Investigación vs. Desarrollo: Descubriendo la Ventaja en la Innovación de la IA

El Cambio en el Panorama de la Investigación y el Desarrollo en IA

La investigación y desarrollo (I+D) se asemeja a una quimera mitológica, con dos cabezas distintas—la investigación y el desarrollo—que funcionan en conjunto para impulsar la innovación.

Investigación: La Base de la Innovación

Los investigadores, a menudo con sólidos antecedentes académicos, se dedican a publicar artículos, solicitar patentes y explorar ideas a largo plazo. Su trabajo plantea preguntas desafiantes y busca respuestas innovadoras, allanando el camino hacia futuros descubrimientos.

Desarrollo: El Motor de los Resultados

Por otro lado, los desarrolladores son reconocidos por sus habilidades prácticas para resolver problemas. Los equipos de desarrollo operan en ciclos rápidos, enfocados en entregar resultados claros y medibles. Si bien algunos críticos argumentan que estos equipos simplemente reempaquetan productos existentes, son las implementaciones técnicas las que influyen significativamente en la adopción por parte de los usuarios.

Si I+D fuera un equipo de baloncesto, los jugadores saldrían del departamento de desarrollo, mientras que el equipo de investigación podría cuestionar si el baloncesto es el juego óptimo a jugar.

Parámetros Cambiantes de la IA

Estamos presenciando una transformación en el sector de la IA. Mientras las empresas S&P y Fortune 500 continúan contratando investigadores de IA, los fundamentos están evolucionando.

Consideremos las grandes empresas de software: sus activos fundamentales—tradicionalmente considerados como edificios o fábricas—ahora son enormes bases de código que antes tomaban años en replicarse. Con la codificación automática impulsada por IA, el equivalente sería robots construyendo hogares en horas y a una fracción del costo.

Estos cambios indican un cambio significativo en las barreras de entrada y los impulsores de valor. En consecuencia, la fosa de IA—la barrera protectora contra la competencia—también ha evolucionado. Hoy en día, las fosas comerciales sostenibles derivan más del compromiso del usuario y de las ofertas de productos que de la investigación innovadora.

Maximizando Retornos en Inversiones de IA

Empresas como OpenAI, Google, Meta y Anthropic han invertido significativamente en equipos de investigación para desarrollar modelos de lenguaje de gran escala (LLMs) superiores. Si bien estas inversiones son críticas para el progreso social, obtener patentes por sí solo no garantiza un sólido retorno de inversión (ROI) para las startups de IA.

El verdadero factor decisivo radica en el desarrollo—el proceso de convertir estos LLMs en productos viables. A medida que nuevas startups emergen y empresas consolidadas integran tecnologías de vanguardia, el valor duradero en IA se cultiva en tres áreas clave:

1. Infraestructura de IA: A medida que las organizaciones adoptan IA, su infraestructura debe evolucionar para satisfacer nuevas demandas computacionales. Esta evolución comienza con chips especializados y se extiende a través de redes de datos que aseguran un flujo continuo de datos de IA. Las empresas que se adapten a esta infraestructura deben seguir una trayectoria similar a la de Snowflake en la computación en la nube.

2. Utilidad de los LLMs: Con la rápida evolución de los LLMs, las grandes organizaciones enfrentan desafíos más allá de seleccionar las mejores tecnologías; deben aplicar efectivamente estas tecnologías a casos de uso específicos. Existe un gran potencial para las empresas que empoderan a no especialistas en IA, entre millones de codificadores, para aprovechar fácilmente los avances de los LLM.

3. Productos Verticales de LLM: La transformación del juego también desbloquea nuevas oportunidades de productos. Así como Uber prosperó con la llegada de los teléfonos inteligentes, fundadores innovadores sin duda presentarán productos revolucionarios que antes eran inimaginables.

Conclusión

El éxito en IA ya no se trata únicamente de investigación pionera; ahora se centra en la aplicación práctica. Aunque la investigación sienta las bases para futuros avances, el verdadero valor reside en el desarrollo—la forma en que las ideas se traducen en productos accionables.

La fosa moderna de IA se construye a partir de productos excepcionales impulsados por IA en lugar de galardones de investigación. Las organizaciones que priorizan herramientas amigables para el usuario, una integración ágil de IA y soluciones creativas impulsadas por LLM estarán a la vanguardia en el paisaje evolucionado de las aplicaciones de IA.