Lo que los orígenes de juego de IA pueden enseñarnos sobre los avances comerciales

En los negocios, las innovaciones más transformadoras a menudo provienen de los lugares más inesperados. Internet fue un proyecto de defensa antes de revolucionar el comercio. La mensajería de texto fue un subproducto de los ingenieros que probaron redes de celdas antes de que se convirtiera en una herramienta de comunicación global. Y la inteligencia artificial (IA), la tecnología definitoria de nuestro tiempo, debe gran parte de su crecimiento explosivo a una industria que nunca fue diseñada para crearla: los juegos.

Los empresarios que persiguen la próxima gran cosa a menudo se ven en lugares obvios: laboratorios de alta tecnología, divisiones corporativas de I + D e informes de tendencias de capital de riesgo. Pero el ascenso de AI del mundo de los juegos sirve como una poderosa lección: los avances a menudo surgen como subproductos de resolver problemas completamente diferentes. Comprender este patrón puede ayudar a los líderes empresariales a mantenerse a la vanguardia al reconocer y capitalizar las oportunidades ocultas antes de que se vuelvan obvios.

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Cómo los juegos construyeron accidentalmente el futuro de la IA

A principios de la década de 2000, NVIDIA, AMD y otros fabricantes de hardware de juegos estaban encerrados en una carrera armamentista. Su objetivo? Crear unidades de procesamiento de gráficos (GPU) cada vez más potentes capaces de hacer que los videojuegos hiperrealistas cada vez más complejos. Las altas velocidades de cuadro, las animaciones suaves y la física realista requirieron cálculos paralelos masivos: tareas que las unidades de procesamiento central tradicionales (CPU) lucharon para manejar de manera eficiente.

Para resolver este problema, NVIDIA desarrolló CUDA (calculación de dispositivos unificados) en 2006, lo que permitió a las GPU manejar más que solo gráficos; Permite a los desarrolladores aprovechar su potencia informática paralela para otras aplicaciones. Al principio, esto parecía una capacidad interesante pero de nicho. Luego, los investigadores de IA lo consiguieron.

En 2012, un equipo de IA en la Universidad de Toronto usó GPU de NVIDIA para entrenar a Alexnet, un modelo de aprendizaje profundo que aplastó a su competencia en un concurso de reconocimiento de imágenes. ¿La razón? Las GPU podrían procesar miles de cálculos en paralelo, reduciendo el tiempo de entrenamiento de IA de semanas a días. Esto provocó la moderna revolución de aprendizaje profundo. Hoy, ChatGPT, autos autónomos y todas las principales aplicaciones de IA dependen del aprendizaje profundo con GPU, hardware diseñado originalmente para hacer videojuegos.

Sin embargo, Nvidia no es la única compañía que se beneficia de este inesperado auge tecnológico. Tensorwave, una inicio de una infraestructura en la nube optimizada AI-Cloud, ahora está aprovechando los chips de próxima generación para el entrenamiento de IA a una fracción del costo de los centros de datos tradicionales. Empresas como AMD, Intel e incluso Apple han participado, creando chips de IA especializados, todo debido a una trayectoria tecnológica que comenzó con los juegos.

El patrón oculto de los avances comerciales

Los orígenes de AI en los juegos están lejos de ser un incidente aislado. La historia está llena de grandes innovaciones que provienen de resolver problemas no relacionados. Algunos ejemplos incluyen:

• Internet fue desarrollado inicialmente por el ejército estadounidense para crear un sistema de comunicación resistente en caso de guerra nuclear. Hoy, sustenta los negocios globales.

• YouTube comenzó como un sitio de citas de video antes de pivotar en la plataforma de video compartido más grande del mundo.

• Slack fue originalmente una herramienta de chat interna para una inicio de juego fallido antes de convertirse en la plataforma de comunicación en el lugar de trabajo.

• Los cohetes reutilizables de SpaceX se construyeron para reducir el costo de los viajes espaciales, pero ahora están posicionados para dominar la cobertura global de Internet a través de StarLink.

Estas historias ilustran una lección crucial: la innovación no siempre se trata de perseguir las tendencias. A menudo se trata de resolver un problema inmediato tan bien que desbloquea algo más grande.

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Lecciones para empresarios: cómo detectar oportunidades ocultas

La próxima innovación que cambie el juego ya se sienta dentro de su negocio, si sabe cómo encontrarla. Aquí hay tres lecciones procesables que los emprendedores pueden aplicar desde la revolución de juegos de AI:

1. Sigue los puntos débiles, no el bombo

Nvidia nunca se propuso construir chips de IA, simplemente estaba tratando de mejorar el rendimiento del juego. Sin embargo, al resolver ese problema específico con el procesamiento paralelo escalable, desbloqueó un mercado mucho más grande.

Pregúntese: ¿qué limitaciones limitan su industria en este momento? ¿Qué problemas está resolviendo para los clientes que podrían tener aplicaciones más amplias? En lugar de perseguir las tendencias, concéntrese en resolver problemas profundos y persistentes excepcionalmente bien.

2. Presta atención a lo que los investigadores y los piratas informáticos están haciendo con tu tecnología

Los investigadores de IA tropezaron con las GPU de Nvidia y los reutilizaron para el aprendizaje automático. La mayoría de las innovaciones innovadoras provienen de usuarios que experimentan con un producto de manera que sus creadores nunca imaginaron.

Pregúntese: ¿Los investigadores, desarrolladores o usuarios avanzados están reutilizando su tecnología de manera inesperada? Si es así, preste atención: podría revelar una oportunidad oculta.

3. Cree flexibilidad en su modelo de negocio

Las compañías que prosperan de avances accidentales son las que son lo suficientemente ágiles como para pivotar o expandirse a nuevos mercados. Nvidia podría haber descartado la IA como un nicho de mercado, pero en cambio, se duplicó en el hardware de IA y se convirtió en el jugador dominante.

Pregúntese: si apareció un avance adyacente a su negocio, ¿estaría estructurado para aprovecharlo? ¿O estarías demasiado encerrado en tu modelo de negocio actual?

El futuro de la innovación involuntaria

En este momento, algunas de las tecnologías más disruptivas del mundo podrían estar gestando en industrias que no tienen nada que ver con la IA. Considerar:

• El impulso de una mejor duración de la batería en la electrónica de consumo es acelerar los avances en el almacenamiento de energía que podrían revolucionar la energía verde.

• La computación cuántica, todavía en su infancia, se está desarrollando para la ciberseguridad, pero podría desbloquear avances impensables en la IA y la ciencia de los materiales.

• La carrera para construir realidad aumentada (AR) para los juegos podría terminar redefiniendo el futuro del trabajo remoto, la capacitación y la comunicación.

¿La lección clave para los empresarios? La próxima gran innovación no vendrá de donde todos esperen. Surgirá de un pequeño equipo que resuelve un problema específico de la industria excepcionalmente bien, al igual que la IA surgió de los juegos.

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Mantente abierto a lo inesperado

Los empresarios que se mantienen fijados en su riesgo comercial original, el riesgo de perder oportunidades más grandes y que cambian el juego ocultas en su trabajo. Nvidia no se propuso construir la Revolución AI, pero reconoció el momento en que llegó.

Entonces, a medida que construye su negocio, esté atento a los avances inesperados, los casos de uso alternativos y las consecuencias no deseadas. Podrían ser la clave para su próximo gran movimiento.

Porque las innovaciones más grandes no siempre comienzan donde piensas, comienzan donde menos las esperas.