Los recientes avances de la Inteligencia Artificial (IA) generativa la han puesto de relieve en todo el mundo. La tecnología aún está en desarrollo, pero tiene potencial para mejorar muchos mercados. Sin embargo, es importante que los mercados sigan siendo competitivos para garantizar que sus beneficios se dejen sentir ampliamente. El ciclo de vida de la IA generativa aún está en desarrollo y es complejo. Este documento se centra en tres etapas: formación de modelos básicos, puesta a punto e implantación. Los costos de entrada varían según las etapas, pero el acceso a suficientes datos de calidad y potencia de cálculo parecen vitales. Como tecnología potencialmente importante en el futuro, lo que está en juego es demasiado importante como para no dar a la competencia todas las oportunidades. Es demasiado pronto para saber cómo se desarrollará la competencia en la IA generativa, pero parece haber algunos riesgos para la competencia que merecen atención. Podrían surgir problemas de competencia debido a los vínculos a lo largo de la cadena de valor de la IA generativa, incluidos los de los mercados existentes, así como posibles obstáculos para acceder a insumos clave. A pesar de la incertidumbre, varias autoridades de competencia y responsables políticos están tomando medidas para supervisar la evolución del mercado y pueden tener que hacer uso de las diversas herramientas a su disposición. En el futuro, las autoridades de competencia necesitarán una capacidad técnica suficiente para desempeñar sus funciones. La cooperación internacional y nacional podría desempeñar un papel importante a la hora de permitir a las autoridades mantener eficazmente sus conocimientos y experiencia. Aunque la Inteligencia Artificial (IA) existe desde hace décadas, en los últimos 18 meses se ha debatido mucho sobre la IA generativa y la inteligencia general artificial (IAG), un concepto controvertido que puede describirse como máquinas con inteligencia de nivel humano o superior. Se debate acaloradamente si este objetivo está cerca de alcanzarse. No obstante, el lanzamiento de ChatGPT por OpenAI en noviembre de 2022 y los posteriores desarrollos de la IA generativa han demostrado su potencial como avance tecnológico significativo. La IA generativa se basa en técnicas computacionales avanzadas para entrenar enormes modelos a partir de vastos conjuntos de datos. No sólo puede responder de forma inteligente a preguntas en lenguajes naturales, sino que además lo hace de forma rápida y competente. El impacto económico total de la IA generativa es incierto. Sin embargo, puede revolucionar muchos aspectos de los mercados y repercutir en la productividad y el crecimiento del PIB. Aunque la IA es más amplia que la IA generativa, gran parte de este documento se centra en estos avances recientes de la IA generativa. Dadas las implicaciones potenciales de la IA generativa, si es, y seguirá siendo, una industria competitiva es una cuestión que merece ser debatida. Varias autoridades de competencia ya están estudiando esta cuestión, al igual que los gobiernos. Los recientes avances en IA también se producen en el contexto de una economía digital cada vez más concentrada, lo que puede afectar a la evolución del sector. Por un lado, la IA podría permitir la aparición de nuevas empresas y propuestas. Por otro lado, las empresas digitales existentes podrían tener éxito al poder aprovechar sus posiciones actuales. Además de estas complicaciones, las autoridades de competencia pueden verse presionadas para actuar, dada la reciente experiencia de las dificultades en la aplicación de la competencia en los mercados digitales. 

Por lo tanto, es oportuno considerar las perspectivas de la competencia en la IA, dado que el Comité de Competencia de la OCDE no la ha examinado directamente antes. Sin embargo, ha debatido cuestiones relacionadas. Por ejemplo, en 2023 el Comité celebró una mesa redonda sobre Competencia Algorítmica, que incluyó la consideración de cómo el uso de la IA podría afectar a los resultados competitivos en los mercados y a la aplicación de la competencia. Además, en los últimos años el Comité ha debatido muchas cuestiones potencialmente relacionadas en los mercados digitales, como las Teorías del Daño en las Fusiones Digitales en 2023 y la audiencia de 2020 sobre la Economía de la Competencia de los Ecosistemas Digitales. Al considerar la competencia y la IA, varias cuestiones parecen relevantes para las autoridades de competencia. En primer lugar, ¿qué es la IA? En segundo lugar, ¿hasta qué punto está justificada la preocupación por la competencia en el futuro? En tercer lugar, si tienen algún fundamento, ¿qué puede o debe hacerse al respecto? En relación con esto, ¿plantea la IA retos realmente novedosos a la política de competencia o son suficientes los enfoques analíticos actuales? El documento aborda estas cuestiones. Sin embargo, no se trata de un estudio de mercado ni de una investigación detallada, por lo que no se ha recabado información de los participantes en el mercado. En el capítulo 2, el documento comienza introduciendo conceptos relevantes de la IA, incluida la que parece ser la dinámica actual más importante del mercado. A continuación, el Capítulo 3 explora los posibles problemas de competencia dentro de la oferta de IA, al tiempo que considera si hay motivos para prestarle una atención especial. A continuación, el capítulo 4 examina las herramientas de que disponen las autoridades de competencia y los responsables políticos para responder a esos problemas. A continuación, el capítulo 5 introduce brevemente dos cuestiones adicionales. En primer lugar, cómo podría afectar el uso de la IA a la competencia en otros mercados. En segundo lugar, el potencial de la IA para ayudar a las autoridades de competencia en el desempeño de sus funciones. El documento termina con una conclusión. La IA es una tecnología de uso general con amplias aplicaciones. Este artículo se centra en la IA generativa, que a veces se utiliza indistintamente como sinónimo de IA. La IA generativa puede producir respuestas convincentes a las indicaciones humanas, lo que permite una interacción sin precedentes con el consumidor. Los resultados de los modelos se han ampliado a la creación de imágenes, vídeos y audio originales. A pesar de este enfoque, hay varios campos dignos de mención dentro de la IA, como la visión por ordenador o la IA reactiva. 

Estos campos también tienen potencial para producir avances tecnológicos revolucionarios. Se desconoce cómo evolucionarán estos distintos campos, así como su probable importancia futura. Algunas de las características de estos otros campos pueden compartirse con la IA generativa, pero otras no. Y lo que es más importante, es posible que cambien las dinámicas más relevantes desde el punto de vista de la competencia. La IA generativa combina técnicas que podrían considerarse dentro de la informática y la estadística. En esencia, podría caracterizarse como una inferencia estadística extremadamente eficaz, que utiliza grandes modelos con muchos parámetros derivados de conjuntos de datos aún mayores. Estos modelos predicen resultados complejos -como respuestas textuales, código informático, ensayos detallados o la imagen de un gato en un dibujo animado- a partir de entradas escritas o habladas en una serie de lenguas humanas. Fundamentalmente, mediante técnicas que permiten procesar grandes cantidades de datos, los modelos generativos de IA aprenden a identificar patrones y pueden «predecir» las mejores respuestas a las consultas basándose en probabilidades. La naturaleza predictiva de estas tecnologías de IA es un elemento importante para anticipar usos futuros. Hay muchos términos asociados a la IA generativa. Algunos se utilizan indistintamente. En última instancia, quienes trabajan en el ámbito de la competencia no necesitan adquirir un doctorado en Inteligencia Artificial, del mismo modo que no necesitaban ser expertos en fundición de acero o pilotaje de aviones para evaluar la competencia en esos mercados. Sin embargo, comprender la esencia de los términos hará que el campo sea más accesible. Este documento contiene explicaciones básicas de algunos términos de uso común en relación con la IA generativa, aunque se debe señalar que algunas de estas definiciones no siempre cuentan con el consenso de las distintas partes interesadas de la comunidad de la IA. La IA generativa combina una mayor capacidad de predicción con la comprensión de los lenguajes naturales. Esta combinación puede mejorar, o incluso revolucionar, una larga lista de tareas. Actividades como la categorización de datos, la edición de textos, la investigación de problemas, la generación de ideas y muchas más podrían beneficiarse de la IA generativa. No tiene por qué sustituir el trabajo humano, pero sí complementarlo.

El informe examina el desarrollo reciente de la Inteligencia Artificial (IA), particularmente la IA generativa, y sus posibles impactos económicos y en la competencia de los mercados. El documento se enfoca en tres etapas clave del ciclo de vida de la IA generativa: la formación de modelos base, el ajuste fino y el despliegue. La IA generativa, que puede crear contenido nuevo y original, tiene el potencial de transformar significativamente diversos sectores económicos. Sin embargo, su ciclo de vida, que incluye la recolección y procesamiento de grandes cantidades de datos y la necesidad de poder computacional significativo, es complejo y aún está en desarrollo. El informe aborda las posibles preocupaciones sobre la competencia en el suministro de IA. Señala que, aunque la IA tiene el potencial de beneficiar muchos mercados, también existen riesgos significativos que podrían afectar la competencia. Estos riesgos incluyen ventajas significativas para los primeros en moverse y economías de escala, la dificultad de acceder a datos de alta calidad y el poder computacional necesario para desarrollar y afinar modelos de IA . El documento también examina las herramientas disponibles para las autoridades de competencia para monitorear y abordar estos problemas. Estas herramientas incluyen la supervisión del mercado, estudios sectoriales, control de fusiones y la acción reguladora. Además, se destaca la importancia de la cooperación internacional y doméstica para mantener el conocimiento y la experiencia necesarios para gestionar estos desafíos. En conclusión, el informe subraya la importancia de mantener mercados competitivos para maximizar los beneficios de la IA. Aunque es demasiado pronto para predecir cómo evolucionará la competencia en el sector de la IA generativa, es crucial que las autoridades de competencia se preparen y utilicen las herramientas a su disposición para abordar los posibles riesgos y asegurar que los beneficios de la IA se distribuyan ampliamente.

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