Catalunya s'està convertint en un centre d'innovació a partir de l'impuls que dona la seva pròpia indústria 4.0, el creixement de les start-ups i els seus hubs d'incubació i, ara, l'interès en auge de la intel·ligència artificial. Un dels qui ho abandera millor és Eurecat, el centre tecnològic multidisciplinari i multisectorial del país que té per objectiu desenvolupar coneixement tecnològic i, a la vegada, dinamitzar ecosistemes d’innovació i contribuir a la competitivitat empresarial, la sostenibilitat i el benestar de la societat.
Dins d’aquesta multidisciplinarietat tecnològica, Eurecat disposa d’una àrea de tecnologies digitals on la Intel·ligència Artificial és un àmbit de coneixement fonamental. Eurecat desenvolupa molts projectes d’R+D+i amb empreses i, particularment, amb pimes catalanes. Respecte a la dinamització d’ecosistemes d’innovació, Eurecat lidera el CIDAI, l’eina de l’estratègia Catalonia.AI enfocada a la innovació empresarial i a promoure l’adopció de la IA per les empreses, institucions i, en general, la societat catalana. I, en aquest darrer aspecte, entrevistem Joan Mas i Albaigès, director científic de l’Àrea Digital del centre tecnològic Eurecat i director del CIDAI.
Quines tendències marcaran el termini de cinc anys, però també el més immediat en IA?
Certament, la potència i versatilitat de la IA generativa marcarà un dels eixos d’adopció d’aquesta tecnologia a curt i mitjà termini. A partir del llançament públic del ChatGPT a finals del 2022, podem afirmar que la IA generativa ha deixat de ser patrimoni exclusiu de les grans empreses tecnològiques que la van impulsar. Avui, moltes altres empreses tecnològiques i, per descomptat, entre elles empreses catalanes, poden oferir solucions basades en la IA generativa, entre altres factors, gràcies a un major coneixement dels fonaments d’aquesta tecnologia i a la disponibilitat de models en codi obert. Per tant, estem veient en aquests moments, per exemple, l’aparició d’eines SaaS (programari com a servei) que faciliten la implementació de solucions d’IA generativa personalitzades a les necessitats de cada client; o la profusió de metodologies, com la recuperació i generació augmentada, coneguda com RAG de les seves sigles en anglès Retrieval Augmented Generation, que permeten entrenar models de llenguatge usant la base documental pròpia d’una organització (ja sigui una empresa, una institució, la pròpia administració, etc.) i obtenir un equivalent al ChatGPT totalment adaptat a aquest organisme.
Tot semblen facilitats...
Seguint amb les tendències a curt termini centrades en la IA generativa, l’aparició dels models de llenguatge petits (SLM), en contraposició dels models de llenguatge grans (LLM), també facilitarà una major adopció de la IA generativa, pel fet que els SLM són més fàcils de manipular i, comparativament als LLM, necessiten força menys recursos de computació. L’altra tendència que ja estem observant és la IA generativa multimodal, és a dir, la IA que és capaç de generar de forma combinada continguts en forma de text escrit, imatges, parla o vídeo. Aquestes aplicacions seran de gran utilitat en camps com el màrqueting, permetent noves formes d’interacció amb l’usuari, a les indústries culturals, creatives i media, en el sector de la moda i en molts altres. Tot plegat, facilitarà la creació d’agents avançats i una major automatització dels processos.
Una altra tendència que veurem créixer és l’ús de la IA generativa per a la “fabricació” de dades sintètiques. Això pot ser molt útil per entrenar models d’IA per als quals no es disposa de prou dades reals. Les dades sintètiques, que s’han de generar complint certes condicions per garantir-ne la qualitat, com per exemple precisió, diversitat o equitat per evitar biaixos, s’estan usant en diversos àmbits com els assajos clínics per a la recerca en medicina o per entrenar els sistemes d’IA que incorporen els vehicles autònoms i molts altres.
El model, realment és sostenible?
En els propers anys, millorar la sostenibilitat de la pròpia IA (tant la generativa com la IA tradicional) serà una preocupació creixent. Ens trobem davant d’una situació una mica paradoxal. D’una banda, la IA és una gran aliada de la sostenibilitat. Per exemple, aplicacions basades en IA permeten optimitzar el consum energètic industrial i domèstic, optimitzar la generació de residus, estudiar els fenòmens associats al canvi climàtic, la desforestació o la biodiversitat. D’altra banda, per fer tot això, la IA consumeix una enorme quantitat d’energia en els centres de processament de dades que pot contrarestar els beneficis anteriors. Per reduir aquesta dicotomia, veurem el desenvolupament de models d’IA i dels algorismes relacionats més eficients des del punt de vista computacional o l’aparició de models específics per a cada cas, de manera que necessitin menys recursos energètics que els models de propòsit general.
"Millorar la sostenibilitat de la IA serà un repte en els propers anys"
A Europa també veurem la progressiva aplicació de la Llei europea de la IA, o AI Act, en vigor des del passat 1 d’agost. Aquesta llei obligarà especialment les empreses tecnològiques a prendre una sèrie de mesures a l’hora de desenvolupar els seus sistemes d’IA per tal d’assegurar-ne el compliment. Mesures que, entre d’altres, consistiran en aprofundir l’anàlisi de risc d’aquests sistemes, millorar la metodologia de verificació o incloure procediments ètics i d’explicabilitat dels resultats.
Barcelona pot marcar un lideratge en el conjunt espanyol pel que fa a la IA?
Certament, Barcelona, i en termes més generals Catalunya, concentra un important ecosistema de desenvolupament de la IA que la situa en una posició capdavantera, no només a Espanya, si no fins i tot al nivell europeu. De fet, el pioner de la introducció de la IA a l’estat és el científic català Ramon López de Mántaras, que el 1985 va fundar l’Institut d’Investigació en Intel·ligència Artificial (IIIA-CSIC) al campus de la UAB, del que n’és professor emèrit. A partir d’aquí, s’ha anat creant un teixit molt ric en l’àmbit de la recerca universitària en IA. El 1988 naixia l’Associació Catalana d’Intel·ligència Artificial (ACIA) i la recerca acadèmica en IA s’ha estès a les diferents universitats de l’entorn metropolità de Barcelona i també a la resta de centres universitaris catalans. Actualment, la UPC i la UB ofereixen estudis complets en IA (grau, màsters i doctorats). I, molt recentment, el passat mes de juliol, es va posar en marxa la Unitat ELLIS Barcelona. Aquesta és una fita rellevant per a la recerca en IA a Catalunya. ELLIS (sigles que corresponen a European Laboratory for Learning and Intelligent Systems) és una xarxa europea d’excel·lència en la recerca avançada en IA que agrupa investigadors de prestigi en IA en diverses unitats territorials. Actualment, hi ha 41 unitats ELLIS distribuïdes arreu del continent i només dues a l’estat espanyol, ELLIS-Barcelona i ELLIS-Alacant.
"Cal lloar la figura del científic català Ramon López de Mántaras"
Més enllà de la recerca, a Catalunya hi ha una potent xarxa de centres tecnològics que generen coneixement aplicat i, sobretot, fan transferència de les tecnologies basades en IA a les empreses, institucions i a la societat en general. La llista de centres és llarga, però pel seu volum d’activitat destaquen noms com BSC (Barcelona Supercomputing Center), Eurecat, i2Cat, CVC (Centre de Visió per Computador), IDEAI-UPC, CETAQUA i altres. Aquestes institucions treballen molt a prop de les empreses, ajudant-les a implementar la innovació tecnològica basada en IA i, al mateix temps, són elements clau per captar retorn econòmic provinent dels fons europeus per a R+D+i.
Percep que l'ajuda entre entitats públiques i privades funciona a casa nostra?
Un aspecte a subratllar és el suport institucional a l’impuls de la IA a Catalunya que es materialitza en l’estratègia denominada CATALONIA.AI, aprovada el febrer de 2020. De nou, Catalunya va fer un pas endavant posant en marxa aquesta estratègia abans, fins i tot, que altres estratègies a nivell estatal, inclosa l’espanyola ENIA. La Catalonia.AI es desenvolupa a través de quatre eixos, el d’innovació mitjançant el CIDAI (Centre d’Innovació en tecnologies de Dades i Intel·ligència Artificial), el de recerca amb l’AIRA (Aliança per la Recerca en Intel·ligència Artificial), l’eix empresarial que agrupa l’oferta tecnològica de les empreses i start-ups catalanes i l’OEIAC (Observatori d’Ètica en Intel·ligència Artificial de Catalunya).
I, per últim, destacar que Catalunya compta amb el DIH4CAT, un pol de tecnologies digitals que forma part de la xarxa europea de Digital Innovation Hubs. El DIH4CAT ofereix una sèrie de serveis d’innovació per ajudar les empreses, especialment les pimes, a adoptar les noves tecnologies digitals, entre elles la IA. A través del DIH4CAT Catalunya lidera a nivell espanyol el nombre de projectes d’innovació i la implantació de solucions d’intel·ligència artificial amb pimes.
Comparteix el pensament que la IA no és intel·ligent, sinó que ho és en la mesura que nosaltres li diem què ha d'aprendre?
Sí, comparteixo totalment aquest pensament. De fet, els sistemes d’IA i, en particular, els models i algorismes amb què s’implementen tenen la capacitat de resoldre problemes més o menys complexos, gràcies a com han estat entrenats i “semblen” intel·ligents perquè, entre altres coses, ho fan molt ràpidament gràcies a l’ús de recursos de computació molt potents. I com més entrenem aquests sistemes, podem dir que es tornen més hàbils en la resolució dels problemes, però no necessàriament esdevenen intel·ligents. Perquè si al concepte d’intel·ligència hi incloem aspectes que van més enllà de l’estricta capacitat de computació com, per exemple, la intuïció, l’emoció o l’autoconsciència llavors clarament els sistemes d’IA manquen totalment d’aquestes característiques.
Així, sistemes d’IA que aparentment ens poden semblar intel·ligents en realitat no ho són. El famós ChatGPT i els grans models de llenguatge en què se sustenta generen les respostes a les nostres preguntes a partir d’un complex càlcul de probabilitats per encadenar paraules i frases, de manera que el text produït és versemblant. Però, en cap cas, el ChatGPT té coneixement o intel·ligència pròpia d’allò sobre el que li estem preguntant.
"És recomanable que una pime cerqui suport extern en IA"
Pel nostre diari, el que més ens interessa, és explicar de forma directa a les pimes catalanes com implementar-la i quines amenaces i oportunitats hi ha en ella, ens ho pot detallar?
Una de les primeres coses a considerar és una bona gestió de les expectatives respecte a la IA i seleccionar molt bé els reptes que es puguin resoldre amb solucions basades en aquesta tecnologia, doncs no sempre la IA ha de ser necessàriament la millor opció. Una manera de gestionar expectatives és avaluant el grau de maduresa de la pime, responent a preguntes del tipus: tinc els processos clau identificats?, disposo de dades per treballar amb la IA, organitzades i amb la qualitat necessària?, hi ha coneixement expert dins de l’empresa?, etc. Hi ha eines d’autoavaluació disponibles per a les empreses que poden ser molt recomanables abans d’emprendre un projecte d’IA. I, per descomptat, cal avaluar el cost (o inversió) necessari per a aquest projecte. El següent pas és identificar proves de concepte que es poden implementar amb prototips i provant-los en un entorn controlat abans d’escalar-los. El monitoratge i seguiment dels resultats és fonamental per prendre decisions d’adopció.
Si la pime no té internament el coneixement necessari per desenvolupar aquests primers projectes d’IA és molt recomanable cercar suport extern, per exemple, de consultores especialitzades. Però les pimes catalanes poden gaudir de finançament de les seves proves de concepte a través, per exemple, dels instruments de suport que entitats com el DIH4CAT posen a la seva disposició.
Respecte a les amenaces, la pròpia incertesa de les solucions d’IA n’és una. Les estadístiques indiquen que només un petit percentatge de les proves de concepte que assagen les empreses és exitós. Les causes de fracàs poden ser diverses, des d’una manca de qualitat o insuficient nombre de les dades de partida o una insuficient infraestructura tecnològica de computació, un pressupost no ben dimensionat o unes expectatives exagerades i mal gestionades. Per això, i enllaçant amb l’inici de la resposta, l’avaluació del grau de maduresa hauria d’anar acompanyat també d’una anàlisi de riscos que permeti valorar tots els punts anteriors i prendre les decisions adequades.