En las últimas semanas, los temores que se acumulan desde hace tiempo sobre el futuro de la inteligencia artificial han tenido su primera confirmación. Primero fue el caso de Nvidia (empresa líder en la producción de los chips que utilizan todas las realidades del sector), cuyas acciones volvieron a desplomarse a principios de septiembre, marcando un -25% respecto a sus máximos de junio. Aunque era inevitable una corrección del valor de Nvidia tras el boom de los últimos meses, y aunque la espoleta que provocó la brusca caída fue la noticia de que la autoridad antimonopolio de EE UU podría poner bajo investigación a la gigante fundada por Jensen Huang, lo sucedido ha dado un nuevo aliento a quienes creen no solamente que Nvidia está sobrevalorada (actualmente es la tercera compañía del mundo por valor de mercado, con 2,600,000 millones de dólares), sino que todo el sector de la inteligencia artificial se enfrenta a las etapas previas al estallido de una burbuja financiera. De hecho, las dificultades de Nvidia son apenas las más evidentes entre las identificadas por los inversores, que empiezan a mirar con inquietud las enormes inversiones realizadas en un sector que podría defraudar las expectativas. Para comprender la magnitud de estas inversiones, basta pensar que, según el Financial Times, Microsoft, Google, Meta y Amazon habrían gastado colectivamente, solo en los seis primeros meses de 2024, algo así como 106,000 millones de dólares para acelerar el desarrollo de sus sistemas de IA. ¿Estamos gastando demasiado en IA? ¿Y si esta apuesta resulta perdedora? En resumen extremo, este es el temor que empieza a circular: que Nvidia, Meta, Microsoft, OpenAI y todos los demás del sector hayan apostado inmensas cantidades de dinero por un futuro que puede que nunca llegue a producirse. "El enorme gasto en el campo de la inteligencia artificial no se ha justificado hasta ahora, dadas las limitadas aplicaciones de esta tecnología", afirman los analistas de JPMorgan. Si las inversiones realizadas hasta ahora no producen los rendimientos esperados (por razones que veremos mejor a continuación), hay una empresa en particular que arriesga aún más que las demás: OpenAI, la compañía de ChatGPT. Según datos de la publicación especializada The Information, OpenAI podría perder algo así como 5,000 millones de dólares este año, debido principalmente a los inmensos gastos que ha tenido que afrontar para el desarrollo y el mantenimiento de sus grandes modelos de lenguaje; solo la gestión de ChatGPT le costaría 700,000 dólares al día. Aun así, según The Information, no se puede descartar que OpenAI tenga que declararse en quiebra en un futuro próximo (o ser absorbida por su socio Microsoft, si lo considera oportuno). La causa de estas dificultades financieras no sólo serían los desproporcionados costes que conlleva el funcionamiento de los sistemas de inteligencia artificial generativa, sino también unos ingresos inferiores a los esperados. Una combinación que, unida a la impaciencia mostrada por los operadores financieros, podría ser en realidad el preludio del estallido de una burbuja. Por definición, una burbuja especulativa se produce, en efecto, cuando las empresas de un sector (que cotizan en bolsa o que han obtenido financiamiento) reciben valoraciones demasiado elevadas durante mucho tiempo en comparación con los beneficios que son capaces de generar, lo que crea las condiciones para un crack financiero cuando los especuladores deciden vender. Entonces, ¿existe una burbuja de la IA? Quedándonos con los casos de Nvidia y OpenAI, parece extraño pensar que estas dos realidades puedan desencadenar el estallido de una burbuja, teniendo en cuenta que ChatGPT de OpenAI se ha convertido rápidamente en una herramienta de la que muchos profesionales ya no pueden prescindir, que está haciendo su entrada avasalladora en un sector muy rico como el de los motores de búsqueda, y que son obviamente los chips de Nvidia los que hacen todo esto posible. El problema, sin embargo, no es la innegable utilidad de los grandes modelos de lenguaje y otros sistemas generativos, sino, como ya se ha dicho, las excesivas expectativas puestas en ellos y en su evolución futura. Como escribía Casey Newton en su boletín, "las herramientas actuales no están ni mucho menos preparadas para el prime time, en el sentido de que siguen necesitando una cuidadosa supervisión y a veces su uso requiere más esfuerzo del que supondría realizar la tarea por sí solo". Palabras que se hacen eco de las del fondo de inversión Elliott Management, según el cual es posible que las aplicaciones de IA "nunca sean rentables, nunca funcionen como se espera, siempre requieran demasiada energía o resulten poco fiables". Además de calificar la inteligencia artificial de sobredimensionada (es decir, rodeada de expectativas excesivas), Elliott señaló que "existen pocos casos de uso reales más allá de la capacidad de resumir notas de reuniones, generar informes y ayudar a escribir código informático". Un juicio quizá demasiado duro. Confirmado, sin embargo, por el reducido número de usuarios (e incluso empresas) que valoran ChatGPT lo suficiente como para pagar por la versión de pago (unos 7 millones de los 200 millones de usuarios totales) y también por la marcada ralentización del progreso que hemos presenciado en los últimos meses. Como escribe Newton, "ChatGPT también ha generado asombro por la drástica mejora de los resultados respecto a versiones anteriores. El salto de GPT-2 a GPT-3 fue notable (...). GPT-4 y luego GPT-4o son aún mejores: más rápidos, más eficaces y menos propensos a las alucinaciones que GPT-3. Sin embargo, el uso que hacemos de ChatGPT sigue siendo el mismo y las nuevas capacidades muy escasas". Peor aún: a diferencia de las redes sociales, los motores de búsqueda y la mayoría de las realidades que operan en el mundo digital, los grandes modelos de lenguaje no son tan escalables, ya que los costos crecen considerablemente a medida que aumenta el número de usuarios, lo que reduce el margen de beneficios. ¿A quién le sirve la inteligencia artificial? Evidentemente, también hay argumentos a favor de la inteligencia artificial generativa, entre ellos la relativa novedad de esta tecnología, que por lo tanto aún podría cumplir sus promesas y quizás conducirnos realmente hacia la tan esperada (y por el momento de ciencia ficción) superinteligencia artificial, el hecho de que incluso gigantes como Amazon gastaron enormes cantidades, durante años y años, antes de convertirse en las máquinas de dinero que son hoy, y que, con el tiempo, los costos relacionados con la producción de chips o la formación y gestión de sistemas de IA deberían bajar, haciendo que este sector sea más sostenible económicamente. Por último, el posible estallido de una burbuja financiera o el hecho de que la inteligencia artificial esté rodeada de expectativas excesivas, no significa que esta tecnología sea un fracaso. Al contrario: la inteligencia artificial (sobre todo en su versión tradicional, es decir, no generativa) lleva diez años cambiando el mundo ante nuestros ojos, integrándose en casi todos los programas informáticos que utilizamos, convirtiéndose en un elemento indispensable para el funcionamiento de las redes sociales, los motores de búsqueda, los servicios de streaming, los portales de comercio electrónico, y ahora también siendo fundamental en sectores tan ricos como cuestionables (pensemos en las armas autónomas o en la vigilancia). Si llega a estallar una burbuja especulativa en Silicon Valley (y aún está por ver si realmente lo hace), no siempre significa que la tecnología implicada sea un fracaso, sino a veces solo que aún no era el momento, que las inversiones fueron excesivas o las expectativas exageradas. Por otra parte, esto es exactamente lo que ocurrió con internet, que se enfrentó por primera vez a la famosa burbuja de las puntocom a principios del 2000. Y entonces transformó todo nuestro sistema socioeconómico.
