La inteligencia artificial (IA) está revolucionando diversos sectores de la sociedad, desde la comunicación hasta la industria. Sin embargo, los enfoques para su desarrollo varían significativamente entre diferentes regiones y empresas. Este artículo explora este fenómeno, centrándose en la discrepancia entre los gigantes tecnológicos de EE.UU. y Europa.
Gemini de Google y ChatGPT de OpenAI son dos ejemplos populares de IA, ampliamente utilizados en los Estados Unidos. Aunque pueden generar respuestas y soluciones a una amplia gama de problemas, aproximadamente el 20% de las respuestas de estos modelos son erróneas o engañosas, también conocidas como «alucinaciones». A pesar de estos errores, los gigantes tecnológicos de EE.UU. están invirtiendo masivamente en estas tecnologías, aspirando a transformar estos modelos en asistentes serviciales que pueden hablar, crear imágenes, narraciones o textos, analizar problemas y proponer soluciones.
En contraste, la industria europea de IA está adoptando un enfoque diferente. Empresas como Siemens, en colaboración con Microsoft, están centrando sus esfuerzos en el desarrollo de aplicaciones empresariales a menor escala y más proporcional a los procesos que buscan mejorar. Su objetivo es crear soluciones de IA que sean seguras, fiables y eficientes, evitando las «alucinaciones» que a menudo se presentan en los modelos de IA más grandes.
Mihails Kozlovs, miembro del Tribunal de Cuentas de la UE que ha dirigido la última auditoría sobre la IA en Europa, advierte que obviar la IA podría relegar a Europa en la carrera tecnológica. Sin embargo, Tom Hurd, investigador y creador de la organización Zeki, sostiene que la situación de Europa es menos dramática y simplemente diferente. Según Hurd, Europa está atrayendo talento en el campo de la IA, especialmente en países como Alemania, Países Bajos, Reino Unido y Suiza.
El enfoque de Europa hacia la IA también está atrayendo a expertos que abandonan las compañías de EE.UU., que Hurd considera menos diversas e inclusivas. Las empresas europeas se están centrando en la automatización en sectores como finanzas, industria, defensa y, sobre todo, salud.
Otro factor que está influyendo en esta tendencia es el alto coste de entrenamiento de los modelos de IA en EE.UU. Un informe de la Universidad de Stanford revela que el coste de entrenamiento de los modelos de IA de última generación ha alcanzado niveles sin precedentes, con la versión GPT-4 de OpenAI costando 78 millones de dólares y Gemini Ultra de Google costando 191 millones de dólares.
Michel May, investigador en inteligencia artificial de Siemens, sostiene que la industria europea tiene una tradición diferente, priorizando la confianza sobre la rapidez de lanzamiento. Esta filosofía es compartida por Norbert Gaus, vicepresidente de investigación en Siemens, quien señala que «la IA en la industria no puede permitirse alucinaciones», refiriéndose a los errores que podrían ser catastróficos en un proceso industrial.
En este sentido, la inteligencia artificial industrial europea se alimenta solo de datos propios y fiables. Su objetivo es ser flexible, abierta, servicial e interoperable, capaz de intercambiar datos de forma segura y automática, independientemente de los límites geográficos, de programación u organizativos.
En línea con estos principios, Siemens y Microsoft han lanzado recientemente en Alemania una versión de Copilot específicamente orientada a la industria. Este producto es el resultado de un proceso de maduración que ha incluido pruebas de concepto, adaptaciones, comprobaciones y experimentaciones operativas.
El enfoque europeo hacia la IA contrasta con el de los gigantes tecnológicos de EE. UU., que se centran en la interacción con el consumidor. En cambio, Europa se centra en los casos de uso empresarial y la automatización de tareas repetitivas. Esta visión es compartida por otras grandes compañías, como IBM, que también priorizan el rendimiento y la gobernanza de la IA.
