Los llamados a una regulación federal de la IA en Estados Unidos y una posible desaceleración global del desarrollo de modelos de frontera están generando incertidumbre para las empresas. Las compañías evalúan si futuras restricciones podrían afectar su uso de modelos de pesos abiertos, particularmente los desarrollados en China, mientras crece la demanda de alternativas de menor costo frente a los sistemas propietarios.

El lunes, el portavoz del Ministerio de Relaciones Exteriores de China, Guo Jiakun, describió los llamados recientes de las empresas de IA de frontera Anthropic y OpenAI a desacelerar la IA como “alarmismo, confrontación y competencia despiadada”.

Los comentarios de Jiakun siguieron a un ensayo publicado durante el fin de semana por Dario Amodei, CEO y cofundador de Anthropic. En el ensayo, Amodei pidió a la industria global de la IA desacelerar el avance de las capacidades de los modelos de frontera y exhortó a los países democráticos a coordinarse con las empresas de IA de frontera.

El ensayo de Amodei se publicó cuatro días después de que el director de asuntos globales de OpenAI difundiera un comunicado en el que pedía una política federal sobre IA. El comunicado se publicó el mismo día en que renunció un investigador de IA que había trabajado para Anthropic, quien afirmó que ni OpenAI ni Anthropic actúan de manera responsable. El investigador también sostuvo que la tecnología podría conducir a la extinción humana.

Estos acontecimientos siguieron a un llamado realizado en julio por empleados de Anthropic, Google, Meta y OpenAI para que el gobierno de Estados Unidos apoyara una gobernanza internacional destinada a regular el ritmo del desarrollo de la IA.

Las empresas enfrentan un panorama incierto

A medida que aumentan los llamados a la acción gubernamental, las empresas deben tomar decisiones tecnológicas en medio de una incertidumbre adicional en torno a un campo que ya está cambiando rápidamente.

“Las empresas tienen que elegir plataformas de IA, proveedores, capacidades, arquitecturas y modelos operativos sabiendo que la tecnología subyacente puede cambiar antes de que esas inversiones maduren por completo”, afirmó Kashyap Kompella, fundador de RPA2AI Research. “El debate de confrontación agrega varias incertidumbres nuevas al mismo tiempo”.

Entre las preguntas que enfrentan las compañías están si el desarrollo de modelos de frontera continuará al ritmo actual o se desacelerará, si los modelos abiertos podrían quedar sujetos a restricciones y si algunas capacidades importantes de la IA permanecerán bajo control privado. Estas preguntas también convierten la selección de proveedores, el acceso a modelos y los requisitos de gobernanza en partes de una misma decisión de planificación tecnológica, en lugar de asuntos separados.

David Nicholson, analista de Futurum Group, afirmó que algunas de estas preocupaciones podrían favorecer los intereses de OpenAI y Anthropic. Las empresas reconocen cada vez más que, pese al rendimiento de los modelos de frontera, esos sistemas cuestan más que los modelos abiertos. En algunos casos, las compañías pueden lograr más a un costo menor mediante modelos de IA más pequeños, de pesos abiertos o completamente de código abierto, señaló.

“Cada día que pasa, menos cargas de trabajo necesitan legítimamente lo que puede ofrecer la vanguardia de los modelos de frontera”, dijo Nicholson, quien señaló que Anthropic y OpenAI se acercan a ofertas públicas iniciales muy esperadas y potencialmente lucrativas.

“No hay duda de que la vanguardia de los modelos de frontera es impresionante, pero cuando empiezas a calcular el costo de lo que estás pagando y observas la tarea concreta, existen formas económicamente más eficientes de hacer lo que OpenAI y Anthropic ofrecen al mercado”, añadió.

Presión de los modelos abiertos

A medida que OpenAI y Anthropic enfrentan una presión creciente sobre sus precios por parte de desarrolladores de modelos mayormente abiertos, algunos analistas consideran que sus llamados a una regulación federal de la IA están vinculados no solo a preocupaciones más amplias sobre la seguridad, sino también a esfuerzos por mantener su posición en el mercado de la IA.

“Con el objetivo de preservar su duopolio en este espacio, están dispuestos a permitir que el gobierno los regule”, dijo Nicholson. “Lo que están pidiendo es que el gobierno federal intervenga y los proteja de la competencia china”.

Los avances recientes de proveedores chinos de IA, entre ellos Alibaba, Moonshot AI y Z.ai, han puesto de relieve las crecientes capacidades de los modelos abiertos. Nicholson afirmó que las empresas de modelos de frontera han reconocido que los modelos abiertos se están acercando a la calidad de sus sistemas, aunque siguen disponibles a un costo considerablemente menor.

“Están bajo asedio por la aparición de todos estos modelos de pesos abiertos”, dijo Lian Jye Su, analista de Omdia, una división de Informa TechTarget. “Es un riesgo empresarial que enfrentan justo antes de la OPI”.

Su afirmó que los proveedores chinos también han sostenido que los llamados a la regulación están particularmente asociados con Estados Unidos, porque China ya está introduciendo normas para la IA. China introdujo recientemente normas destinadas a impedir que los menores establezcan relaciones con chatbots de IA.

“Tal vez sea por la OPI, tal vez sea del interés de [Anthropic] desacelerar las cosas, pero sigue siendo algo muy importante porque, fundamentalmente, Estados Unidos no cuenta con esa regulación de gobernanza de la IA en comparación con China”, dijo Su.

Añadió que Anthropic también considera el código abierto un posible riesgo, porque es un marco tecnológico descentralizado y altamente público con menos gobernanza.

Protección frente a la incertidumbre regulatoria

Para las empresas, la incertidumbre sobre si las futuras regulaciones se aplicarán a la IA de código abierto, combinada con las tensiones geopolíticas relacionadas con los modelos chinos, podría llevar a algunas compañías a seguir utilizando modelos de frontera pese a su mayor costo. Nicholson dijo que las empresas podrían hacerlo para protegerse ante la posibilidad de que la regulación afecte otras opciones en el futuro.

“[Las empresas] están dispuestas a pagar por certeza”, afirmó.

Kompella dijo que las empresas deberían responder a la incertidumbre regulatoria con un enfoque proactivo. “La gobernanza tiene que convertirse en una capacidad operativa, no en un ejercicio para marcar casillas”, afirmó.

Señaló que las compañías no pueden tratar la gobernanza de la IA como un documento de políticas que se revisa únicamente de forma periódica.

“Eso es insuficiente para sistemas que pueden acceder a datos, escribir código, utilizar herramientas, tomar decisiones y actuar de manera autónoma”, dijo Kompella.

Recomendó a las empresas priorizar los programas de acceso anticipado y de prueba para mantenerse cerca de las capacidades de frontera, particularmente en materia de ciberseguridad de la IA.

“La preparación cibernética se vuelve central”, continuó Kompella. “A medida que los sistemas agénticos adquieren capacidades ofensivas y defensivas más sólidas, los equipos de seguridad deben asumir que la IA comprimirá tanto los ciclos de ataque como los de respuesta”.

Fuente: AI Business