¿Cuál es la mejor IA para hacer investigación?

Don’t you call me a mindless philosopher, you overweight glob of grease

— C3PO a R2D2

Es imposible entender a la IA sin ponerla en el contexto de quiénes están detrás de ella.

Hora de ponernos el sombrero de economista.

Durante muchos años, los avances en inteligencia artificial eran mas bien silenciosos. Los notábamos cuando habían mejoras en los sistemas que nos recomendaban una canción que seguramente nos va a gustar, o en la optimización de los tiempos de entrega de tus pedidos. Fue apenas con la salida de chatGPT que nos dimos cuenta de que le podíamos pedir que nos creara una canción de rap sobre el ciclo económico y lo generaba en segundos.

En 2017, Google lanzó el artículo seminal “Attention is all you need”, que describe la arquitectura de los “transformers”, que hacen posible a la inteligencia artificial generativa. Cuatro años después, OpenAI lanza chatGPT, con el modelo GPT 3.5.

GPT son las siglas de Generative Pre-trained Transformer:

• Generative, o generativo, significa que puede crear nuevo contenido: texto, código o incluso imágenes.
• Pre-trained significa pre-entrenado. Indica que se usó una cantidad masiva de texto, imágenes e incluso videos para aprender patrones, gramática y tener contexto.
• Transformer es la arquitectura que se usa para procesar y entender los datos con los que se entenó.

Y de ahí surgió la carrera de las empresas por tener la mejor inteligencia artificial, las acciones de NVIDIA (que hace los chips) se dispararon.

Estos son los grandes jugadores detrás de la Inteligencia Artificial

Al inicio, OpenAI se fundó como una empresa sin fines de lucro que tenía como objetivo proteger a la humanidad de que el interés por lucrar con la Inteligencia Artificial acabe terminando con la humanidad.

Alguien vio lo que era posible con la IA y se dio cuenta de que era una herramienta demasiado poderosa para caer en las manos equivocadas. Hoy en día, OpenAI tiene una valuación de 500 mil millones de dólares (billion, en inglés), posiblemente la startup más valuada en el mercado. Tiene inversión de Elon Musk y de Microsoft y hay bastantes pleitos legales por su status con el que comenzó.

Hasta el momento, los grandes jugadores en el mercado de la inteligencia artificial son:

• OpenAI: Es la que sacó al mercado a chatGPT. Sus modelos siguen siendo de los mejores del mercado.
• Google. Tiene a Gemini, también uno de los principales.
• Anthropic. Es el dueño de Claude. Parece que se estarán enfocando más en el mercado de nichos.

Si estás usando cualquiera de esas herramientas, vas a estar bien. Son herramientas generales, entrenadas con una cantidad gigantesca de datos.

Como regla general, entre más información se haya usado para el entrenamiento, el modelo será mejor. En 2022, la compañía de información financiera Bloomberg intentó hacer su propio modelo GPT usando todo el cuerpo de datos a los que tenía acceso, pero en 2023 un grupo de investigadores encontró que GPT-4 lo superaba en tareas financieras aún sin ningún tipo de entrenamiento especial o herramientas adicionales (Huang, et al., 2023).

Hay otras herramientas especializadas. Algunas de ellas están vinculadas a bases de datos de investigación científica y te pueden ayudar a hacer una búsqueda. Yo personalmente no los uso, y la razón es porque considero que los modelos generales tienen mejor capacidad de razonamiento y tienden a alucinar menos cuando te “sales” del tema principal. La otra razón es que la mayoría de las herramientas de IA que hay en el mercado fuera de las principales, son en realidad una máscara que usa en el fondo la API de chatGPT o un modelo similar con un pre-entrenamiento para hacer una tarea determinada. Y yo aquí te estaré enseñando cómo hacer esas tareas relacionadas a hacer una tesis con un modelo general.

Dicho esto, hay algunos otros actores relevantes:

• Microsoft, con Copilot. Ofrece las mismas características que chatGPT y se puede acceder desde Windows, pero no es fácil controlar el modelo que usas.
• xAI de Elon Musk con Grok. Es buena, sobre todo si eres usuario de X (yo le sigo llamando Twitter). No hay mucha transparencia sobre cómo opera
• DeepSeek.
• Llama, de Meta (de Facebook e Instagram).

Hay más, pero si te quedas con los tres principales de arriba, estarás bien. Dicho esto, el mercado de la IA está cambiando todo el tiempo, siempre pueden salir modelos nuevos o mejoras a los modelos existentes.

¿Debería usar la versión de paga?

Entrenar y usar a la IA requiere del poder de cómputo de muchísimos data-centers. Mucha infraestructura.

En otras palabras, mucho dinero.

Google es “gratis” porque vende publicidad. Cuando buscas un término, se activa una subasta y quien pague más, podrá mostrarse como primera opción. Por ejemplo, si buscas “curso de econometría”, las páginas que aparecen de manera “orgánica” son los que su algoritmo indica que son los más relevantes. Pasa algo similar con las redes sociales: analizan tus gustos e intereses y te mandan publicidad con cosas que tienen mayor probabilidad de que des click, entres y compres.

Si el servicio que te dan por internet es “gratis”, entonces tú eres el producto.

De momento, las empresas que hacen IA monetizan de varias formas:

• Con una cuota de paga. Con esta cuota te dan acceso a modelos más avanzados y a usarlo más.
• El uso de su API. Hay empresas que usan la IA de forma masiva para desarrollar productos que les pueden servir de manera interna. Por ejemplo, un restaurante podría instalar un chat para hacer reservaciones.
• Consultoría y usos a la medida. De esto no nos tenemos que preocupar, esto se lo ofrecen a las compañías grandes.
• Al momento de escribir esto, OpenAI está haciendo experimentos con un servicio de búsqueda de empleo, con compras directas en la app y con una red social. Realmente el panorama del internet está justo a punto de cambiar.

Sabemos que las compañías de IA usan nuestros datos para entrenar sus modelos. No encontré evidencia de que también estén vendiendo tus datos, pero no lo descartaría como algo que puede pasar. Y pagar por usar las versiones premium no te salva de que lo hagan.

¿Deberías usar las versiones de paga?

Para mí la respuesta es sencilla: si. Al menos sí, mientras estás haciendo un proyecto importante como una tesis.

• Las versiones de paga usan modelos más nuevos y más avanzados. En muchos casos, eso te salva un poco de las alucinaciones. Es imposible que no tengas nada de alucinaciones, pero al menos las puedes reducir.
• Tienes acceso a más servicios y características. Por ejemplo, el análisis de datos o la generación de imágenes, que pueden tener límites en la versión gratuita.
• Sin límites de uso. Hay ciertos trabajos que requieren sesiones de uso más extensas, cortar la sesión porque tienes un límite de uso de la IA puede hacer que pierdas el avance de tu trabajo.

¿Qué modelo debería usar?