AI Business: las tres capas de la IA

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Análisis del modelo de negocio en red

Modelo de negocio de IA abierta

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Modelo de negocio de IA de estabilidad

Estabilidad del ecosistema de IA

Cada vez que se forma un nuevo ecosistema empresarial, debemos hacer una pregunta simple: ¿Dónde se está creando valor?

Y una vez que seamos capaces de clasificar el ecosistema según dónde se crea el valor, podemos preguntar: ¿Cómo se captura el valor?

De lo anterior, entendemos los modelos de negocios construidos sobre este ecosistema.

Desde el lanzamiento de ChatGPT a finales de noviembre, una cosa ha quedado clara: la viabilidad comercial de la IA se está acelerando; Esto nos da una idea de la construcción del ecosistema de IA.

Dejame explicar.

La capa base

Esto podría consistir en motores de propósito general como GPT-3, DALL-E, StableDiffusion, etc.

Este nivel podría tener las siguientes características principales:

Propósito general: Estará diseñado para ofrecer soluciones más generales para cada necesidad específica.

Esta capa puede ser principalmente una capa B2B/empresarial, que por un lado impulsa una variedad de negocios.

Al igual que AWS en la década de 2010, basado en las aplicaciones que surgieron de la Web 2.0 (Netflix, Slack, Uber y muchas otras).

La capa base de IA (que todavía se basa en infraestructuras de nube centralizadas) podría impulsar la próxima ola de aplicaciones de consumo.

Esta será una explosión cámbrica comercial.

Multimodal: Estos motores de propósito general serán multimodales.

Eso significa que podrían manejar cualquier tipo de interacción, ya sea de texto a texto, de texto a imagen, de texto a video y viceversa.

Entonces podría moverse en dos direcciones.

Por un lado, la UX podría estar impulsada principalmente por instrucciones en lenguaje natural.

Por otro lado, la IA integrada con la gran cantidad de herramientas en la web podrá leer, clasificar y aprender patrones de todos los formatos disponibles en la web.

Este sistema bidireccional podría conducir a la próxima evolución del modelo base y convertirse en un motor de propósito general que puede hacer muchas cosas.

Interfaz de lenguaje natural: La interfaz principal para estos motores de propósito general podría ser el lenguaje natural.

Hoy en día esto se expresa en forma de un aviso (o una instrucción en lenguaje natural).

Si bien la solicitud sigue siendo una característica clave del nivel base, en cambio, puede desaparecer en el nivel de la aplicación, donde estos motores de IA funcionan principalmente como motores de descubrimiento basados ​​en inserción (la IA proporcionará lo que considere relevante para los usuarios).

tiempo real: Estos motores podrían adaptarse y leer patrones en tiempo real mientras navegamos por el mundo real.

¡Esto, afirmo, será una característica clave para permitir la integración de estas interfaces de propósito general en Augmenter Reality!

Una capa intermedia

Eso podría consistir en motores verticales (imagínese encontrar aquí a su abogado de IA, contador, asistente de recursos humanos de IA o comercializador de IA).

Este nivel medio podría construirse sobre el nivel base y combinar otros motores de "nivel medio" capaces de sobresalir en tareas muy específicas.

Esta capa intermedia podría:

Replicar funciones empresariales: Por lo tanto, un primer paso en esta dirección podría ser una IA que pudiera replicar todas las funciones corporativas relevantes.

Desde contabilidad hasta recursos humanos, marketing y ventas.

Este nivel intermedio agrega valor a una empresa y permite la gestión de departamentos que son una combinación de humanos y máquinas.

Trincheras de datos: Aquí, la diferenciación podría basarse en trincheras de datos.

Esto significa que estos motores especializados en IA se vuelven relevantes para tareas específicas a medida que los motores de nivel base continúan ajustándose para que coincidan con las capacidades de nivel medio.

Motores de IA: Estos actores de nivel medio también pueden tener la capacidad de agregar más motores además del nivel base existente mediante la creación de mandíbulas de polos de datos específicos para entrenar a los modelos para tareas específicas.

Y la capacidad de personalizar estos modelos para hacerlos cada vez más relevantes para estas funciones específicas.

Y el nivel de las aplicaciones.

Esto podría crear una multitud de aplicaciones más pequeñas y mucho más especializadas construidas sobre el nivel medio.

Estos evolucionarán en base a lo siguiente:

Efectos de red: Aquí, aumentar la base de usuarios será crucial para lograr efectos de red.

circuitos de retroalimentacion: Los bucles de retroalimentación de los usuarios pueden ser críticos para hacer cumplir los efectos de la red.

¿Qué modelos de negocio veremos?

En mi opinión, la capa fundamental podría ser la nueva App Store y AWS.

Por un lado, esto significa que servirá como infraestructura subyacente para el desarrollo de nuevas aplicaciones.

Por otro lado, ¡podría ser el mercado donde se crean estas aplicaciones!

El nivel medio inicialmente podría funcionar principalmente como un modelo de negocio empresarial.

De esta manera, las organizaciones obtienen una solución muy personalizada que se ajusta a los objetivos comerciales.

Por lo tanto, las empresas podrían tener estos motores de IA en el cheque de pago, casi como si este fuera el poder del nuevo empleador.

El nivel de aplicaciones podría seguir tres tipos principales de modelos comerciales: basado en publicidad, basado en suscripción y basado en consumo.

Es todo por hoy.

¿Debería escribir un libro breve sobre ecosistemas empresariales de IA?

¡Adiós!

Con ♥️ Gennaro, Cuatro Semanas MBA

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