Por Spengler

Microsoft ha añadido alrededor de 1,5 billones de dólares a su capitalización de mercado este año tras el lanzamiento de ChatGPT. Nvidia ha agregado alrededor de $ 640 mil millones. En general, el valor de mercado de los modelos de IA generativa ha aumentado en varios billones de dólares. ¿Qué se supone que justifica este tipo de valoración?

Las empresas de investigación de mercado afirman que el mercado de la IA generativa alcanzará los 126.500 millones de dólares para 2031. Eso no es una gran cantidad de ingresos en comparación con la valoración del mercado. Microsoft vende ahora a unas 12 veces las ventas, y eso es un monopolio natural.

Incluso si esa estimación fuera correcta, las valoraciones de mercado son de tres a cinco veces más altas de lo que justificarían $ 126 mil millones de ingresos. Y no veo cómo la IA generativa puede eliminar ese nivel de ingresos, no en un orden de magnitud.

¿Qué se supone que debe hacer la IA generativa? Supuestamente, puede responder a las consultas de los clientes, reemplazar a los programadores de bajo nivel y producir mejores resultados de búsqueda en línea. Pero, ¿cuántos ingresos puede generar eso?

Hagamos algunos cálculos al dorso del sobre.

Suponga que los chatbots reemplazaron a todos los empleados de todas las mesas de ayuda en los Estados Unidos. Hay 38,808 empleados de la mesa de ayuda que ganan un promedio de $43,275 al año. Reemplácelos todos y ahorrará $1.680 millones al año. Por supuesto, no puede reemplazarlos a todos, y los chatbots cuestan algo, así que supongo que los ahorros potenciales son de mil millones de dólares al año, siempre que el artilugio realmente funcione.

Luego están los programadores de computadoras. ChatGPT puede escribir código básico. Hay 132.740 programadores en los EE. UU., así que calculemos que la IA generativa puede reemplazar a la cuarta parte inferior de ellos, o 33.185 programadores. El cuartil inferior de programadores gana $34.84 por hora, según la Oficina de Estadísticas Laborales. Eso ahorraría $2,312 mil millones, menos el costo del programa de IA.

Hasta ahora hemos eliminado dos áreas principales de empleo y hemos ahorrado un poco más de $3 mil millones en cheques de pago. No sé de dónde salieron las encuestas de marketing con una cifra de 125.000 millones de dólares, pero parece que están erradas por un orden de magnitud.

Hay muchas otras aplicaciones generativas de IA, por ejemplo, para diagnósticos médicos. Pero hemos escuchado esa historia antes. Se suponía que la IA debía leer los rayos X más rápido y con mayor precisión que un radiólogo humano, pero resultó ser un fracaso.

“Los radiólogos tienen más razones que la mayoría para estar decepcionados, porque la CAD [detección asistida por computadora] en imágenes médicas fue más que una promesa no realizada. De manera casi única en el mundo de la tecnología, médica o de otro tipo, la exageración y el optimismo en torno a la IA de segunda generación llevaron a la utilización generalizada de CAD en imágenes clínicas. Este uso fue más evidente en la mamografía de detección, donde se estimó que para 2010 más del 74 % de las mamografías en los Estados Unidos se leyeron con asistencia de CAD. Desafortunadamente, el beneficio de CAD ha sido cuestionable. Varios ensayos grandes llegaron a la conclusión de que, en el mejor de los casos, la CAD no ha brindado ningún beneficio y, en el peor de los casos, ha reducido la precisión del radiólogo, lo que ha dado como resultado tasas más altas de recuperación y biopsias”, según un estudio.

Esta no es la primera instancia de valoraciones bursátiles exageradas de AI.

¿Recuerdas los vehículos autónomos? Ford invirtió $ 1 mil millones en una startup de AV llamada Argo AI, valorada en $ 12,4 mil millones en 2021 y en cero en octubre de 2022, cuando cerró. Los autos sin conductor son la tecnología de un futuro que no llegará pronto, al menos no en los Estados Unidos.

El pequeño y sucio secreto de los AV es que requieren una enorme cantidad de datos con un tiempo de transmisión muy corto (baja latencia). La llamada red 5G de Estados Unidos no tiene la baja latencia requerida para los AV. Es solo un 4G exagerado con un tiempo de respuesta lento.

China ya cuenta con servicios de taxi autónomo en algunas ciudades. La red 5G de China no solo es la más grande del mundo, sino que también ofrece un tiempo de respuesta casi instantáneo gracias a la nueva tecnología. Los AV son una gran idea cuando tienes carreteras anchas y rectas (como en algunas ciudades chinas), pero no en el revoltijo de paisajes urbanos estadounidenses.

Meta de Mark Zuckerberg invirtió $ 100 mil millones en un mundo de realidad virtual que no pudo encontrar suficientes visitantes dispuestos a usar auriculares pesados ​​​​y costosos. El precio de las acciones de Meta se derrumbó a raíz del fiasco del metaverso, pero se disparó junto con otras empresas tecnológicas en la burbuja de la IA.

Los cálculos hipotéticos anteriores realmente no vienen al caso. Chat GPT interactúa muy mal con seres humanos reales. Para los estándares de un niño humano de 10 años, es muy, muy tonto. No puede hacer el tipo de conexiones mentales que hacen posible el humor. En un ensayo reciente para Law&Liberty, informé algunos intercambios menos que satisfactorios con el chatbot de OpenAI sobre el tema del humor autorreferencial.

Bromas aparte, la IA generativa simplemente no puede comprender cómo piensan y hablan los seres humanos. Las asociaciones mentales que surgen naturalmente en los seres humanos son incomprensibles para los modelos generativos de IA, a menos que los modelos hayan sido entrenados en un caso idéntico en el pasado.

No reemplazarán a los representantes de la mesa de ayuda en el corto plazo, y mucho menos a los radiólogos. Y los billones de valoraciones bursátiles que se multiplicaron en previsión de la IA generativa se desvanecerán como las otras burbujas de IA de los últimos años.

Sin duda, la IA hace maravillas cuando se aplica a tareas rutinarias, por ejemplo, recoger artículos defectuosos de una cinta transportadora o manipular grúas y camiones autónomos en un puerto. El puerto más grande de Estados Unidos en Long Beach, California, es uno de los menos eficientes del mundo (ocupa el puesto 300 en la lista del Banco Mundial). Se tarda aproximadamente 48 horas en descargar un gran buque portacontenedores.

En el puerto más moderno de China, Tianjin, una red 5G que utiliza sistemas de IA diseñados por Huawei puede descargar el mismo barco en 15 minutos. Las grúas inteligentes encuentran códigos de barras en los contenedores, los trasladan a camiones autónomos y pasan al siguiente.

La IA está ahí para liberar a los humanos de tareas mecánicas, no para hacer que las máquinas imiten a los humanos. Ahí es donde la IA agregará valor económico.