El Humane AI Pin es un desastre. Por algún motivo, Sam Altman cree que su hardware de IA va a salir mucho mejor

Quienes lo han podido probar tienen claro que el Humane AI Pin es un desastre. El primer dispositivo de IA de nueva generación que ha salido al mercado prometía convertirse en sustituto de nuestro smartphone, pero nuestras primeras impresiones ya dejaban claro que eso parecía imposible.

Este dispositivo, no obstante, es un interesante esfuerzo a la hora de plantear una alternativa al móvil tradicional. Uno que a pesar de sus fallos y limitaciones apunta a un futuro en el que quizás el smartphone no sea el protagonista absoluto de nuestra relación con la tecnología.

Aún es muy pronto para los dispositivos de IA

Las críticas que se han visto en los primeros análisis del Humane AI Pin mostraban cómo el producto estaba claramente verde. La interacción por voz es una opción interesante, pero no tanto si el retraso en las respuestas y la precisión de las mismas es mala.

Aquí el culpable no es tanto el AI Pin como la tecnología de la que depende. Detrás de esas respuestas está GPT-4, el modelo de OpenAI. Recibir la pregunta, procesarla, generar la contestación y sintetizarla en forma de voz artificial es de por sí complicado, pero al depender de la nube todos los tiempos se ven afectados: todo es más complejo.

A todo ello se suma el hecho de que GPT-4 no es ni mucho menos infalible. Es cierto que en muchas ocasiones nos responde con precisión y corrección, pero tanto este como el resto de modelos de IA generativa cometen errores e inventan por la sencilla razón de que no saben lo que dicen. Simplemente, lo dicen.

Eso pone en muchos problemas la experiencia de uso y su validez práctica. Si estoy delante de un monumento y le pregunto a AI Pin qué es eso, espero que me responda de forma correcta y rápida. Si puedo hacer lo mismo más rápido desde el smartphone —por ejemplo, con Google Lens— y con más confianza en que la respuesta sea correcta, se derrumban los pilares sobre los que se sostiene el AI Pin.

El motivo de todos esos problemas es simple: aún es pronto. Los modelos de IA son imprecisos, no son precisamente rápidos (no a menos que consuman aún más recursos), y dependen hoy por hoy de grandes plataformas en la nube. El Humane AI Pin tiene como gran rival en esta primera hornada al Rabbit R1 que aún está por llegar a los primeros usuarios, pero que también puede verse afectado por algunos de los problemas de su competidor.

Y la solución es igualmente sencilla. La IA necesita tiempo. Tiempo para que se desarrollen chips más potentes y mucho más eficientes, y sobre todo para que dichos chips ofrezcan esas opciones en nuestros móviles. Y también tiempo para que los modelos de IA también sean más ligeros y sobre todo más precisos. Lo primero ya lo estamos viendo con proyectos como Gemini Nano, y lo segundo se logrará con futuras iteraciones de los LLM actuales.

Altman cree que lo puede hacer mejor

Tenemos pues dos propuestas actuales —Humane AI Pin y Rabbit R1— que ya son una realidad, pero a las que ahora les amenaza la sombra de un proyecto de lo más intrigante.

Se trata del dispositivo (o dispositivos, en plural) que están desarrollando dos de las grandes personalidades de la industria. La primera, Sam Altman, actual CEO de Open AI. La segunda, Jony Ive, el célebre diseñador industrial que ha creado época en Apple y que está detrás del diseño de buena parte de los los productos de la firma —como los Mac, iPhone o Apple Watch, entre otros— en el último cuarto de siglo.

Los rumores de esa singular alianza llevan meses produciéndose, pero las cosas se animaron primero en enero, cuando se supo que Altman estaba buscando inversores para desarrollar fábricas de chips de IA, y luego más tarde, muy recientemente, cuando se encontraron más indicios de la participación de Ive en ese proyecto para crear una nueva hornada de hardware con la IA como protagonista.

El objetivo es el de crear algo así como "el iPhone de la IA", pero que en realidad no tendrá probablemente mucho de iPhone en particular y de móvil en general. Lo más probable es que no se parezca a un smartphone, sino que probablemente el formato sea distinto, que es precisamente lo que también tratan de hacer los dos contendientes actuales.

El formato y el diseño de hecho no sean el problema. Del Rabbit R1 han dicho que de hecho podría ser perfectamente un diseño muy de Apple. El problema será —o estará, más bien— una vez más en lo que ya comentábamos: tiempos de respuesta mínimos y precisión y (sobre todo) utilidad práctica de esas respuestas.

Altman desde luego tiene tablas suficientes para lidiar con esos problemas: sabe mejor que nadie en qué punto están los modelos de IA generativa, y seguramente aplique bien esa experiencia si efectivamente este proyecto empresarial acaba saliendo adelante.

De hecho, esos futuros dispositivos probablemente aprovechen esa idea de los agentes de IA que son la gran idea de los Rabbit R1: podrían no ser dispositivos "pasivos" que den respuestas y se queden ahí, sino que también actúen sobre esas sugerencias. Que no solo recomienden un restaurante para cenar el viernes, sino que hagan ellos la reserva previa confirmación del usuario. Y con eso, como con todo.

Esa puede ser precisamente la clave de un dispositivo de IA que cumpla con las expectativas: el Humane AI Pin se basa de hecho en GPT-4, el LLM de OpenAI, pero una cosa es tener de partner tecnológica a esta empresa y otra muy distinta es ser su CEO. Curiosamente, no parece que OpenAI vaya a estar involucrada en este nuevo proyecto de Altman.

Se espera no obstante que Ive y Altman logren recaudar al menos 1.000 millones de dólares para iniciar la andadura de este proyecto. Tienen candidatos a la vista según The Information, y entre ellos está Masayoshi Son, el CEO de SoftBank y uno de los grandes protagonistas del segmento de las inversiones tecnológicas.

Cómo puede ser ese "iPhone de la IA" de Altman y Ive

A falta de ver cómo se comporta el Rabbit R1, los obstáculos a los que se enfrenta tanto este como el resto de dispositivos de IA de nueva generación es el estado actual de la tecnología: hoy por hoy dependen de la nube, pero además la precisión de los modelos no es siempre ideal.

Precisamente por ese motivo una de las claves de los futuros sucesores, sean de Altman/Ive o no, es que esos modelos de IA no se ejecuten en la nube sino en local. Eso será crucial para evitar esa dependencia de la conexión a internet y con esas plataformas que ahora albergan los modelos de IA.

Por supuesto hay otro elemento crucial en esa apuesta: la de los chips que permitan ofrecer esas experiencias. Hoy por hoy Llama 2 es el ejemplo de referencia de un modelo que uno puede instalar y ejecutar en local —hay muchos más—, pero para que nos responda con fluidez necesitamos una gráfica de alta gama, porque son esos chips los que de momento ofrecen capacidad suficiente para lidiar con los cálculos necesarios que imponen los LLM actuales.

Estamos pues a la espera de que la tecnología evolucione y mejore notablemente en ambos ámbitos. Primero, que los modelos sean más eficientes y puedan ejecutarse en nuestros móviles (y PCs), algo que ya hemos empezado a ver con desarrollos como Gemini Nano.

Y segundo, que los chips del futuro ofrezcan un salto importante en rendimiento en tareas de IA, algo que por ejemplo se está intentando con la integración de NPUs cada vez más potentes en los modernos SoC. Aquí es interesante ver que puede haber otros caminos para lograrlo: Groq, la empresa que desarrolla chips especializados con lo que ellos llaman LPUs (Language Processing Units) puede ser una vía interesante para nuestros propios dispositivos.

Imágenes | Village Global | Humane

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