#100122
Re: Cobas AM: Nueva Gestora de Francisco García Paramés
Ambas, pero sobretodo la primera.
Ellos seducen siendo una megacap con un software muy maduro y con implementaciones en empresas enormes, por lo que se ganan la confianza de los clientes.
Una vez lo tienes, el coste de reemplazo es ENORME. Y dejo de lado el dinero. Es que incluso en capital humano, no sabes lo que puede llegar a quemar. En mi vida profesional yo he sido en numerosas ocasiones el "pringao" que hace la migración de un sistema a otro y te aseguro que me he tirado años enteros migrando un solo sistema. Es un infierno. Siempre.
Cuando salen noticias rollo "BBVA se fusiona con Sabadell", yo solo pienso en los pobres informáticos :)
He visto que me has preguntado antes por el moat que veo en Google. Pues en esta respuesta esta una pequeña parte de ese moat: La gente usa el software de Google porque funciona como un tiro, raramente es porque seamos cautivos o prisioneros de ese software. Porque hay muchas alternativas, pero cuantos de aquí usamos Gmail, Maps, Youtube, etc? Pues eso.
No considero que Google esté cara. Lo que creo es que el mercado es incapaz de poner valor a la información que tiene toda la matriz porque es la primera vez que sucede en la historia de la humanidad. Yo soy de la opinión que Google recién empieza a monetizar esa información, creo que queda muchísimo por hacer y no me extrañaría que los 1800USD por acción de hoy sean un PER10 en algunos años. Por eso estoy en modo BUY&HOLD.
Como sé que te interesa, porque te he visto hablar de ello alguna vez, te copio un trozo de un artículo que leía hace unos días acerca de GPT-3. Es una auténtica locura (https://planaspa.com/2020/07/26/GPT-3.html):
Ellos seducen siendo una megacap con un software muy maduro y con implementaciones en empresas enormes, por lo que se ganan la confianza de los clientes.
Una vez lo tienes, el coste de reemplazo es ENORME. Y dejo de lado el dinero. Es que incluso en capital humano, no sabes lo que puede llegar a quemar. En mi vida profesional yo he sido en numerosas ocasiones el "pringao" que hace la migración de un sistema a otro y te aseguro que me he tirado años enteros migrando un solo sistema. Es un infierno. Siempre.
Cuando salen noticias rollo "BBVA se fusiona con Sabadell", yo solo pienso en los pobres informáticos :)
He visto que me has preguntado antes por el moat que veo en Google. Pues en esta respuesta esta una pequeña parte de ese moat: La gente usa el software de Google porque funciona como un tiro, raramente es porque seamos cautivos o prisioneros de ese software. Porque hay muchas alternativas, pero cuantos de aquí usamos Gmail, Maps, Youtube, etc? Pues eso.
No considero que Google esté cara. Lo que creo es que el mercado es incapaz de poner valor a la información que tiene toda la matriz porque es la primera vez que sucede en la historia de la humanidad. Yo soy de la opinión que Google recién empieza a monetizar esa información, creo que queda muchísimo por hacer y no me extrañaría que los 1800USD por acción de hoy sean un PER10 en algunos años. Por eso estoy en modo BUY&HOLD.
Como sé que te interesa, porque te he visto hablar de ello alguna vez, te copio un trozo de un artículo que leía hace unos días acerca de GPT-3. Es una auténtica locura (https://planaspa.com/2020/07/26/GPT-3.html):
A todo esto hay que sumarle la línea histórica de los modelos GPT. Antes de GPT-3 existieron modelos que fueron entrenados con menos parámetros, los cuales no arrojaron tan buenos resultados pero que si que arrojaron algo importante, el modelo no parecía converger. Es decir, se entrenaban con conjuntos de datos enormes pero el algoritmo decía que aún podía aprender más, no había llegado al máximo de aprendizaje.
Por eso mismo se decidió lanzar GPT-3 un modelo órdenes de magnitud por encima de sus antecesores con el objetivo de ver converger el modelo y ver hasta dónde se podía llegar. Sin embargo, pese a los estupendos resultados de GPT-3, el modelo aún no ha convergido. Lo que quiere decir que aún le queda bastante por aprender… ¿Cuánto? Solo se sabrá cuando el modelo converja.
Para entrenar este modelo, ha costado tener un sistema con 350GB de memoria y unos 12M de dólares en pagos al proveedor de cloud para generar al modelo.
Un esfuerzo solo al alcance de grandes corporaciones, universidades o institutos de investigación. El lado positivo es que solo se necesita entrenar el modelo una vez y a partir de ese momento el modelo ya está listo para ser usado cuantas veces se quiera.
A día de hoy el modelo sigue custodiado por el equipo de OpenAI y no se entrega por completo a nadie. Para usarse se debe utilizar un API que han habilitado y a través de la cual se puede crear un modelo de negocio que daría para otro informe.
No obstante, es cuanto menos curioso pensar que este modelo no existía hacía meses y sin embargo un estudiante en cualquier parte del mundo pueda consumirlo hoy mismo a través de un API sin necesidad de gastarse 12M en generárselo el mismo. La democratización de la IA en estado puro.
Mola mucho. Tengo curiosidad por ver que pasará en un futuro no tan lejano.