Lo que la crisis de una de las IA más famosas revela sobre el gran problema de la industria

Stable Difusion es una de las inteligencias artificiales generativas más populares de Internet, especialmente entre aquellos que utilizan esta tecnología para crear recursos gráficos. Entró en juego en agosto de 2022, un tiempo que ahora parece casi prehistórico después de todo lo acontecido tras el lanzamiento de ChatGPT y la carrera iniciada por Microsoft o Google. Esta herramienta se granjeó una fama casi instantánea, entre otras cosas, por su capacidad para alternar entre diferentes estilos y para generar conceptos abstractos. Aunque sus creadores también han incursionado en el campo del vídeo, este ha sido el producto que más ha dado de qué hablar.

Ahora, la compañía detrás de Stable Difusion, Stability AI, está atravesando la que ha sido su mayor crisis en su corta historia. Y eso que también han tenido que afrontar cosas como una demanda de Getty Images, después de que esta compañía comprobase que habían utilizado parte de su contenido licenciado para entrenar sus modelos.

Stability AI llevaba meses perdiendo directivos y figuras importantes dentro de su organigrama. Pero en las últimas semanas se ha agravado, ya que varios investigadores clave en la creación y desarrollo de Stable Difusion. Lejos de taponarse, la fuga de talento se agravó el pasado fin de semana con la salida de Emad Mostaque, fundador y CEO de la compañía. El directivo afirmó que se va para perseguir la “IA descentralizada y abierta”.

Una declaración de intenciones que deja entrever una de las discusiones que se está viviendo en el seno de esta compañía y otras del sector: la de que después de una etapa de barra libre de gasto toca pensar cómo se va a rentabilizar los productos creados y la tecnología desarrollada. Un informe de Bloomberg ya había sacado a la luz el enorme gasto de la compañía, que estaba invirtiendo mensualmente cerca de 8 millones de dólares, pero estaba facturando una pequeña fracción de ese presupuesto. Algo que estaba acabando con la paciencia de los que pagaban la fiesta que, además de pedir la salida de Mostaque, empujaban para lograr un enfoque más comercial.

¿Un problema generalizado?

Esto no es ni mucho menos un problema particular. Es algo generalizado, casi endémico.

Según CB Insights, una de las consultoras de referencia en materia de empresas emergentes, hay startups de inteligencia artificial que tienen una valoración muy superior a su nivel de ingresos. En un informe publicado esta semana, señalan que hay firmas que han sido tasadas en hasta 150 veces más que su proyección de facturación. En el caso de las más conocidas, como Antrophic u OpenAI, la brecha se reduce notablemente, pero los múltiplos son de 20 y 18, respectivamente. Desde CB Insights señalan que ambas compañías han conseguido aumentar su escala de ingresos con las “suscripciones a sus chatbots y el acceso de terceros a sus modelos de lenguaje”.

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¿Cuál es el problema, especialmente de las empresas más pequeñas? Que al igual que ha ocurrido con Stability AI, los inversores están pidiendo un mayor enfoque en la monetización de las compañías. Los tipos de interés siguen altos y el coste del hardware para entrenar y ejecutar algoritmos y sistemas de IA está incrementándose.

Las GPU de Nvidia válidas para IA van desde los 10.000 dólares del modelo más discreto, la A100, hasta los más de 30.000 dólares que pueden llegar a costar las H100, más capaces y rápidas. La nueva generación de chips prémium de la compañía, la principal opción que hay en el mercado, pueden costar entre 30.000 y 40.000 dólares, tal y como deslizó el propio CEO de la compañía en una entrevista.

Pero a esta ecuación hay que añadirle un elemento más: la guerra por el talento. Era algo habitual ya en Silicon Valley, pero con la inteligencia artificial generativa parece que se ha multiplicado este problema ya que faltan perfiles en todas las categorías. Además, ya no son las tecnológicas las únicas que están en esta pelea. Es cierto que son las que lideran la contratación de estos perfiles, pero un informe de la consultora británica Zeki Research sobre este tema apuntaba a que multinacionales financieras como JP Morgan también están atrayendo un buen número de especialistas en la materia, al igual que el sector sanitario o el industrial.

Suleiman como síntoma

Cuanto más se escala en la pirámide laboral, más se agrava la carencia. Esto ha desatado una nueva práctica: fichar personas de referencia y no comprar empresas. Algo que se entiende muy bien con la última jugada de Microsoft. La compañía, pareja de baile de OpenAI en todo esto de la inteligencia artificial generativa, anunció hace unos días el fichaje de Mustafá Suleiman, cofundador de DeepMind, firma que abandonó hace dos años.

Esta compañía echó a andar en 2010 y rápidamente se convirtió, por así decirlo, en la OpenAI de aquel momento. Algo que hizo que Google se fijase en ella y acabase comprándola para convertirse en una potencia de la inteligencia artificial, algo que lideró hasta la irrupción de Altman y ChatGPT.

Suleiman abandonó la compañía en 2022. Salió por la puerta de atrás, envuelto en una polémica de acoso laboral. Su socio, Demis Hassabis, se acabaría convirtiendo en la mano derecha de Sundar Pichai, CEO del buscador, en todo lo que se refiere a inteligencia artificial. Mientras tanto, su ex compañero montó Inflection AI junto a otros colaboradores. Por ahora la compañía se dedicó en un primer momento al desarrollo de tecnología conversacional y ya tenía en el mercado un primer chatbot bautizado Pi, pensado para dar soporte emocional a los usuarios.

Los avances de la compañía hicieron que en verano del pasado año, la startup pudiese cerrar financiación por 1.300 millones de dólares, entre ellas por parte de Nvidia y Microsoft, algo que catapultó su valoración hasta los 4.000 millones de dólares.

Si alguien hubiese querido comprar esta startup para incorporar tecnología y personas clave, hubiese tenido que soltar una importante cantidad. Si esa empresa además fuese una gran tecnológica hubiese tenido que pasar el vía crucis regulatorio y la aprobación de la FTC, la Comisión Federal de Comercio, que desde que Lina Khan la dirige está mucho más encima de estas operaciones.

En lugar de eso, lo que ha hecho Microsoft ha sido fichar a Suleiman, que ahora pasará a dirigir una división dedicada a crear soluciones de IA generativa para el común de los mortales. Aunque en la parte corporativa parece que han ido dando pasos en firme, parece que en la parte de consumo tienen el mismo problema que todo el mundo: monetizarlo. La cuestión es que Suleiman no aterriza solo, sino que se trae a otras personas clave de su compañía. Entre ellas Karen Simonyan, que ahora será ingeniera jefe de la nueva división de Microsoft. Es una persona que acompaña al fundador de Inflection AI desde los tiempos de DeepMind.

Su nombre no es muy conocido para el gran público, aunque algunos de los frutos de su trabajo sí lo son. En su currículum se incluyen desarrollos como Alpha Zero, una IA que sorprendió al mundo tras aprender a jugar al ajedrez y al juego Go en un tiempo récord, pudiendo confrontar con los humanos más capaces en estas disciplinas.

Es decir, la empresa de Nadella ha conseguido hacerse con gran parte de los perfiles clave de Inflection y su conocimiento sin necesidad de comprar toda la compañía. Esto es probable que, de una manera u otra, vuelva a ocurrir. Desde Microsoft hasta Google, pasando por Nvidia o Amazon, han estado invirtiendo activamente en startups que despuntaban en esto de la IA generativa. Han puesto los huevos en muchas cestas, intercambiando el acceso a cómputo informático y hardware de alta calidad, a cambio de participación económica o acceso a sus desarrollos. Esto, sin lugar a dudas, ha facilitado la aproximación de Suleiman y su equipo a los de Redmond. Eso sí, la estrategia ha levantado las suspicacias de la FTC, que ya está investigando estas prácticas. “Pretendemos aclarar si las inversiones y asociaciones fomentadas por las grandes empresas pueden distorsionar la innovación o socavar la competencia”, aseguró Lina Khan.

Startups pequeñas, talento concentrado

Esto ha sido posible porque en los últimos años, especialmente en torno al software, se ha generalizado la figura de unicornios (empresas valoradas en más de 1.000 millones de dólares) con plantillas muy cortas, donde el talento se concentra en pocos perfiles. Un buen ejemplo es Perplexity AI, que ha creado un buscador conversacional. La idea ha generado bastante expectación y hasta Jeff Bezos ha invertido en esta compañía, que hace unos meses alcanzó los 1.000 millones de valoración. Su plantilla es de 40 personas. Todavía más corta es la plantilla de Mistral, la gran esperanza europea para destacar en este ámbito. La firma francesa ya vale dos mil millones y apenas tiene 20 trabajadores.

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Incluso ya hay quien especula que las posibilidades de crear código que desarrolle los sistemas de inteligencia artificial habilitarán incluso la posibilidad de crear unicornios de una sola persona. Hay quien cree que esa empresa ya existe.

Y esa persona es Sam Altman, que aseguró en una entrevista que en un “chat con otros CEO de Silicon Valley” apostó que ya existe “una empresa unipersonal”. “Esto era inimaginable sin la IA y ahora sucederá”. En aquella intervención, Altman comentó que esto al final es una evolución lógica frente al pensamiento de otra época en la que la mejor manera de crecer era sumar almas y más almas a la plantilla.

Microsoft no se ha limitado a ofrecer un salario desorbitado a Suleiman y al resto de Inflection AI. Según The Information, uno de los medios con mejores conexiones en Silicon Valley, han pagado 650 millones de dólares a modo de licencia de su tecnología y otros 30 para evitar cualquier reclamación judicial por haberse llevado la mitad del equipo. No es descartable.

Esto da gasolina a Inflection AI para afrontar un panorama incierto donde se acumulan las preguntas. La salida del núcleo duro se produce justo cuando se confirmaban los peores temores en torno a Pi. Hace unos días, una información de Bloomberg recogía que en la empresa no habían conseguido hacer que este chatbot fuese masivo. La orden era la de reenfocarse hacia el mercado empresarial. Esto es algo habitual en Silicon Valley: en el pasado se vio con Magic Leap y tecnologías como la realidad virtual o aumentada.

Ya hay voces que creen que Inflection tiene un futuro negro por delante. El analista de tecnología Ben Thompson ya señaló hace unos días que los costes de entrenar al modelo que sostiene Pi fueron “catastróficos” en comparación con la tasa de uso que había logrado. No dudó en calificar a la compañía como “empresa fallida”. Los 680 millones parecen gasolina suficiente para ejecutar este giro, pero dejan también un reguero de preguntas tras de sí. La más importante es si la compañía está en condiciones de atraer a su equipo personas clave que sustituyan a los que se han marchado y de esta manera seguir en la zaga y competir en un sector que se va a poner todavía más apretado, porque los grandes van a intentar también explotar su vía. Y ahí tienen una ventaja: Microsoft, Google o Amazon ya tienen sus audiencias creadas y unos canales extremadamente populares donde posicionar sus novedades.

La solución para un drama de este tipo también puede pasar por ser absorbido por una empresa de mayor tamaño que quiera tener su propio equipo de IA y una base tecnológica robusta, antes que empezar de cero. Es el caso que vimos con Neeva, un buscador fundado por un ex alto mando de Google.