AT&T estaría recurriendo a modelos de inteligencia artificial de código abierto mientras el gigante de las telecomunicaciones busca reducir su gasto en la tecnología de IA de Anthropic, según The Information.

La decisión refleja un cambio más amplio entre las grandes empresas, que buscan formas de controlar el creciente costo de implementar inteligencia artificial avanzada. En lugar de depender por completo de sistemas de IA propietarios, las compañías exploran cada vez más alternativas de código abierto que pueden ofrecer mayor flexibilidad y menores costos operativos.

El desarrollo también fue destacado en informes recientes compartidos por Cointelegraph, lo que subraya cómo la competencia entre los proveedores de modelos de IA afecta cada vez más a las grandes empresas de tecnología y telecomunicaciones.

AT&T busca reducir los costos de IA

AT&T ha invertido fuertemente en inteligencia artificial, ya que las empresas de telecomunicaciones buscan formas de automatizar sus operaciones y mejorar el servicio al cliente.

Como uno de los mayores operadores móviles de Estados Unidos, AT&T opera a una escala en la que las tarifas basadas en el uso de los modelos comerciales de IA pueden acumularse rápidamente en el servicio al cliente, las operaciones de red y las herramientas internas.

Los modelos avanzados de IA pueden ayudar en tareas como soporte al cliente, desarrollo de software, análisis de datos y operaciones comerciales internas.

Sin embargo, operar sistemas sofisticados de IA puede resultar costoso, especialmente cuando las empresas dependen en gran medida de modelos comerciales y pagan según el uso.

A medida que se expande la adopción de la IA, esos costos pueden convertirse en una parte significativa de los presupuestos tecnológicos.

El supuesto giro de AT&T hacia los modelos de código abierto sugiere que la empresa busca un enfoque más eficiente en costos.

Por qué la IA de código abierto está ganando atención

Los modelos de IA de código abierto se están volviendo cada vez más atractivos para las empresas.

A diferencia de los sistemas propietarios controlados por un único proveedor, los modelos de código abierto a menudo pueden ser descargados, personalizados e implementados por las propias empresas, según los términos de licencia del modelo.

Esto puede dar a las empresas mayor control sobre cómo se integran los sistemas de IA en sus operaciones.

Las empresas también podrían optimizar los modelos para cargas de trabajo específicas en lugar de pagar por el acceso a sistemas propietarios más grandes.

Para las organizaciones que procesan cantidades enormes de información, incluso reducciones modestas en los costos de IA pueden traducirse en ahorros significativos.

Anthropic enfrenta una competencia creciente

Anthropic se ha consolidado como uno de los principales proveedores de modelos avanzados de IA a través de su plataforma Claude.

La tecnología de la empresa es utilizada por empresas y desarrolladores para programación, redacción, investigación, análisis y otras tareas.

Anthropic ha atraído importantes inversiones y ha establecido alianzas con grandes empresas tecnológicas. La compañía ha recaudado miles de millones de dólares de inversores que incluyen a Google y Amazon, cuyos negocios en la nube también venden servicios de IA a clientes empresariales.

Sin embargo, el mercado de la IA se está volviendo cada vez más competitivo.

OpenAI, Google, Meta y un número creciente de desarrolladores de IA de código abierto compiten por los clientes empresariales.

La aparición de modelos de código abierto capaces podría ejercer presión adicional sobre los proveedores comerciales de IA para que demuestren que sus sistemas ofrecen un valor suficiente para justificar su costo.

La economía de la inteligencia artificial

La industria de la IA ha entrado en una fase en la que el rendimiento ya no es la única consideración para las empresas.

Las empresas también deben evaluar cuánto cuesta ejecutar la IA a gran escala.

El entrenamiento de modelos avanzados requiere recursos informáticos significativos, mientras que dar servicio a millones de usuarios puede generar gastos de infraestructura considerables y continuos.

Para los clientes empresariales, la economía puede volverse especialmente importante.

Una empresa puede elegir inicialmente un modelo de IA premium por su rendimiento, pero luego descubrir que usar el sistema entre miles de empleados genera una factura recurrente elevada.

Esto puede incentivar a las empresas a explorar alternativas.

Los modelos de código abierto ofrecen mayor control

Uno de los mayores atractivos de la IA de código abierto es el control.

Las empresas potencialmente pueden ejecutar modelos en su propia infraestructura o a través del proveedor de nube que elijan.

También pueden modificar ciertos modelos para adaptarlos mejor a aplicaciones específicas.

Esta flexibilidad puede ser especialmente útil para las grandes organizaciones con recursos técnicos considerables.

En lugar de enviar cada solicitud de IA a un proveedor externo, las empresas podrían procesar ciertas cargas de trabajo internamente.

Esto podría reducir costos y, al mismo tiempo, dar a las organizaciones mayor control sobre sus datos y su infraestructura de IA.

La privacidad de los datos es otro factor

El costo no es necesariamente la única razón por la que las empresas consideran la IA de código abierto.

La privacidad de los datos también puede desempeñar un papel importante.

Las grandes empresas procesan información sensible, incluidos registros de clientes, información financiera y datos corporativos propietarios.

Ejecutar modelos de IA en entornos controlados podría reducir la necesidad de enviar información sensible a sistemas de terceros.

Eso no convierte automáticamente a la IA de código abierto en más segura, pero puede dar a las empresas mayor control sobre cómo se procesan sus datos.

Para una empresa de telecomunicaciones como AT&T, la gestión de datos y la seguridad son especialmente importantes.

La IA se está convirtiendo en una tecnología estratégica

Las empresas de telecomunicaciones se encuentran entre los negocios con oportunidades significativas para usar la inteligencia artificial.

La IA puede ayudar a optimizar redes, predecir fallas de equipos, automatizar el servicio al cliente y mejorar la eficiencia operativa.

También puede asistir a los desarrolladores que trabajan en sistemas de software cada vez más complejos.

A medida que estas aplicaciones se expanden, las empresas necesitan sistemas de IA que no solo sean potentes, sino también económicamente sostenibles.

Por lo tanto, la decisión de explorar modelos de código abierto podría reflejar un esfuerzo más amplio por construir una infraestructura de IA más eficiente.

El cambio podría presionar los precios de la IA

Si las grandes empresas comienzan a trasladar más cargas de trabajo hacia modelos de código abierto, los proveedores comerciales de IA podrían enfrentar una mayor presión sobre los precios.

Empresas como Anthropic y OpenAI han invertido miles de millones de dólares en el desarrollo de modelos avanzados.

Sus modelos de negocio dependen de atraer clientes dispuestos a pagar por el acceso a esos sistemas.

Si los clientes eligen cada vez más alternativas más económicas para ciertas cargas de trabajo, los proveedores podrían necesitar responder con precios más bajos, mejor rendimiento o funciones empresariales adicionales.

Esa competencia podría, en última instancia, beneficiar a las empresas que adoptan la IA.

No todas las tareas de IA pueden ser reemplazadas

A pesar de las crecientes capacidades de los modelos de código abierto, es poco probable que las empresas abandonen por completo los sistemas de IA propietarios.

Los modelos comerciales avanzados pueden ofrecer un rendimiento sólido, confiabilidad y funciones empresariales especializadas.

Por lo tanto, las empresas podrían adoptar una estrategia híbrida.

Podrían usar modelos propietarios premium para tareas complejas, mientras dependen de sistemas de código abierto para cargas de trabajo rutinarias o de alto volumen.

Un enfoque de este tipo podría permitir a las empresas equilibrar el rendimiento con el costo.

La estrategia reportada de AT&T podría ser parte de esa tendencia más amplia.

La competencia de modelos de IA se está acelerando

El mercado de la IA ha cambiado rápidamente en los últimos años.

La carrera inicial se centró en gran medida en construir modelos cada vez más potentes.

Ahora, las empresas también compiten en eficiencia.

Los modelos más pequeños a veces pueden ofrecer un rendimiento sólido a costos de cómputo significativamente menores.

Los desarrolladores de código abierto también han logrado avances rápidos, lo que ofrece a las empresas más opciones que antes. Los modelos Llama publicados abiertamente por Meta se encuentran entre los ejemplos más destacados, y ayudaron a consolidar a la IA de disponibilidad abierta como una opción creíble para las grandes organizaciones.

Esto significa que las empresas ya no están limitadas a elegir entre un pequeño número de grandes proveedores de IA.

Qué significa para Anthropic

Para Anthropic, el supuesto giro de AT&T representa parte del desafío más amplio que enfrentan los proveedores de modelos de IA.

Los clientes empresariales se están volviendo más sofisticados.

Evalúan no solo la calidad del modelo, sino también el precio, la latencia, la seguridad, la personalización y las opciones de implementación.

Por lo tanto, Anthropic deberá seguir demostrando por qué su tecnología ofrece un valor suficiente para justificar su costo.

Un rendimiento sólido por sí solo podría no ser suficiente si las empresas pueden lograr resultados similares con alternativas más económicas.

El panorama más amplio

La supuesta decisión de AT&T de recurrir a modelos de IA de código abierto pone de relieve un cambio importante en la industria de la inteligencia artificial.

A medida que las empresas pasan de experimentar con la IA a implementarla en gran parte de sus operaciones, la economía de la IA se vuelve cada vez más importante.

Reducir la dependencia de modelos propietarios costosos podría ayudar a las empresas a gestionar esos costos mientras obtienen mayor control sobre su infraestructura tecnológica.

Para Anthropic y otras empresas líderes de IA, el desarrollo demuestra que los clientes empresariales tienen más opciones que nunca.

El futuro de la IA podría no estar dominado por un único tipo de modelo o proveedor.

En cambio, las empresas podrían combinar cada vez más sistemas propietarios y de código abierto según la tarea específica y los requisitos de costo y seguridad.

Para AT&T, la estrategia reportada podría ofrecer una forma de expandir la adopción de IA sin permitir que los gastos tecnológicos crezcan sin control.

Para la industria de la IA en general, es otra señal de que la siguiente etapa de la competencia no solo consistirá en construir los modelos más inteligentes. También se tratará de hacer que esos modelos sean lo suficientemente asequibles, eficientes y prácticos para que las empresas los usen a gran escala.

Autor: Ethan Collins

Periodista de criptomonedas

Ethan Collins informa sobre los desarrollos en el sector de las criptomonedas y la tecnología blockchain. Su trabajo abarca los movimientos del mercado, las actualizaciones de protocolos, los cambios regulatorios y las tendencias emergentes en los activos digitales. Se enfoca en presentar temas complejos de manera clara y accesible para un público amplio.