Google está enfrentando dificultades con el desarrollo de su modelo de inteligencia artificial Gemini, una de las mayores apuestas de la compañía en innovación en el área.
Fuentes cercanas al proyecto informaron que el rendimiento del nuevo software aún no cumple con las expectativas internas, indicando que, después de años de rápidos avances, la gigante tecnológica está encontrando obstáculos para mantener el ritmo de progreso esperado en IA.
Estos desafíos señalan que la empresa necesita superar barreras técnicas y optimizar sus recursos de desarrollo para continuar con esta evolución.
OpenAI, por su parte, también ha enfrentado obstáculos. En septiembre, la startup finalizó el entrenamiento inicial de su modelo Orion, con expectativas de que superara versiones anteriores, como el GPT-4, que trajo avances significativos respecto al GPT-3.5.
Sin embargo, Orion aún no ha mostrado el salto de rendimiento esperado, especialmente en las respuestas a preguntas de programación que no estaban en su conjunto de datos de entrenamiento.
Este resultado fue visto como una señal de que lograr mejoras significativas ahora requiere un esfuerzo más complejo, especialmente ante la escasez de datos de alta calidad.
En Anthropic, la situación no es diferente. La compañía planeaba lanzar una nueva versión de su modelo Claude, llamado 3.5 Opus, que había generado grandes expectativas.
Sin embargo, el cronograma sufrió retrasos, evidenciando que la empresa también enfrenta dificultades para mantener el rápido ritmo de evolución del sector.
Al igual que Google y OpenAI, Anthropic se enfrenta a desafíos para recopilar datos de alta calidad para entrenar sus modelos de IA, lo que limita el potencial de innovación deseado.
La escasez de fuentes de datos humanos de alta calidad y los elevados costos para operar nuevos modelos hacen que la búsqueda de innovaciones sea aún más desafiante.
