DeepSeek, un nuevo modelo de lenguaje de gran tamaño conocido por su potencial informático de bajo presupuesto podría transformar la forma en que los marketers desarrollan la IA al permitir aplicaciones más asequibles y personalizables para sus marcas, una alternativa a depender de la IA de las grandes empresas tecnológicas, dijeron los expertos a Ad Age. Pero los marketers están divididos sobre si DeepSeek en sí, no solo su investigación, podría ser una parte viable de sus conjuntos de herramientas de IA, debido a los vínculos de la plataforma con China y la opacidad en torno a la recopilación de datos.
Esta semana, el aumento de visibilidad de DeepSeek después de lanzar una aplicación orientada al consumidor, proporcionó una nueva hoja de ruta a las agencias de publicidad que podría conducir a más productos de IA, desarrollados de manera más eficiente de lo que los marketers creían que era posible, según los líderes publicitarios. Desde finales de 2022, cuando los modelos de lenguaje grandes (LLM) se convirtieron en algo común, la industria publicitaria llegó a esperar que sus aplicaciones de IA dependieran completamente de unas pocas grandes empresas tecnológicas, como Google, Microsoft y Meta, dijo Martin Pagh Ludvigsen, director de IA y tecnología creativa en Goodby Silverstein & Partners. Estos gigantes y nuevas empresas bien financiadas como OpenAI fueron los que tenían el dinero para desarrollar los recursos computacionales para entrenar sistemas de IA avanzados.
“Todo ese pensamiento quedó en el aire con el lanzamiento del modelo de lenguaje grande R1 de próxima generación de DeepSeek”, dijo Ludvigsen.
Los marketers han estado tratando de comprender las implicaciones de los avances de DeepSeek. La IA demostró ser potencialmente tan sofisticada como OpenAI, el creador de ChatGPT. Sin embargo, podría requerir mucho menos poder computacional y dinero para desarrollarse, y su software de código abierto la hace fácilmente accesible para todos.
El código abierto se refiere a un código subyacente que es transparente y de uso gratuito, a diferencia de la caja negra del código de fuente cerrada, con el que la mayoría de las grandes empresas tecnológicas construyen sus sistemas de IA. El modelo Llama de Meta es parcialmente de código abierto, pero el gigante tecnológico aún mantiene en secreto aspectos importantes de su IA, como la forma en que se entrena.
Ludvigsen afirmó que GS&P y otras agencias han descartado en gran medida la idea de crear modelos a medida mediante código abierto porque carecen de soporte al cliente, que está fácilmente disponible a través de asociaciones con proveedores empresariales. Pero la enorme oportunidad de ahorro de costos demostrada por DeepSeek puede obligar a las empresas holding de agencias a reconsiderar su decisión.
Un gran salto
El mes pasado, los investigadores de DeepSeek publicaron un artículo que demostraba que podían desarrollar un LLM que es casi tan poderoso como otros sistemas de IA de primer nivel, a una fracción del costo. DeepSeek lanzó su aplicación para consumidores esta semana, que alcanzó el puesto número 1 en la tienda de aplicaciones de Apple y desató un frenesí de IA en EE. UU. por los temores sobre lo que significaría para las empresas de tecnología. El precio de las acciones del gigante de chips de IA, Nvidia, cayó un 17% el lunes, antes de rebotar un 9% el martes. Se informa que Meta creó salas especiales para estudiar la IA económica de DeepSeek.
Según los investigadores de la plataforma, DeepSeek utilizó poco más de 2.000 chips para fines de entrenamiento, lo que costó aproximadamente 6 millones de dólares. Eso está muy lejos de los cientos de miles de chips (valorados en miles de millones de dólares) que las grandes empresas tecnológicas están utilizando para entrenar sus propios modelos. Esta diferencia de costos es en gran medida la razón por la que han surgido renovados temores de una burbuja en el mercado de la IA.
Las empresas de publicidad también han invertido mucho en IA. El año pasado, WPP , Publicis y Havas anunciaron inversiones en esta tecnología por más de 300 millones de dólares, mientras que otros holdings ampliaron sus propios presupuestos. Sin duda, Ludvigsen no ve estos acuerdos como menos valiosos a la luz de DeepSeek. Gran parte del dinero invertido se destina a integrar la IA en los flujos de trabajo en lugar de entrenar modelos directamente.
Pero la relación costo-eficacia demostrada por DeepSeek podría animar a las empresas de publicidad a considerar más seriamente la posibilidad de entrenar sus propios modelos, afirmó Ludvigsen. Estos modelos no sólo serían más baratos de usar en comparación con los sistemas de inteligencia artificial de las grandes tecnológicas, sino que también podrían desarrollarse desde el principio para gestionar la red específica de agencias y clientes de una empresa matriz, afirmó Ludvigsen.
Nicole Penn, directora ejecutiva de la agencia EGC Group, espera el momento en que DeepSeek dé origen a una nueva generación de plataformas de marketing empresarial. Entonces se podrían desarrollar agentes de IA personalizados con menos recursos, lo que permitiría innovaciones en el servicio de atención al cliente, el comercio electrónico y otros servicios relacionados con el marketing, afirmó Penn.
“Esto hará que la integración de IA sea más accesible y entre un 50% y un 60% más rentable”, afirmó Penn.
Los marketers están divididos
Si bien muchos marketers parecen estar de acuerdo en que DeepSeek anuncia un nuevo momento en el espacio de la IA, no están tan de acuerdo sobre la viabilidad de DeepSeek en sí.
Penn, que ha experimentado con DeepSeek, ya está presentando la plataforma a clientes curiosos, aunque EGC aún no ha creado ninguna aplicación sobre ella. El modelo R1, la última generación del LLM, es especialmente valioso por su razonamiento transparente, que permite a los usuarios comprender mejor el sistema al aprender cómo llega a una respuesta, dijo Penn. Esta cualidad no es tan frecuente en los modelos de OpenAI.
El costo de usar DeepSeek también es una ventaja para los vendedores, dijo Aaron Andalman, director científico de la plataforma de publicidad programática Cognitiv. Por cada millón de tokens de salida, o unidades de texto que produce el modelo de IA, el modelo R1 de DeepSeek cuesta aproximadamente 2,16 dólares, según Andalman. En contraste, el modelo o1 de OpenAI cuesta 60 dólares por millón de tokens de salida, y su versión más rentable, o 1-mini, tiene un precio de aproximadamente 12 dólares por millón.
Esta semana, otro respaldo importante provino de Perplexity, la startup de búsquedas con inteligencia artificial, que comenzó a ofrecer resultados impulsados por la interfaz de programación de aplicaciones (API) de DeepSeek. Perplexity tiene un puñado de marcas que prueban anuncios en su plataforma, que ahora pueden aparecer junto con el contenido de DeepSeek en virtud de aparecer en sus resultados de búsqueda. Perplexity no respondió a una solicitud de comentarios.
Mientras tanto, algunos especialistas en marketing desaconsejaron el uso de DeepSeek debido a su opacidad. Por ejemplo, Asman Group, una consultora de marketing, no utilizará DeepSeek debido a las preocupaciones sobre cómo la plataforma recopila datos, escribió en LinkedIn el fundador y director ejecutivo Greg Asman. John Hackett, vicepresidente de tecnología de la agencia Huge, también recomendó que los clientes eviten migrar a la plataforma y alejarse de los proveedores de Big Tech debido a las incertidumbres en torno a los datos de entrenamiento de DeepSeek, dijo Hackett a Ad Age.
DeepSeek es propiedad de un fondo de cobertura chino y, según algunos líderes publicitarios, ya está mostrando ejemplos de sesgo político. En experimentos con DeepSeek, Ludvigsen de GS&P descubrió que la plataforma no proporcionaba información histórica sobre la Plaza de Tiananmen desde 1989, cuando el gobierno chino mató a manifestantes de una manifestación liderada por estudiantes. DeepSeek también difundió retórica contra la independencia de Taiwán de acuerdo con la posición del gobierno chino, dijo Ludvigsen.
Como señaló Asman en su publicación de LinkedIn, los vínculos políticos de DeepSeek recuerdan al drama actual con TikTok, que se enfrenta a una prohibición en Estados Unidos debido a su relación con China. TikTok cerró a principios de este mes antes de que la prohibición entrara en vigor, pero volvió a estar en línea a través de una extensión de 75 días para explorar una venta. Mientras tanto, muchos anunciantes han reanudado su inversión en la plataforma.
Las preocupaciones en torno a DeepSeek son razón suficiente para que GS&P no considere a la plataforma como un socio viable, afirmó Ludvigsen. Pero los conocimientos que sustentan DeepSeek (publicados sucintamente por la empresa en su artículo del mes pasado) siguen siendo valiosos.
“El gran avance no es la plataforma sino la investigación”, afirmó Ludvigsen.