La empresa tecnológica ByteDance, propietaria de TikTok, se prepara para lanzar en las próximas semanas un agente de inteligencia artificial (IA) propio, con un funcionamiento similar al agente Muse de Meta. Este movimiento busca impulsar sus avances en el campo de la IA frente a competidores como Anthropic y OpenAI.
La compañía tiene como objetivo reducir la brecha que actualmente mantiene con los laboratorios de IA estadounidenses en un plazo de aproximadamente tres años. No obstante, su cofundador Zhang Yiming advirtió que, para competir con los líderes del sector, llevaría al menos hasta el año 2029 o 2030.
Fuentes presentes en una reunión interna de la compañía compartieron esta información con Bloomberg. Según estas fuentes, ByteDance tiene previsto lanzar su agente próximamente, aunque no revelaron ni el nombre del agente ni las funciones específicas que tendrá.
Sin embargo, las mismas fuentes indicaron que el nuevo agente tendrá un rol parecido al del agente Muse de Meta, presentado en septiembre pasado. Muse ya ha atraído a más de 10 millones de usuarios y, según el CEO de Meta, Mark Zuckerberg, podría generar más ingresos por usuario que el conjunto actual de aplicaciones de la tecnológica.
El informe de Bloomberg también recoge la visión de Zhang Yiming, quien renunció como CEO de ByteDance en 2021 para centrarse en la estrategia de IA de la compañía. Zhang reconoció que los grandes modelos de lenguaje Seed de ByteDance se preentrenan con conjuntos de datos varios órdenes de magnitud más pequeños que los utilizados por sus rivales occidentales.
A pesar de esa desventaja, ByteDance está considerando una inversión de hasta 70.000 millones de dólares (aproximadamente 63.103 millones de euros) para convertir a Seedance en la plataforma de IA de vídeo principal de China y recuperar el terreno perdido frente a competidores como DeepSeek.
Además de TikTok, ByteDance cuenta con Doubao, un asistente de IA al estilo de ChatGPT de OpenAI que es popular en China. En este contexto, Zhang dejó claro que ByteDance no debe depender de la destilación (técnica que entrena modelos pequeños a partir de resultados de grandes modelos) para desarrollar sus sistemas de IA, sino que debe enfocarse en un trabajo a largo plazo para seguir los pasos de sus rivales occidentales.
Fuente: Infobae