Nvidia ronda desde hace meses el papel de empresa más valiosa del mundo, y su valor ha subido casi un 150% desde enero. Pero la revolución de la inteligencia artificial dista mucho de ser una apuesta en una sola dirección: la mayoría de las acciones de una serie de índices y fondos centrados en la IA han bajado este año. Incluso Nvidia ha tenido un recorrido alocado.

Estas épicas oscilaciones reflejan la incertidumbre de los inversores sobre los aspectos económicos de la IA. Los logros y la promesa de los ordenadores autodidactas son evidentes. Lo que no está tan claro es cuánto cuesta la tecnología y quién la pagará. Para los inversores que quieran navegar por este traicionero panorama, es importante empezar por el avance tecnológico del que depende la actual revolución de la IA.

Las asombrosas aplicaciones que han desencadenado su auge parecen muy diferentes a primera vista. En 2016, el programa AlphaGo de Google DeepMind asombró al mundo cuando venció al mejor jugador de go de todos los tiempos, Lee Sedol, en este juego de mesa para dos personas. En 2020, el algoritmo AlphaFold de la compañía descifró uno de los grandes retos de las ciencias de la vida al predecir las estructuras proteicas que formarán nuevas combinaciones de aminoácidos. Dos años después, OpenAI parecía estar haciendo algo completamente distinto cuando lanzó un chatbot de lenguaje natural capaz de improvisar versos de Shakespeare.

Pero todos estos hitos se derivan de la misma innovación: una mejora espectacular en la precisión de los modelos predictivos informatizados, como explicó en 2019 en su blog el pionero de la IA Rich Sutton. Durante décadas, los investigadores entrenaron a los ordenadores para que jugaran y resolvieran problemas codificando conocimientos humanos duramente adquiridos. Intentaron imitar con eficacia nuestra capacidad de razonar. Pero estos intentos fueron........

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