altamente regulados como la sanidad o la banca. La inferencia masiva y la necesidad de baja latencia, privacidad y gobernanza, hacen que no sólo se tenga en cuenta la cantidad de hardware, sino dónde se tiene, cómo se conecta, la cercanía de los datos y la fiabilidad de la infraestructura. Muchas empresas buscan trabajo en este grupo, que incluye a las que ofrecen no sólo modelos, sino también tuberías, cables, acero, energía y centros informáticos que hacen funcionar los modelos. Y eso es un montón de creadores de modelos y grandes clientes (empresas, gobiernos, instituciones reguladas) pagan generosamente. Y lo que el mercado, según las cifras, se valora. Pero más allá de quién amó la fortuna más deorbida del planeta, hay una cosa clara. Todos debemos crear una base sólida para que usted pueda utilizar una tecnología que, bien empleada, beneficiará a todos. La AI puede tener muchos riesgos, pero el mayor de todos es no usarla. Parece justo que el mercado premie a quienes construyen su infraestructura. Hoy es tarea de todos terminar de construirla y usarla con cabeza. . Alicia Richart es socia de IBM Consulting
