La IA generativa saltó a la fama tras el lanzamiento de ChatGPT en 2022. Pero el chatbot y otras plataformas IA de consumo que pueden generar nuevos contenidos en respuesta a las solicitudes son sólo el comienzo de una revolución GenAI.

A medida que las herramientas GenAI siguen proliferando, tanto las empresas como las startups están aprendiendo a operar la tecnología para aumentar la productividad y crear nuevas experiencias para empleados y consumidores.

Según una encuesta realizada por Accenture, el 74% de los ejecutivos de alto nivel planean aumentar su gasto relacionado con la IA – incluyendo GenAI – en el 2024. Esa cifra es aún mayor en América Latina, con un 84%.

Empresas de diversos sectores en América Latina, incluyendo el bancario, educación, publicidad y energía, están adoptando herramientas basadas en IA para mantener su ventaja competitiva. Al mismo tiempo, muchas empresas emergentes dependen en gran medida de las plataformas de IA para todo, desde conversar con los usuarios hasta detectar reseñas falsas de productos.

Aprovechar GenAI es una decisión fácil, pero el hardware es un cuello de botella para su adopción. Los grandes modelos lingüísticos, como GPT-4, que alimenta ChatGPT, se entrenan con vastos conjuntos de datos de texto y código que contienen billones de palabras. Para entrenar y desplegar estos modelos se necesita una extensa infraestructura informática, incluyendo unidades de procesamiento de gráficos (GPU) de alto rendimiento, capacidad de almacenamiento y recursos de red. Esta infraestructura se aloja en centros de datos con servidores ruidosos apilados hasta el techo.

La computación en nube aprovecha estos recursos de vanguardia para manejar las enormes cargas de trabajo de datos que implica la GenAI. A medida que las empresas de América Latina se apresuran a acelerar la transformación de la IA, dependen cada vez más de los servicios en la nube para posicionarla en el centro de sus prácticas empresariales.

Incorporando herramientas de IA en las empresas

Una mirada rápida a algunas de las de la GenAI en América Latina destaca la importancia de la computación en nube como facilitadora de la innovación empresarial en toda la región. Según un estudio realizado por el servicio de alojamiento web Neubox, más de la mitad de las empresas mexicanas utilizan GenAI para agilizar procesos y automatizar tareas, incluyendo, contenido comercial o literario, resumiendo información y traduciendo textos. El aumento de la productividad del personal se cita como uno de los principales beneficios de estas herramientas.

El estudio también reveló que el 78,6% de las empresas que no utilizan GenAI en la actualidad tienen previsto implementarla al corto o mediano plazo.

Un ejemplo de una empresa mexicana que aprovecha el poder de GenAI es Yana, una empresa emergente de bienestar mental que brinda apoyo emocional personalizado a más de 13 millones de personas. La compañía observó un aumento en las interacciones y el uso de la aplicación después de lanzar un chatbot impulsado por GPT en agosto de 2023.

Un área clave en la que GenAI puede aumentar las ganancias de productividad es la automatización de pruebas. Según el estudio, la GenAI acelera la identificación y scripting de casos de prueba, la notificación y corrección de errores de scripting durante la ejecución automatizada de pruebas y la redacción de correcciones una vez finalizada la prueba.

También en Brasil Itaú Unibanco, la mayor institución bancaria de América Latina, está ideando cientos de posibles aplicaciones GenAI que se desarrollarán internamente.

En Chile, el unicornio de IA Runway utiliza modelos de aprendizaje profundo para la creación y edición de vídeos.

Construyendo una nube mejorada

Toda esta actividad en el espacio GenAI de América Latina intensifica la necesidad de recursos informáticos bajo demanda. Sin embargo, el acceso a servicios de computación en la nube fiables y de alto rendimiento es un desafío en Centro y Suramérica, donde los usuarios de Internet se enfrentan a una latencia relativamente alta y una conectividad limitada.

Los proveedores globales de servicios de nube están invirtiendo miles de millones de dólares para cerrar esta brecha en la disponibilidad de infraestructura de computación en la nube. Al mismo tiempo, las empresas están aumentando su gasto en la nube para atender sus necesidades básicas, como la computación y el almacenamiento, así como también para crear, desplegar y escalar aplicaciones impulsadas por IA. Los usuarios finales en América Latina impulsaron su gasto en nube pública en un 85% de 2021 al 2022, frente al 11% en Norte América durante el mismo período, según Bessemer Venture Partners.

A pesar de la creciente disponibilidad de servicios en la nube en la región, el costo sigue siendo un problema, ya que los proveedores de nube tienen precios muy caros. Los grandes hiperescaladores tradicionales también están sobredimensionados para la mayoría de las cargas de trabajo en la nube, ofreciendo una abrumadora gama de productos auxiliares que muchas compañías no necesitan.

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El auge de proveedores de nube independientes está alterando este paradigma al poner a disposición de la región servicios de nube de alto rendimiento, resilientes y seguros, sin el software inflado y los altos costos de las plataformas de nube de los gigantes tecnológicos.

A medida que la tecnología madura y más empresas regionales construyen, despliegan e integran soluciones GenAI, se impondrán demandas sobre la infraestructura informática. Según una investigación citada por el AI Now Institute, la cantidad de potencia informática en modelos a gran escala se ha duplicado aproximadamente cada 9,9 meses desde el año 2015, mientras que, para los modelos a escala normal, el tiempo de duplicación es de tan sólo 5,7 meses.

Las necesidades informáticas de América Latina solo crecerán a medida que las ciudades, desde Ciudad de México hasta Buenos Aires, se conviertan en focos de digitalización y de la revolución de la IA. Con la llegada de un ecosistema de nube de clase mundial, es probable que la innovación local continúe generando algunos de los casos de uso más transformadores para la IA generativa.