Inversión en IA en 2024: comprensión de los componentes básicos

Estos son solo algunos desarrollos recientes que destacan el ritmo acelerado de la integración de LLM:

RUMOR DE APPLE: El rumor es que Siri de Apple planea aprovechar la IA generativa en su conferencia de desarrolladores de junio , prometiendo conversaciones más naturales y una personalización más profunda del usuario. El tiempo dirá. Apple ha sido horrible con Siri, pero estos modelos pueden cambiar las reglas del juego para ellos.
MICROSOFT: Su clave Copilot integra herramientas de IA en su flujo de trabajo . No sabemos exactamente el flujo de usuarios, pero me imagino que incorpora voz y tal vez solicite a una IA que revise lo que sea en lo que esté trabajando… No han sido muy buenos con las experiencias de los consumidores, así que guardaré mis pensamientos hasta el lanzamiento.
LEGAL: Una startup de tecnología legal llamada Robin AI obtiene 26 millones de dólares para automatizar la redacción y las negociaciones de contratos , lo que muestra las incursiones de la IA en sectores tradicionalmente basados ​​en el papel. La IA está al frente y al centro, pero la interfaz parece elegante.
DESARROLLADORES: Replicate AI recauda 40 millones de dólares para democratizar el acceso a modelos de IA como Stable Diffusion 2.0 y Llama 2 , empoderando a varios millones de desarrolladores. Esto es clave, ya que estas plataformas proporcionan las herramientas para que los desarrolladores incorporen IA en su front-end y backend.

A continuación se muestran algunos ejemplos interesantes de dónde la IA multimodal ocupa un lugar central:

1. Atención médica personalizada:  análisis conjunto de imágenes médicas, signos vitales e historial del paciente para diagnósticos y planes de tratamiento más rápidos y precisos. Me imagino que la historia clínica electrónica desempeña un papel fundamental. La compra  de Cerner  por parte de Oracle  parece mucho más interesante ahora.

2. Experiencias de compra mejoradas:  combinación de detalles visuales del producto con reseñas y datos de interacción del cliente para sugerir recomendaciones personalizadas y predecir tendencias de compra. Adobe  ha estado trabajando en esto durante mucho tiempo. Ahora tienen FireFly AI. Es posible que Salesforce Einstein ahora se parezca más a Einstein.

3. Moderación de contenido automatizada:  identificar y moderar contenido dañino en plataformas de redes sociales analizando texto, imágenes y audio juntos. Meta o Facebook es la  única  plataforma que muestra informes sobre cosas como la puesta en peligro de niños y cómo sus modelos encontraron proactivamente el 99% de los casos.

4. Servicio al cliente más inteligente:  técnicos que reciben sonido e imágenes para diagnosticar problemas y chatbots que analizan texto, tono y expresiones faciales para ofrecer asistencia personalizada.

5. Vehículos autónomos:  Los vehículos autónomos dependen de varios sensores como cámaras, radares y LiDAR para navegar en entornos complejos de forma segura e inteligente. Este parece ser uno de los momentos decisivos para el sector automovilístico.

En el futuro, y como inversores, esperamos ver los elementos clave para una inversión exitosa en IA.
Nos estamos centrando en lo siguiente:

1. Los modelos propietarios como modelos básicos probablemente se mercantilizarán con el tiempo: La velocidad a la que se han creado los modelos sugiere que los modelos básicos probablemente se mercantilicen. Lo que significa que sólo aquellos con mucho dinero, acceso a infraestructura informática y una base masiva de usuarios sobrevivirán a la eventual curva de costos a la baja. Esto no sugiere que no tenga valor invertir en empresas independientes que construyen modelos básicos ; simplemente creemos que son las que corren mayor riesgo de compresión de precios y, por lo tanto, de márgenes con el tiempo. Especialmente si depende de recursos informáticos de terceros. Por lo tanto, es necesario distinguir entre quienes simplemente adoptan modelos disponibles y quienes construyen o aprovechan de manera distintiva modelos. Al igual que vimos software verticalizado, es decir, Veeva CRM para atención médica y Salesforce en finanzas, veremos lo mismo aquí.
2. Alimentación (cómputo, almacenamiento, chips, software):  empresas que se destacan en la creación de capacidades integradas de software y hardware para impulsar soluciones de inteligencia artificial. Nos hemos apegado a este punto de vista y creemos que el poder del hardware y el software, aunque sea difícil, reinará de forma suprema. Los proveedores de hardware están preparados para atravesar ciclos familiares en los que el almacenamiento y la informática se vinculan a ciclos económicos, reflejando patrones observados en el pasado.
3. Datos únicos:  confiar únicamente en conjuntos de datos únicos, en lugar de datos abiertos de Internet, proporciona una mayor defensa. La clave de los fosos económicos radica en poseer datos que difieran de los de sus competidores, creando más valor del que ellos pueden ofrecer. Esta diferenciación es crucial para una ventaja sostenible. Tomemos como ejemplo a Zillow. Si bien tienen acceso a los datos de la MLS, al igual que todos los demás, lo que los distingue es el acceso a tres veces la cantidad de puntos de contacto de los usuarios en comparación con su competidor más cercano. Estos amplios datos de interacción del usuario les brindan una ventaja distintiva en el mercado.
4. Organización de datos:  las empresas con prácticas superiores de organización de datos pueden aprovechar sus datos de manera eficiente para obtener mejores resultados a un costo menor. Hablamos con alguien crítico para Walmart y le revelamos el desafío de los conjuntos de datos aislados, incluido el inventario y el tráfico de visitantes. De esta situación surgen dos oportunidades: en primer lugar, empresas como Snowflake, Databricks y Teradata pueden ayudar a consolidar datos y, en segundo lugar, las empresas que se someten al proceso organizativo pueden generar resultados más eficientes. Aquí surgirán nuevas empresas.
5. Gobernanza:  Es fundamental garantizar mecanismos de gobernanza sólidos para los datos de IA. Hablamos con  Debu Chatterjee  de  Konfer  (mira nuestra conversación aquí ). Nos quedó claro que la gobernanza era fundamental pero no central en este momento. Esto implica mantener la integridad de los datos, el cumplimiento de las regulaciones y establecer prácticas éticas. Las empresas con marcos de gobierno sólidos se posicionan para lograr el éxito y la confianza a largo plazo  .

Pensamientos finales
Para los inversores, el campo de la IA presenta tanto desafíos como oportunidades. Si bien los modelos básicos pueden convertirse en productos básicos, las empresas que se destacan en soluciones integradas de hardware y software, aprovechan datos únicos y emplean prácticas sólidas de organización de datos están preparadas para el éxito. Las empresas que pueden combinar todos estos factores probablemente estén mejor posicionadas. Además, e igualmente importante, identificar empresas que prioricen una gobernanza sólida y prácticas éticas será crucial para navegar en el panorama cambiante de la IA. En Avory & Co. estamos entusiasmados de invertir en empresas que están dando forma al futuro de la IA, garantizando que sus innovaciones beneficien tanto a los inversores individuales como a la sociedad en su conjunto.

 fuente:  @_SeanDavid