VIE, 22 / NOV / 2024

Claude avanza en la batalla de las IA

Gracias al éxito de su modelo Anthropic ha duplicado su participación en el mercado. Sin embargo, las empresas suelen utilizar varios modelos y cambiar de uno a otro según sus necesidades.

Según un reporte de la firma Menlo Ventures las inversiones de las empresas en el uso de IA generartiva aumentaron un 500% durante 2023. Pasaron de unos USD 2300 millones a unos USD 13800 millones. Los desarrolladores a cargo de aplicar la tecnología han estado experimentando y no han dudado en pasar de una solución a otra según los resultados y las necesidades. También es común que las empresas utilicen varios modelos.

Así pues, el mercado ha estado muy movido.

Anthropic y Google en crecimiento

De todas las empresas involucradas la que parece haber hecho mayores avances es Anthropic, la desarrolladora de Claude. La participación en el mercado de esta compañía pasó del 12% al 24%. Por su parte, OpenAI experimentó un descenso notable del 50% al 34%. Meta mantuvo un 16%, mientras que Google logró pasar de un 7% a un 12%, Mistral cayó al 5% y Cohere se mantuvo en un 3%.

Menlo no es un observador completamente imparcial, es uno de los inversores de Anthropic. Sin embargo sus estimaciones favorables a esta empresa coinciden con muchas impresiones positivas que hemos observado durante los últimos meses y podemos extender a 2023.

La era de los agentes

El reporte de Menlo confirma lo que otras organizaciones han afirmado. Si hasta ahora los chatbots han sido los protagonistas de la industria, a partir de ahora las estrellas pasarán a ser los agentes. La diferencia es importante. Un chatbot actúa en respuesta al usuario, generalmente contestando preguntas. El agente actúa de parte del usuario con un alto nivel de independencia.

Se espera que los agentes hagan a los profesionales más productivos, aunque como ya hemos visto antes, las empresas y ejecutivos no tienen muy en claro como va a suceder.

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El punto débil

Un aspecto a tener en cuenta es que la producción de código es el área de mayor uso de los modelos generativos. Sin embargo la destreza de los modelos en esta tarea parece haberse estancado y sus actuales capacidades son limitadas y poco confiables.

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