Francisco Navas
Director d’Arcano Venture Capital.

La intel·ligència artificial (IA) està de moda; no obstant això, hi ha una reacció natural en escoltar alguna cosa relacionada amb aquesta tecnologia, a imaginar-nos pel·lícules de ciència ficció sobre ciborgs o futurs impossibles, però, què amaga realment?

La IA sorgeix de manera més generalitzada fa 10 anys d’una necessitat: filtrar, analitzar i entendre grans quantitats de dades. Mai en la història de la humanitat no s’han generat, processat i emmagatzemat un volum de dades semblant a l’actual, que a més continuarà creixent de manera exponencial. En un reporti de Global X s’estima que el creixement global de dades sigui de 3 vegades entre el 2022 i el 2025, i el nombre d’interaccions diària de dades mitjana per usuari serà de 4.900.

Aquest creixement és més gran del que podem pair, ja sigui per prendre decisions sobre una unitat de negoci, entendre l’efectivitat d’una campanya de màrqueting, detectar frau o predir el contingut que cal mostrar a un usuari de TikTok. La solució a aquesta necessitat és el que anomenem la IA Tradicional o Analítica. Per això, s’espera que el mercat global d’IA creixi un 35,6% anual entre el 2020 i el 2026.
Però, en què consisteix la IA? Són algoritmes que s’alimenten de grans sets d’informació (allò que s’anomena entrenament) que són capaços de reconèixer patrons que incorporen al seu processament i que alhora els serveix per prendre decisions basades en aquests patrons (allò que s’anomena inferència). Per exemple, la IA s’utilitza per a la conducció autònoma, amb una probabilitat de tenir un accident 10 vegades menor a la d’un humà, o en l’anàlisi de trilions de dades clíniques per millorar l’eficàcia i l’eficiència en el desenvolupament de nous medicaments.

A aquesta IA Tradicional, se li suma una nova modalitat que està guanyant gran protagonisme: La IA Generativa. Els algorismes d’IA havien estat molt bons fins ara analitzant dades i buscant patrons, però no podien rivalitzar amb els humans en la creació de treballs artístics i creatius. Dic fins ara, perquè ja hi ha diversos algorismes que comencen a ser bons en la creació d’imatges i text.
Aquesta tecnologia podria tenir aplicacions en sectors com ara l’arquitectura, la publicitat, el periodisme, el màrqueting, el coding, el disseny de producte o les xarxes socials, entre d’altres, amb la capacitat d’influir en milions de professionals. Hi ha certes funcions que podrien ser completament delegades a aquesta tecnologia, mentre que d’altres segurament evolucionin cap a una estreta col·laboració creativa entre l’humà i la màquina.

Noves tècniques, com la computació al núvol o processament compartit, i el desenvolupament de nous semiconductors que tenen capacitats operacionals molt més grans, són els fonaments que permeten desenvolupar aquesta nova tecnologia. Com a referència, entre el 2015 i el 2020, la capacitat computacional que es feia servir per entrenar els algorismes d’IA es va incrementar 6 vegades i s’espera que el mercat de GPU creixi 10 vegades fins al 2028. Els resultats ja superen certes referències humanes en escriptura, comprensió de lectura o reconeixement de veu i imatge. Dit això, estem a les primeres passes de l’adopció d’aquesta tecnologia.

Ara, s’ha democratitzat l’accés d’aquestes tecnologies a desenvolupadors i programadors per explorar nous mètodes i aplicacions pràctiques. Amb les capes d’infraestructura tecnològica i aplicació solidificant-se, els models continuen evolucionant per ser millors i més eficients. Així, comencen a sorgir companyies interessants com OpenAI que ha obert al públic un model de creació d’imatges (Dall-E), que pot crear autèntiques obres d’art amb simples instruccions, i un altre de processament de text anomenat ChatGPT-3.

A la part de creació d’imatges, donant al sistema la instrucció: “Un mico astronauta menjant una hamburguesa a la lluna, art digital” i una altra: “Pintura a l’oli d’un mussol amb aspecte sever vestit de bibliotecari” podem veure el potencial del sistema que ha creat aquestes imatges utilitzant IA:

De la mateixa manera, ChatGPT-3 operat per IA, pot elaborar respostes sorprenents similars a les que podria donar un humà. A sota un exemple:

La IA Generativa recorda les primeres etapes d’altres tecnologies que al seu dia van ser revolucionàries i que ara són utilitzades de manera generalitzada. Arribarà un dia en què amb un assistent virtual es puguin crear pel·lícules 3D, programar amb una simple descripció o dissenyar una campanya de màrqueting digital sobre la marxa? La promesa hi és, encara que el camí és ple d’obstacles i dificultats tècniques que caldrà superar.
Per a inversors que vulguin exposició a tecnologies de frontera com aquesta, cal no oblidar que suposen un risc superior al d’altres que ja estan provades i que tenen un ús més generalitzat encara que també suposen un potencial de tornada més gran. Per això, per tenir exposició a tecnologies tan sorprenents i amb un potencial increïble com és la IA Generativa, es planteja ideal fer-ho a través d’una estratègia molt diversificada a Venture capital, com la que pot oferir un fons de fons, com Balboa Ventures.