El dilluns negre que les borses mundials van viure el 5 d'agost es va desencadenar per diverses raons. A més dels dubtes respecte l'economia nord-americana i la política monetària japonesa, la tercera raó van ser els pobres resultats presentats per alguns gegants tecnològics i els dubtes sorgits respecte a l'evolució de la IA i l'exposició dels inversors.

A començaments del mes d'agost, el hedge fund nord-americà Elliott Management, un dels fons activistes més rellevants, ja advertia els seus inversors que creien que Nvidia era una bombolla i la IA estava sobrevalorada. No era l'únic. Mesos abans, altres fons d'inversió havien advertit de temors similars als seus co-partícips.

El professor del MIT Daron Acemoglu va publicar un estudi fa uns dos mesos en el que calculava quin seria l'augment de la productivitat sorgit de la IA als EUA. Aquesta xifra està per sota de l'1%, estimant que aproximadament un 4,5% dels treballadors es veurien afectats per aquesta tecnologia. Aquest economista, amb certa afició per desmuntar tendències i hypes del pensament mainstream, segueix la línia del que molts estan afirmant: la IA és una tecnologia amb moltes possibilitats, però el seu impacte real a curt termini és limitat.

És clar que tot el soroll en els mitjans, provinent de les empreses directament implicades al sector, té una motivació econòmica al darrere. Si es publiquen notícies com que una eina d'IA va ser capaç d'aprovar l'examen d'accés a l'advocacia, potser hauríem de pensar què significa això. És com comparar amb un humà que tingués les xuletes de tota la legislació aplicable i accés a ella mentre realitzés l'examen.

Em meravella el fàcil que és obtenir diners per a un projecte que exploti el 'hype' del moment, sense que l'inversor es plantegi si el que diu el power point és cert

Crear necessitats o la inseguretat que et quedaràs enrere és una de les eines típiques del màrqueting. Que aixequi la mà el que no rep totes les setmanes diverses propostes per realitzar cursos sobre aplicar ChatGPT a la teva empresa/feina i com el revolucionarà. O el que no coneix l'últim any a dos mil experts en IA, que no sabem on eren fa cinc. O el que no rep correus dient que estàs perdent l'oportunitat de liderar el teu sector perquè no estàs incloent la IA generativa (i a més, et sortirà gratis amb el kit digital). És l'economia, imbècil, com diria aquell. O la pasta, en aquest cas.

Porto treballant en projectes d'IA des de fa aproximadament quinze anys. Inicialment machine learning, que va evolucionar tecnològicament. Per tant, crec fermament en les possibilitats d'aquesta tecnologia. Però com també conec les seves tripes, observo molta IA que no ho és.

Fa poc temps vaig tenir una reunió amb una empresa emergent del sector que havia rebut molts diners públics i una ronda d'inversió bastant impressionant. Quan després d'una presentació d'una hora, el primer que els vaig dir és que ells, en realitat, no feien IA, hi va haver un silenci molt incòmode. Després d'uns minuts, el CEO em va reconèixer que era veritat, però que era la primera persona que se n'havia adonat. Sé que no era la primera, però potser sí l'única que ho havia verbalitzat fins al moment. Però el que em continua meravellant és el fàcil que és obtenir diners per a un projecte que exploti els hypes del moment, sense que els que posen la seva inversió es plantegin si el que es plasma en power point és cert o no. I qui diu inversió, diu clients.

La qüestió respecte a aquesta tecnologia és que té possibilitats infinites si l'enfoquem en generar innovació real. Per exemple, alguns projectes sanitaris en els que he treballat, pretenen ser capaços d'anticipar un càncer amb entre cinc i deu anys d'antelació, a través de l'anàlisi de les proves d'imatge. Imaginin quin impacte tindrà això en l'assistència sanitària i les possibilitats de supervivència dels pacients.

La IA té possibilitats infinites si l'enfoquem en generar innovació real, no en disminuir costos i replicar un model d'un sector a un altre

Tanmateix, el missatge estès està dirigit a la disminució dels costos i la supressió de llocs de treball. S'alinea amb les tendències actuals del management i les consultores, les directrius de les quals solen passar per replicar models de digitalització d'un sector a un altre, com si tot el coneixement i l'experiència fossin idèntics venent pomes que martells.

I d'aqui, la IA generativa i la inversió massiva en centres de dades per processar com més volum, millor. Amb l'impacte mediambiental que això té.

Però, pensem: quantes vegades un chatbot ens ha resolt una consulta real (no buscar una cosa que és al web que consultem)? o quantes tasques podem realitzar utilitzant ChatGPT sense que un humà amb cert coneixement en el tema revisi el resultat? I si no ho fa, quins enrojolaments ha produït en algunes empreses? I a això es refereix l'estudi d'Acemoglu. Podem utilitzar IA generativa perquè ens estalvia temps d'algunes tasques, però el seu impacte real en la productivitat en el dia d'avui és molt limitat. I mentre que el seu ús es destini a aquest tipus d'usos, ho continuarà sent. Està correlacionat llavors amb l'impacte mediàtic i econòmic?

Mentrestant, perdem l'oportunitat d'aprofitar eficientment les dades empresarials i aconseguir construir algoritmes predictius. O establir usos que resolguin problemes reals de la societat.

Com en altres ocasions, ens quedem mirant el dit i no la lluna.