La IA no se impulsará solo con mejores modelos, dice el CEO de Oxylabs, Vytautas Savickas.

      TL;DRVytautas Savickas, CEO de Oxylabs, argumenta que el mayor cambio de la IA es pasar del rendimiento del modelo a la fiabilidad de la infraestructura. A medida que la IA entra en la era agentiva, los sistemas necesitan datos web frescos, automatización de navegadores y acceso en tiempo real para operar en el mundo real. Las empresas que ganen en IA, dice, construirán los sistemas en los que los usuarios confíen más, no necesariamente los modelos más grandes.

      A medida que miles de ingenieros, fundadores e investigadores se reúnen en San Francisco para la Feria Mundial de Ingenieros de IA, gran parte de la conversación se centra en modelos cada vez más capaces, agentes autónomos y aplicaciones de IA.

      Sin embargo, según Vytautas Savickas, CEO de Oxylabs, el mayor cambio de la industria está ocurriendo en otro lugar.

      “Durante los últimos tres años, la IA ha sido en gran medida una historia sobre mejores modelos”, dice. “El próximo capítulo trata sobre todo lo que rodea a esos modelos: la infraestructura, los sistemas y la información en vivo que permiten a la IA operar en el mundo real.”

      Eso cambia lo que necesitan los sistemas de IA.

      Ya no dependen solo de lo que aprendieron durante el entrenamiento. Cada vez más, dependen de información fresca, búsqueda en vivo, interacción con el navegador y acceso fiable a la web en constante cambio.

      “El conocimiento no es estático”, dice el Sr. Savickas. “Un modelo que no está conectado a información fresca ya sabe menos sobre el mundo de hoy de lo que la mayoría de la gente se da cuenta. Cuanto más cerca esté la IA de las decisiones del mundo real, más importante se vuelve mantenerse conectado a la realidad.”

      La IA se está convirtiendo en un problema de infraestructura

      Según el Sr. Savickas, cada gran avance en IA ha cambiado fundamentalmente la infraestructura que la sostiene.

      “La primera ola trató sobre el entrenamiento de modelos base. Todos necesitaban enormes cantidades de datos públicos diversos.

      Luego vino la generación aumentada por recuperación (RAG). De repente, no era suficiente saber cómo era el mundo ayer. La IA tenía que entender qué había cambiado hace cinco minutos.

      Ahora estamos entrando en la era agentiva. Los sistemas de IA están comenzando a buscar, comparar, verificar, comprar, monitorear y completar tareas en nombre de los usuarios.”

      Cada ola, argumenta, exige un tipo diferente de infraestructura.

      “Las personas a menudo piensan que la IA es principalmente un problema de modelo. Cada vez más, se está convirtiendo en un problema de infraestructura.”

      Los datos web públicos ya no se utilizan solo para el entrenamiento. Se están convirtiendo en parte del tiempo de ejecución de la IA.

      “La web fue construida para miles de millones de personas. Ahora le estamos pidiendo que soporte miles de millones de interacciones impulsadas por IA. Eso cambia fundamentalmente lo que la infraestructura tiene que ofrecer.”

      Construyendo para la IA antes de la IA

      Mucho antes de que los modelos base se convirtieran en algo común, Oxylabs estaba construyendo infraestructura que permite a las empresas acceder y operacionalizar de manera fiable la información de la web pública a gran escala.

      “Puede parecer que la IA creó este mercado de la noche a la mañana”, dice el Sr. Savickas. “En realidad, la IA no creó este desafío. Lo expuso a una escala completamente nueva.”

      Durante años, las empresas han dependido de información en constante cambio para impulsar el comercio electrónico, la ciberseguridad, los viajes, las finanzas y la inteligencia de mercado. La IA simplemente ha ampliado esos requisitos a casi todas las industrias.

      Hoy, Oxylabs atiende a más de 15,000 clientes en todo el mundo, posee más de 160 patentes y opera una de las infraestructuras de datos web públicos más grandes del mundo.

      La inteligencia por sí sola no determinará quién gana en IA

      Gran parte de la conversación actual sobre IA todavía gira en torno al rendimiento del modelo.

      El Sr. Savickas cree que esa discusión está comenzando a cambiar.

      “Los modelos de frontera seguirán mejorando, pero para muchas aplicaciones del mundo real, la calidad del modelo por sí sola ya no es el diferenciador. Cada vez más, lo que importa es cuán fiable se conectan los sistemas de IA al mundo exterior.”

      Ese cambio también cambia cómo piensa sobre las alucinaciones.

      “El modelo no necesariamente está inventando cosas porque sea poco inteligente. A menudo está tratando de razonar utilizando información obsoleta, incompleta o no verificable.”

      Los visitantes que lleguen a la Feria Mundial de Ingenieros de IA pueden notar uno de los mensajes de Oxylabs en San Francisco: Los Modelos Alucinan. Los Datos Frescos No.

      “Es intencionalmente simple”, dice el Sr. Savickas. “Pero captura algo fundamental. La IA no solo necesita razonamiento. Necesita realidad.”

      Él cree que esto redefinirá en última instancia la competencia en toda la industria de la IA.

      “Las empresas que ganen en IA no necesariamente construirán los modelos más grandes. Construirán los sistemas en los que los usuarios confíen más.”

      Los agentes de IA cambian todo

      El auge de los agentes de IA también está cambiando cómo los ingenieros piensan sobre la infraestructura.

      El razonamiento es solo una parte del problema.

      Los sistemas de IA necesitan cada vez más navegar por sitios web, autenticar, verificar información, comparar alternativas y ejecutar acciones de manera fiable.

      “Hoy todos hablan sobre construir agentes de IA”, dice el Sr. Savickas. “Mañana todos preguntarán por qué esos agentes fallan.”

      “En muchos casos, la respuesta no será el modelo. Será la infraestructura que conecta ese modelo con el mundo real.”

      Según él, aquí es donde gran parte de la innovación en IA está ocurriendo ahora.

      “La latencia importa. La fiabilidad importa. La automatización del navegador importa. Ninguna de esas cosas hace titulares, pero todas determinan si la IA realmente funciona.”

      Más bombo, mismas realidades de ingeniería

      El rápido crecimiento de la IA ha introducido una nueva generación de empresas que construyen herramientas en torno a la automatización de navegadores, marcos de agentes y acceso web.

      El Sr. Savickas da la bienvenida al impulso.

      “Es emocionante ver a los desarrolladores reconociendo cuán importante se ha vuelto esta capa de tecnología.”

      Al mismo tiempo, cree que la IA ha cambiado el lenguaje en torno a los desafíos de ingeniería de larga data más que los propios desafíos.

      “Cada ola tecnológica crea nueva terminología. Los problemas de ingeniería son a menudo más familiares de lo que parecen.”

      “Lo que importa no es la etiqueta. Lo que importa es si tu infraestructura funciona de manera fiable cuando miles de sistemas de IA dependen de ella.”

      Manteniendo la web abierta

      A medida que los sistemas de IA se vuelven cada vez más dependientes de la información disponible públicamente, los debates sobre el acceso a la web continúan creciendo.

      Para el Sr. Savickas, mantener una web abierta y accesible es esencial no solo para las empresas de IA, sino para la innovación misma.

      “La web abierta sigue siendo el mayor recurso de conocimiento compartido de la humanidad porque la información puede ser descubierta, conectada y construida sobre ella.”

      “Si la información se hace pública intencionalmente, debería seguir siendo accesible. Así es como los investigadores innovan, las empresas compiten y emergen nuevas tecnologías.”

      Mirando más allá del auge actual de la IA

      Después de haber pasado casi una década construyendo infraestructura para empresas que trabajan con la web pública, Oxylabs ya ha visto varias olas tecnológicas remodelar la industria, desde agregadores de viajes y marketing digital hasta comercio electrónico, ciberseguridad y ahora IA.

      La IA puede ser la ola más grande hasta ahora, pero el Sr. Savickas cree que no será la última.

      “La primera generación de IA demostró que las máquinas podían razonar.”

      “El próximo desafío es hacer que esos sistemas operen de manera fiable en el mundo real.”

      “La IA no será impulsada solo por mejores modelos. Será impulsada por una mejor infraestructura alrededor de esos modelos.”