Generative AI Doesn’t Make Hardware Less Hard

Las cosas no van tan bien para las nuevas empresas de hardware de IA.

Después de años de desarrollo, la startup Humane lanzó a principios de abril un dispositivo portátil de 700 dólares que se basa en gran medida en la inteligencia artificial. El argumento original del Ai Pin era que ya no era necesario hacer malabarismos con diferentes aplicaciones; su sistema operativo puede “buscar la IA adecuada en el momento adecuado”, lo que le permite reproducir música, traducir idiomas e incluso indicar cuánta proteína hay en un puñado de almendras. Y como no tiene una pantalla tradicional, se suponía que el pin Ai sería una pequeña tintura para la enfermedad del tiempo frente a la pantalla; Los teléfonos inteligentes estaban a punto de desaparecer.

El pin ha sido panorámico. Julian Chokkattu de WIRED calificó el Ai Pin con un 4 sobre 10. El popular YouTuber Marques Brownlee elogió el diseño de hardware del dispositivo, pero aún así lo llamó “El peor producto que he revisado… por ahora”. La empresa desde entonces masajeó el mensaje que está destinado a reemplazar su teléfono. La cofundadora y directora ejecutiva de Humane, Bethany Bongiorno, ha estado respondiendo meticulosamente a los clientes descontentos (y a algunos fanáticos) en Twitter, con disculpas, garantías de que se avecinan mejoras y demostraciones en video de la interfaz de usuario del dispositivo, que reemplaza al teléfono inteligente en la palma de la mano proyectando láseres en la palma de su mano.

Humane parece haber perdido el hilo en el lanzamiento de su propio producto, y no está solo. El Rabbit R1, más económico, que se vendió por 200 dólares como “compañero de bolsillo” de IA generativa y generó mucho entusiasmo inicial, ahora ha sido etiquetado como “decepcionante”, “a medias”, “poco cocido” y “poco confiable”. Chokkattu de WIRED le dio un 3 sobre 10, mientras que algunas personas han cuestionado la forma en que el dispositivo maneja los inicios de sesión para aplicaciones externas como Uber.

Estos primeros fallos de hardware no tienen precedentes. Muchas nuevas empresas han prometido demasiado en marketing y luego han creado y enviado productos mediocres. Competir en hardware es especialmente difícil en la era de los gigantes tecnológicos, cuyos ecosistemas dominan todo. El desarrollador Ben Sandofsky conjeturó que la adhesión de los cofundadores de Humane al “estilo Apple”, o trabajar duro en un vacío secreto, es en parte culpable. Pasaron años puliendo ese producto singular como lo haría una empresa de tecnología gigante, escribió en una publicación de blogpero con 230 millones de dólares en financiación de capital de riesgo en lugar de miles de millones en depósitos en efectivo.

Pero tanto Humane como Rabbit parecen haber cometido otro error de juicio: ambos confiaban en el entusiasmo de la IA en la era ChatGPT para captar a los primeros clientes y mantenerse fuera del cementerio de dispositivos. En cambio, se subieron al tren de la IA directamente hacia una pared de ladrillos que no funcionaba. Resulta que la IA generativa no hace que el hardware sea menos difícil.

Fracasos caros

“Para crear realmente un nuevo dispositivo de inteligencia artificial, es necesario tener el hardware y el software resueltos, y la pregunta con algunas de estas nuevas empresas es qué parte de esa capa de software es solo una apariencia”, dice MG Siegler, socio de GV. La firma de capital riesgo de Alphabet.

Sielger dice que los operadores tradicionales de tecnología ahora tienen una ventaja aún mayor, porque pueden construir usando su propia infraestructura y darse el lujo de perder dinero mientras iteran nuevas versiones de productos. Mientras las startups intentan lanzar sus rudimentarios productos de IA de la nada, Meta, Google, Microsoft y Apple pueden aprovechar los equipos y servicios existentes para poner a los asistentes de IA en gafas de sol infinitamente portátiles, producir teléfonos con búsqueda generativa de IA integrada, crear dispositivos designados claves para IA en sus computadoras portátiles y empaquetan sus tabletas con chips de IA “escandalosamente poderosos”.

“Las empresas de tecnología más grandes pueden tener cinco oportunidades en un producto de hardware, mientras que una startup puede tener solo una”, dice Jacob Andreou, un inversor de Greylock que pasó varios años desarrollando productos en Snap. “Las probabilidades de que una de estas empresas más pequeñas organice una futura ronda de recaudación de fondos después de publicar un costoso fracaso no son buenas”.

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