La creación de un nuevo mercado es como un maratón, al inicio los competidores buscan colocarse en una buena posición y hay muchas expectativas. Pero después los mercados entran a una etapa más tranquila, van despuntanando los líderes y el número de competidores disminuye.

En la competencia por liderar la inteligencia artificial (IA), Open AI, respaldada por Microsoft, mediante el lanzamiento de ChatGPT logró posicionarse como la empresa líder de este sector atrayendo una cantidad enorme de usuarios (Dato Crucial 1). Al inicio de 2023, las empresas de IA acapararon buena parte de todas las inversiones de capital de riesgo (Dato Crucial 2).

El último modelo IA de Open AI, GPT-4, está superando muchas expectativas como la capacidad de resolver problemas matemáticos. En cuestión tecnológica, el competidor más cercano de OpenAI es Anthropic con su modelo Claude2, aunque GPT-4 sigue conservando una ventaja considerable. Pero, lo más importante es que OpenAI está empezando a obtener ingresos importantes (Dato Crucial 3).

Para que OpenAI logre convertir su ventaja inicial en una ventaja duradera y se coloque como una de las grandes empresas tecnológicas tiene que evitar ser superado por sus rivales que estarán atentos para aprender de los errores de esta compañía.

Open AI se fundó en 2015 por empresarios como Sam Altman, actual director de la empresa. El objetivo de la empresa es construir una inteligencia artificial general que iguale e incluso supere las capacidades de cualquier persona. Para lograrlo, el personal de Open AI buscó aprovechar cantidades masivas de poder informático. En 2017, Google publicó un artículo acerca de una técnica de aprendizaje automático que nombraron transformer. Los ingenieros de Open AI potenciaron esa técnica de aprendizaje con cantidades masivas de información extraída de internet. El resultado fue el generative pre-trained transformer (gpt).

Para obtener suficientes recursos, OpenAI recurrió a un complejo esquema financiero. En 2019, OpenAI creó una empresa de beneficio limitado en la que los inversores podrían ganar como máximo 100 veces su inversión inicial. En esta empresa de beneficio limitado el capital no se reparte entre los inversionistas, lo que se distribuye son unidades de participación de los beneficios futuros que no incluye derechos de propiedad. Además, OpenAI se reserva el derecho de reinvertir todos los beneficios hasta que logre construir una inteligencia artificial general.

Varios inversores de OpenAI se han retirado, como fue el caso de Elon Musk. Pero la empresa ha logrado retener a muchos inversores, y se ha vuelto más atractiva al modificar el límite de ganancias de los inversores a uno basado en un porcentaje de la tasa de rendimiento anual, aunque aún no se confirma cual será el porcentaje máximo. Hasta ahora, Micrososft proporciona la mayor parte del financiamiento y, mediante la división de nube Azure, también brinda la potencia de procesamiento informático que Open AI necesita (Dato Crucial 4).

Para seguir mejorando sus modelos de IA, OpenAI precisa enormes cantidades de capital. De hecho, el entrenamiento de GPT-4 fue mucho más costoso que el de GPT-3 (Dato Crucial 5). Por ahora, hay inversores dispuestos a invertir más, pero esperan que sus inversiones generen ganancias. Por tanto, OpenAI sabe que para lograr construir su IA general deberá comportarse como cualquier otra empresa y generar buenas ganancias. De hecho, fuentes familiarizadas con esta empresa señalan que no están desarrollando GPT-5 por los costos, y que la empresa se está enfocando en GPT 4.5 cuyo propósito es brindar la misma capacidad de GPT 4 pero con costos de operación muy reducidos.

Un vendedor ejemplar

No es necesario que la IA general llegue para que los modelos IA generen ganancias. Las capacidades de ChatGPT pusieron en la mira a OpenAI, y aunque las visitas al popular chat han caído, los negocios de la empresa ya no se limitan a dicho chat (Dato Crucial 6). Ahora, OpenAI está creando productos diseñados específicamente para grandes clientes corporativos, como el banco de inversión Morgan Stanley; y también ofrece herramientas para que desarrolladores creen sus propios productos a partir de sus modelos de IA. Además, OpenAI tiene un fondo para invertir en pequeñas empresas de IA emergentes que crean aplicaciones usando la plataforma de OpenAI (Dato Crucial 7). Mediante esta estrategia, se promueven los modelos IA de OpenAI, y esta empresa puede beneficiarse mucho, si se crea algún producto exitoso.

Open AI tiene varias ventajas en su mercado. La creación de modelos de IA, como GPT, es sumamente costosa, por lo que es difícil que lleguen nuevos competidores. Además, la creación de herramientas IA de acuerdo con las necesidades específicas de una empresa requiere información sensible, dificultando que las empresas cambien de proveedor. Realmente no hay muchas personas en el mundo con la capacidad de crear novedosos modelos de entrenamiento de IA, y muchas de estas personas ya trabajan en OpenAI.

La cuestión es que todas esas ventajas no garantizan que OpenAI se consolide como la empresa que domine totalmente su sector. El tipo de fenómenos en red que generan un crecimiento exponencial, como el que se dio con Alphabet, Meta y Amazon, aún no aparecen para OpenAI. Por otra parte, Open AI tiene que lidiar con los altos costos de experimentación que implica ser la pionera de su sector; mientras que todas las ideas fallidas de esta empresa serán aprovechadas por sus competidores que no gastarán en proyectos sin futuro.

Al mismo tiempo, OpenAI no puede establecer precios de sus productos de forma unilateral pues algunos clientes quieren reducir su dependencia de esta empresa y existen opciones como Anthropic. Además, gigantes tecnológicos como Google trabajan en sus modelos de IA, por lo que OpenAI también está obligada a seguir mejorando sus modelos.

Otros temas que también acechan a OpenAI es su modelo de código cerrado pues empresas preocupadas por la privacidad de sus datos podrían desconfiar de estos modelos por ser una especie de caja negra de la que no pueden ver nada, y por tanto preferir modelos de IA de código abierto, como LLAMA2 de META, pues pueden ser revisados por los ingenieros de las empresas.

Por otra parte, empresas de software pueden decidir crear sus propios modelos y diseñarlos de forma específica a sus necesidades reduciendo los costos. Por ejemplo, Character AI se alejó de la idea de la IA general y se enfocó en un programa que solamente crea personalidades virtuales basadas en determinados personajes, esto le permitió reducir costos trabajando con una cantidad limitada de datos, y es la segunda aplicación de IA más popular por detrás de ChatGPT.

El dilema es cuánto valor puede obtenerse de un modelo de IA general. Si no es mucho el valor que puede generarse de este tipo de modelos, empresas especializadas como Character AI serán las ganadoras. Por el contrario, empresarios como Mike Speiser, de Sutter Hill Ventures, creen que el mercado de IA será dominado por un pequeño oligopolio con unos cuantos modelos de IA generales sostenidos por las ganancias generadas por numerosos modelos de IA entrenados para tareas muy específicas.