Ahora que Google cumple 25 años, la gigantesca empresa tecnológica se encuentra en un entorno tecnológico complejo y dinámico que ha cambiado radicalmente desde su creación a finales de los años noventa.
Fundada el 4 de septiembre de 1998 en Menlo Park, California, por Larry Page y Sergey Brin, Google es una de las empresas más emblemáticas de todos los tiempos, con miles de millones de usos diarios en su enorme gama de productos y servicios.
Fundado inicialmente como motor de búsqueda en pleno boom de las punto.com, Google se ha diversificado en prácticamente todos los sectores tecnológicos, muchos de los cuales domina.
Google también es un veterano desarrollador de IA a través de Google, Alphabet, y los laboratorios de investigación DeepMind y Brain, fundados en 2010 y 2011. Los dos laboratorios fuerzas unidas en abril de este año.
Los titulares han afirmado que la industria de la IA podría amenazar el uso de los motores de búsqueda y la publicidad digital, el pilar de la cartera de productos de la empresa.
¿Son válidas estas afirmaciones? ¿Se está quedando Google rezagado con respecto a sus competidores en la era de la IA?
La carrera de la IA: ¿Se está quedando atrás Google?
Algunos especulan con que Google podría estar perdiendo su ventaja en el mundo de la IA, que evoluciona rápidamente.
En febrero de este año, Page y Brin salieron de su semi-retiro para elaborar una estrategia que permitiera a Google defenderse de la doble amenaza de OpenAI y Microsoft, con otras empresas derivadas como Anthropic e Inflection.
ChatGPT y otros grandes modelos lingüísticos (LLM) absorben a los usuarios de Google y el tráfico de búsqueda, ofreciendo un enfoque único para cualquier persona que explore Internet. Cuantas más personas utilicen las alternativas de Google, menos ganará Google con la publicidad.
Google Cloud, las aplicaciones, el hardware y los contenidos representan apenas 20% de las fuentes de ingresos de Alphabet, siendo los ingresos por publicidad la gran mayoría.
Resulta que OpenAI y ChatGPT no se han convertido en los "asesinos de Google" que muchos consideraban a finales del año pasado, y las pruebas sugieren que la base de usuarios de ChatGPT se ha estabilizado o incluso ha disminuido últimamente, aunque antes de eso se encontraba entre los servicios digitales de más rápido crecimiento.
Las grandes empresas tecnológicas siempre lucharán por los productos y los márgenes, pero Google, Microsoft, OpenAI y otras empresas de IA se enfrentan a una amenaza externa a la industria, una amenaza sin nombre ni morada fija.
A memorándum interno filtrado de un ingeniero de Google a principios de año afirmaba: "Hemos mirado mucho por encima del hombro en OpenAI. ¿Quién marcará el próximo hito?... No estamos en posición de ganar esta carrera armamentística, y OpenAI tampoco. Mientras nosotros discutíamos, una tercera facción se ha estado comiendo nuestro almuerzo en silencio. Me refiero, por supuesto, al código abierto".
En comunidad de IA de código abierto puede que no cuenten con la colosal potencia de cálculo de los gigantes tecnológicos, pero este escenario de David contra Goliat enfrenta a una innovadora y ágil mente colmena de informáticos con talento con unas empresas tecnológicas monolíticas y burocráticas, profundamente atrincheradas en sus estructuras de mercado.
La IA de código abierto ha demostrado que no se necesita una potencia informática masiva para entrenar modelos avanzados, con desarrolladores que ejecutan LLM localmente en MacBooks o incluso en una Raspberry PI, aunque de forma extremadamente lenta.
Así, en lugar de pagar a una empresa como OpenAI por un servicio de "caja negra" con rendimiento fluctuanteLas empresas, e incluso los usuarios públicos, pueden utilizar la IA de código abierto para desplegar sus propios modelos locales. Sin suscripciones, sin bloqueo de valor.
Y al hacerlo, las empresas también conservan la soberanía sobre sus datos y flujos de trabajo algorítmicos.
Dejando a un lado el código abierto, lo más probable es que los modelos "frontera" más complejos sigan en manos de quienes dispongan de más GPU.
Polémicas y estrategias recientes de Google en materia de IA
El viaje de Google por el panorama de la IA no ha estado exento de polémicas.
Un destacado ingeniero, Blake Lemoine, afirmó que uno de los grandes modelos lingüísticos (LLM) de Google, llamado LaMDA, había alcanzado la sintiencia, una afirmación que Google niega con vehemencia. Lemoine filtró conversaciones con LaMDA en las que la inteligencia artificial expresaba su temor a "ser desconectada", y posteriormente arremetió contra Google en un comunicado. post destacado en Medium.
Google también despidió polémicamente a un investigador de IA y especialista en ética Dr. Timnut Gebru en 2020para denunciar los prejuicios de los sistemas de inteligencia artificial de Google.
Más recientemente, un Puesto de substack de semianálisis afirmó que el próximo modelo multimodal de Google, apodado Géminissuperará en 5 veces el número de parámetros del GPT-4. Nadie sabe con exactitud cuántos parámetros tiene GPT-4, por lo que es una afirmación descarada.
El post de Semi Analysis también destaca que Google tuvo la industria de la IA en sus manos con el modelo MEENA, que según el post fue el mayor LLM del mundo.
Muchos probablemente nunca han oído hablar de MEENA porque unos meses más tarde, OpenAI lanzó GPT-3 con 65 veces más parámetros y >60 veces el número de tokens.
El post habla del proyecto Gemini: "La cuestión aquí es que Google tenía todas las llaves del reino, pero torcieron el saco". Una afirmación que resulta obvia para todo el mundo. La afirmación que puede no resultar obvia es que el gigante dormido, Google, se ha despertado y está iterando a un ritmo que multiplicará por 5 el total de FLOPS de preentrenamiento de GPT-4 antes de que acabe el año. El camino está despejado para llegar a las 20 veces a finales del año que viene, dado el actual desarrollo de su infraestructura".
Son palabras de lucha, y el director ejecutivo de OpenAI, Sam Altman, se lanzó a Twitter con una pulla contra la publicación manifiestamente partidista, que también calificaba a Google de "la empresa más rica en informática del mundo".
increible que google haya conseguido que ese tipo de semianalisis publique su gráfico interno de marketing/reclutamiento lol
- Sam Altman (@sama) 29 de agosto de 2023
Google fabrica sus propias Unidades de Procesamiento Tensorial, lo que significa que depende menos de terceros como Nvidia que otros desarrolladores de IA.
¿La asunción de riesgos de Google le da la oportunidad de imponerse a OpenAI?
Como es fácil justificar en una de las mayores empresas del mundo, Google lleva mucho tiempo adoptando un enfoque disperso en el desarrollo de productos, con un montón de éxitos notables y un puñado de fracasos notables.
Entre ellas, la consola de juegos Stadia y una plétora de aplicaciones de mensajería -Talk, Voice, Wave, Hangouts, Allo y Duo-, así como Google Glass y Google Cardboard.
Los numerosos proyectos retirados de Google son el subproducto de asumir riesgos considerables para lograr una innovación disruptiva.
En IA, esto podría significar apostar por la inteligencia general por encima de las aplicaciones limitadas o idear nuevas arquitecturas de redes neuronales que se aparten significativamente de la norma, algo por lo que luchan DeepMind y Brain.
DeepMind -que desempeña un papel decisivo en el proyecto Gemini- cuenta con un colosal repertorio propio, que incluye el agente generalista multimodal PaLM-E y AdA, capaz de adaptarse a tareas complejas de largo alcance con la misma rapidez que los humanos.
Se consideran algunos de los modelos de IA más complejos que existen actualmente en la esfera pública y recientemente se evaluaron para ver si estaban conscientes.
Los últimos lanzamientos públicos de Google sobre IA fueron a veces poco convencionales, con Bard ofreciendo una variedad de herramientas listas para usar para trabajar con imágenes dentro de la misma interfaz, además de la integración de Google Lens.
Aunque Microsoft se adelantó a Google en el anuncio de herramientas de IA para su paquete Office en forma de Copilot -que integra IA en programas como Word y PowerPoint-, éstas aún no han salido al mercado, y Google anunció recientemente su tecnología competidora para Espacio de trabajo de Google llamado Duet.
Asumir riesgos significa a veces correr riesgos equivocados, y el incesante afán de innovación de Google ha llevado a veces a la empresa a zonas éticamente grises, como quedó patente en Proyecto Maven de Googleque utiliza el aprendizaje automático (ML) para interpretar imágenes de vídeo y podría emplearse para la vigilancia con drones.
El proyecto provocó una reacción de los empleados y una reevaluación de la postura ética de la empresa respecto a la IA.
DeepMind anunció recientemente que estaba desarrollando un chatbot life coach diseñado para ofrecer consejos de vida complejos, un concepto que levantó algunas cejas.
Asociaciones y colaboraciones mundiales: ¿un paso estratégico?
En la batalla por el dominio de la IA, Google ha recurrido a asociaciones y colaboraciones como palanca estratégica.
Trabajar con instituciones académicas y organizaciones de investigación proporciona a la empresa nuevas perspectivas y acceso a investigaciones punteras.
Por ejemplo, DeepMind colabora con el Servicio Nacional de Salud (NHS) en el Reino Unido para aplicar la IA en entornos sanitarios, una medida que supone un avance en este campo y ayuda a Google a introducirse en nuevos sectores.
AlphaFold de DeepMind para cartografiar estructuras proteínicas y modelos de diagnóstico médico ha publicitado el apetito de la empresa por el auténtico avance científico.
Colaborar con los gobiernos también puede permitir a Google navegar por el complejo panorama normativo al que se enfrenta la industria de la IA, pero se trata de una relación simbiótica que preocupa a las organizaciones antimonopolio.
Google domina el ecosistema del software de consumo
Google controla múltiples capas del ecosistema tecnológico mundial, lo que ofrece a la empresa una penetración estratégica en nuestras interacciones diarias con la tecnología.
Cada capa sirve de conducto para inyectar tecnologías avanzadas de IA en todo, desde Gmail hasta Android y la familia de asistentes domésticos Google Nest.
La búsqueda en Google proporciona los datos
El motor de búsqueda de Google es la principal herramienta de recuperación de información para una gran parte de la población mundial. A pesar de los intentos de Bing por captar usuarios de búsquedas mediante la integración de ChatGPT, sigue ocupando menos del 10% del mercado de búsquedas.
No es sólo el índice de búsqueda lo que proporciona datos a Google, sino cómo interactúan los usuarios, preparando el terreno para experiencias de búsqueda personalizadas impulsadas por la IA, traducciones en tiempo real y análisis predictivos.
Android: IA en cada bolsillo
Según IDCLa cuota de mercado de Android en el panorama de los sistemas operativos móviles se situaba en torno al 71,8% en 2021.
Esto dota a Google de un canal de distribución sin precedentes para sus tecnologías de IA. Funciones como el Asistente de Google, la traducción de idiomas en tiempo real y las medidas de seguridad basadas en IA pueden llegar directamente a miles de millones de dispositivos.
Los datos recogidos de esta enorme base de usuarios alimentan y perfeccionan los algoritmos de inteligencia artificial de Google.
Espacio de trabajo de Google
Google Workspace (antes G Suite) se ha convertido en indispensable tanto para los usuarios públicos como para las empresas, y cuenta con más de 3.000 millones de usuarios totales y 6 millones de empresas de pago a partir de 2020.
La integración de la IA en Workspace -anunciada recientemente como la familia de herramientas Duet- permite a Google ampliar su control sobre el sector de la productividad.
Google Cloud: IA como servicio
Google posee un porcentaje relativamente pequeño del ultracompetitivo mercado de la nube, pero un reciente anuncio de colaboraciones en la nube entre Google y Nvidia ilustra la rapidez de pensamiento para orientar Google Cloud Platform específicamente a las cargas de trabajo de IA.
Además, Google Cloud ofrece servicios de IA y aprendizaje automático (ML) como AutoML y TensorFlow, que determinan la forma en que otras empresas adoptan e implementan la IA.
En última instancia, es difícil imaginar un verdadero "Google killer", e incluso si eso llegara a materializarse, la multiplicidad de productos y proyectos de la empresa seguirá siendo una fuerza poderosa durante las próximas décadas.
