Complementos de ChatGPT: carga cognitiva y las dos rutas de plataforma

Mi último ensayo sobre el potencial de los efectos de red en la IA generativa (en el blog de Speedinvest) intentó separar la exageración de la IA de la realidad. A pesar de las discusiones apasionantes sobre un "cambio de plataforma", los modelos fundamentales como GPT-4 y Stable Diffusion no tenían las características de una plataforma. ChatGPT tampoco. Sin embargo, el lanzamiento de los complementos de ChatGPT cambia esto: de hecho, ahora es una plataforma. Pero, ¿qué tipo de plataforma?
Antes de responder a esa pregunta, un resumen rápido ayudaría. Necesita cuatro componentes para crear una plataforma : un producto subyacente , un marco de desarrollo , coincidencia y un beneficio económico . Los modelos de lenguaje grande (LLM) como GPT-4 solo cumplen uno de los cuatro requisitos: proporcionan un marco de desarrollo para que los desarrolladores creen nuevas aplicaciones. Sin embargo, los LLM no son propietarios de los usuarios finales y, por lo tanto, no tienen un producto subyacente. Como resultado, no pueden "emparejar" a los usuarios con las aplicaciones correctas ni ayudar a esos desarrolladores a mejorar sus negocios.
Del mismo modo, ChatGPT tampoco era una plataforma antes de lanzar complementos. En este caso, poseía usuarios y tenía un producto subyacente: ChatGPT se lanzó como un producto de consumo, incluso si estaba destinado a ser una prueba de concepto. Pero no tenía un marco de desarrollo y, por lo tanto, no podía "emparejar" a los usuarios con las aplicaciones ni proporcionar un beneficio económico. Los complementos agregan una dimensión completamente nueva a esto.
Complementos de ChatGPT: la plataforma

Los complementos introducen un marco de desarrollo para ChatGPT. Más importante aún, ChatGPT también "empareja" a los usuarios con las aplicaciones: los usuarios deben instalar complementos relevantes de la Tienda de complementos antes de que ChatGPT pueda acceder a ellos. Y finalmente, ChatGPT puede brindarle un enlace de reserva a un complemento como Expedia u OpenTable para completar una solicitud, un claro beneficio económico para los desarrolladores de complementos. Esto significa que ChatGPT es ahora una plataforma completa .
Ese no es el final de la historia. Como he explicado anteriormente, no todas las plataformas son iguales . Las diferencias entre sus efectos de red dependen de un par de factores:
- Las plataformas con una amplia variedad de casos de uso son más escalables (por ejemplo, sistemas operativos de computación móvil como iOS y Android). A día de hoy, ChatGPT parece cumplir este criterio. Su vertiginosa variedad de capacidades ha sido ampliamente discutida, incluida la generación de código o contenido, ayudar con la tarea, reservar viajes, hacer reservas en restaurantes, ser una alternativa de búsqueda, etc.
- Las plataformas con aplicaciones nativas son más defendibles que aquellas que principalmente se integran o se conectan con las existentes. A día de hoy, los complementos de ChatGPT son los últimos, es decir, menos defendibles, principalmente porque estos desarrolladores de complementos están motivados para integrarse con cualquier plataforma con la que interactúen sus usuarios (eso podría significar un Google Bard mejorado, un enemigo como Bing Chat, etc.).

Casos de uso enfocados + complementos/integraciones
La primera posibilidad es que ChatGPT se mueva hacia la izquierda en esta matriz, es decir, se centre más con el tiempo en un puñado de casos de uso (por ejemplo, generación de código/contenido, tarea , etc.). En consecuencia, los desarrolladores que tienen aplicaciones preexistentes dirigidas a estos casos de uso construyen cada vez más integraciones con ChatGPT, y las aplicaciones nativas novedosas no se materializan.
Esta versión del futuro puede parecer ciencia ficción distópica, pero hay un argumento clave a su favor. Hay una razón por la que las interfaces de chat y voz han tenido problemas para despegar en la informática hasta ahora: la carga cognitiva . En pocas palabras, piense en la cantidad de esfuerzo mental requerido por parte de un usuario para crear un chat efectivo o un mensaje de voz y compárelo con tocar un botón en una interfaz gráfica de usuario (GUI).
Para los usuarios expertos en tecnología, como los desarrolladores de software, el uso de ChatGPT (o GitHub Copilot, para el caso) en realidad reduce la carga cognitiva durante la codificación (que en sí requiere un esfuerzo mental muy alto). Del mismo modo, ChatGPT también reduce la carga cognitiva para la redacción de contenido. Sin embargo, para el consumidor promedio, escribir un aviso efectivo requiere un orden de magnitud mayor de esfuerzo mental en comparación con tocar un botón en la GUI de una aplicación de teléfono inteligente o incluso ingresar una frase de búsqueda de 1 a 3 palabras en Google (la longitud típica de las palabras clave de búsqueda populares) . ). Si desea más evidencia, eche un vistazo a la floreciente industria artesanal para obtener indicaciones de IA preescritas , algo que no necesitaría si fueran fáciles de encontrar para las personas.
Por supuesto, ChatGPT es mucho más capaz que las iteraciones anteriores de chatbots y asistentes de inteligencia artificial (hola, Alexa) que no lograron superar el problema de la carga cognitiva. Pero el hecho de que pueda hacer más no significa que todos lo usarán de esa manera . Las limitaciones son humanas, no relacionadas con la tecnología.
Informática multipropósito + aplicaciones nativas
La segunda posibilidad es que ChatGPT suba en esta matriz, es decir, mantenga su estado actual como una navaja suiza, incluso a medida que aumenta la adopción. Además, los desarrolladores aficionados presentan nuevos casos de uso y crean nuevas aplicaciones nativas sobre la plataforma ChatGPT.
Para seguir este camino, ChatGPT necesitaría superar el problema de la carga cognitiva, pero ¿cómo? Esto requiere algo de especulación. Es muy posible que ChatGPT siga un camino disruptivo , es decir, mejorando la accesibilidad de su interfaz de usuario (en lo que actualmente tiene un rendimiento inferior). Quizás ChatGPT podría incorporar más elementos de GUI o hacer la transición a un paradigma de UI completamente diferente con la misma inteligencia que lo impulsa. O tal vez podría avanzar hasta el punto en que las indicaciones requieran solo de 1 a 3 palabras (como cuántas personas usan Google hoy en día).
Si se resuelve el problema de la carga cognitiva, lo único que falta es el ingenio del desarrollador. Los nuevos modelos informáticos y las formas de interactuar con ellos tienden a generar una ola completamente nueva de aplicaciones nativas; hemos visto esta historia antes con PC y teléfonos inteligentes. Patrón emparejado.
Una tercera posibilidad es que la plataforma ChatGPT termine en el medio debido a estas fuerzas en conflicto. Si tuviera que adivinar, diría que termina en el cuadrante inferior izquierdo del marco (en algún lugar entre los escenarios de "movimiento hacia la izquierda" y "medio"), donde la IA se ve como la línea de ensamblaje, en lugar del Ford Modelo T. de esta era (ChatGPT es una de las primeras implementaciones importantes). Por supuesto, esto es solo más coincidencia de patrones. El tiempo dirá.
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