El lunes negro que las bolsas mundiales vivieron el 5 de agosto se desencadenó por varias razones. Además de las dudas respecto a la economía estadounidense y la política monetaria japonesa, la tercera razón fueron los pobres resultados presentados por algunos gigantes tecnológicos y las dudas surgidas respecto a la evolución de la IA y la exposición de los inversores.

A principios del mes de agosto, el hedge fund estadounidense Elliott Management, uno de los fondos activistas más relevantes, ya advertía a sus inversores que creían que Nvidia era una burbuja y la IA estaba sobrevalorada. No era el único. Meses antes, otros fondos de inversión habían advertido de temores similares a sus co-partícipes.

El profesor del MIT Daron Acemoglu publicó un estudio hace unos dos meses en el que calculaba cuál sería el aumento de la productividad surgido de la IA en EE.UU. Esta cifra está por debajo del 1%, estimando que aproximadamente un 4,5% de los trabajadores se verían afectados por esta tecnología. Este economista, con cierta afición por desmontar tendencias y hypes del pensamiento mainstream, sigue la línea de lo que muchos están afirmando: la IA es una tecnología con muchas posibilidades, pero su impacto real en el corto plazo es limitado.

Claro está que todo el ruido en los medios, proveniente de las empresas directamente implicadas en el sector, tiene una motivación económica detrás. Si se publican noticias como que una herramienta de IA fue capaz de aprobar el examen de acceso a la abogacía, quizá deberíamos pensar qué significa esto. Es como comparar con un humano que tuviera las chuletas de toda la legislación aplicable y acceso a ella mientras realizara el examen.

Me maravilla lo fácil que es obtener dinero para un proyecto que explote el 'hype' del momento, sin que el inversor se plantee si lo que dice el power point es cierto

Crear necesidades o la inseguridad de que te vas a quedar atrás es una de las herramientas típicas del marketing. Que levante la mano el que no recibe todas las semanas varias propuestas para realizar cursos sobre aplicar ChatGPT a tu empresa/trabajo y cómo lo va a revolucionar. O el que no conoce en el último año a dos mil expertos en IA, que no sabemos dónde estaban hace cinco. O el que no recibe correos diciendo que estás perdiendo la oportunidad de liderar tu sector porque no estás incluyendo la IA generativa (y además, te saldrá gratis con el kit digital). Es la economía, imbécil, como diría aquel. O la pasta, en este caso.

Llevo trabajando en proyectos de IA desde hace aproximadamente quince años. Inicialmente machine learning, que evolucionó tecnológicamente. Por tanto, creo firmemente en las posibilidades de esta tecnología. Pero como también conozco sus tripas, observo mucha IA que no lo es.

Hace poco tiempo tuve una reunión con una startup del sector que había recibido mucho dinero público y una ronda de inversión bastante impresionante. Cuando después de una presentación de una hora, lo primero que les dije es que ellos, en realidad, no hacían IA, hubo un silencio muy incómodo. Tras unos minutos, el CEO me reconoció que era verdad, pero que era la primera persona que se había dado cuenta. Sé que no era la primera, pero quizá sí la única que lo había verbalizado hasta el momento. Pero lo que me sigue maravillando es lo fácil que es obtener dinero para un proyecto que explote los hypes del momento, sin que los que ponen su inversión se planteen si lo que se plasma en power point es cierto o no. Y quién dice inversión, dice clientes.

La cuestión respecto a esta tecnología es que tiene posibilidades infinitas si lo enfocamos en generar innovación real. Por ejemplo, algunos proyectos sanitarios en los que he trabajado, pretenden ser capaces de anticipar un cáncer con entre cinco y diez años de antelación, a través del análisis de las pruebas de imagen. Imaginen qué impacto tendrá esto en la asistencia sanitaria y las posibilidades de supervivencia de los pacientes.

La IA tiene posibilidades infinitas si la enfocamos en generar innovación real, no en disminuir costes y replicar un modelo de un sector a otro

Sin embargo, el mensaje extendido está dirigido a la disminución de los costes y la supresión de puestos de trabajo. Se alinea con las tendencias actuales del management y las consultoras, cuyas directrices suelen pasar por replicar modelos de digitalización de un sector a otro, como si todo el conocimiento y la experiencia fueran idénticos vendiendo manzanas que martillos.

Y de ahí, la IA generativa y la inversión masiva en centros de datos para procesar cuanto más volumen, mejor. Con el impacto medioambiental que esto tiene.

Pero, pensemos: ¿cuántas veces un chatbot nos ha resuelto una consulta real (no buscar algo que está en la web que consultamos)? ¿o cuántas tareas podemos realizar usando ChatGPT sin que un humano con cierto conocimiento en el tema revise el resultado? Y si no lo hace, ¿qué sonrojos ha producido en algunas empresas? Y a esto se refiere el estudio de Acemoglu. Podemos utilizar IA generativa porque nos ahorra tiempo de algunas tareas, pero su impacto real en la productividad a día de hoy es muy limitado. Y mientras que su uso se destine a este tipo de usos, lo seguirá siendo. ¿Está correlacionado entonces con el impacto mediático y económico?

Mientras, perdemos la oportunidad de aprovechar eficientemente los datos empresariales y conseguir construir algoritmos predictivos. O establecer usos que resuelvan problemas reales de la sociedad.

Como en otras ocasiones, nos quedamos mirando el dedo y no la luna.