Carles Mateo analitza a Món Digital com Uber, Starbucks o OpenAI afronten problemes que qüestionen algunes de les grans promeses de la IA
La IA continua ocupant titulars arreu del món. Les grans tecnològiques asseguren que transformarà la manera de treballar, programar, gestionar empreses i prendre decisions. Però mentre les inversions multimilionàries continuen creixent, també apareixen cada vegada més exemples que mostren les limitacions reals de la tecnologia actual.
Aquesta és una de les conclusions que exposa l’expert tecnològic Carles Mateo al programa Món Digital de RAB Ràdio, on analitza diversos casos recents que posen en dubte el relat triomfalista que sovint acompanya la intel·ligència artificial.
OpenAI i Anthropic continuen perdent diners
Malgrat el creixement espectacular de plataformes com ChatGPT o Claude, les empreses que lideren el sector encara gasten molt més del que ingressen. Segons explica Mateo, OpenAI i Anthropic continuen depenent de grans rondes d’inversió mentre intenten trobar models de negoci sostenibles.
A més, l’arribada de nous competidors com DeepSeek està provocant una autèntica guerra de preus. Alguns models ofereixen serveis similars a una fracció del cost, fet que pressiona encara més la rendibilitat de les grans empreses nord-americanes.
La situació ha portat OpenAI a explorar noves vies d’ingressos, incloent-hi serveis de consultoria i implementació directa per a empreses, una estratègia que recorda cada vegada més el model tradicional de les grans consultores tecnològiques.
El problema ocult: ningú revisa el codi
Un dels aspectes que més preocupa els professionals del sector és la qualitat del codi generat per la intel·ligència artificial.
Actualment, les eines d’IA són capaces de generar milers de línies de codi en qüestió de minuts. El problema és que, sovint, ningú revisa detalladament aquest contingut abans de posar-lo en producció.
Segons Mateo, això està provocant l’aparició de vulnerabilitats de seguretat, errors de funcionament i problemes difícils de detectar posteriorment. Alguns desenvolupadors expliquen fins i tot situacions en què sistemes sencers han deixat de funcionar després d’aplicar modificacions generades per IA sense entendre exactament què havia canviat.
Uber es gasta en quatre mesos el pressupost anual d’IA
L’entusiasme empresarial tampoc garanteix resultats. Uber ha reconegut que els seus equips han consumit en només quatre mesos el pressupost anual destinat a intel·ligència artificial. Tot i la despesa, la companyia no té clar que els resultats obtinguts justifiquin la inversió realitzada.
Per a Mateo, aquest cas exemplifica una situació que es repeteix en moltes organitzacions: grans inversions en IA sense una estratègia clara ni indicadors objectius que permetin mesurar-ne l’impacte real.
Quan la IA falla en preguntes aparentment senzilles
Un dels exemples més sorprenents comentats al programa és una pregunta aparentment trivial formulada a diversos assistents d’intel·ligència artificial.
Quan se’ls plantejava si era millor anar caminant o en cotxe a una oficina de lloguer de vehicles situada a només 50 metres de distància, diversos sistemes recomanaven anar-hi caminant sense adonar-se que l’usuari havia d’anar precisament a recollir el vehicle.
L’anècdota posa de manifest una limitació fonamental: aquests sistemes processen patrons lingüístics de manera extraordinàriament eficient, però no entenen el context ni raonen com ho faria una persona.
Starbucks, Pizza Hut i altres projectes fallits
Les dificultats no afecten només el desenvolupament de programari. Starbucks va implantar un sistema basat en IA per gestionar inventaris i subministraments a les seves botigues. El resultat va ser tan deficient que l’empresa va acabar retirant-lo després de mesos de problemes. El sistema identificava malament productes, comptava incorrectament les existències i afectava directament la qualitat del servei.
Pizza Hut també va experimentar problemes importants després d’intentar automatitzar processos logístics amb intel·ligència artificial. Les entregues es van alentir i els clients van començar a rebre les comandes amb retard.
Robots monjos i futbol retransmès amb iPhones
No tot són males notícies. El programa també recull alguns exemples que mostren fins on arriba la innovació tecnològica actual.
Entre els casos més curiosos hi ha l’ordenació simbòlica d’un robot humanoide com a monjo budista a Corea del Sud, els avenços dels robots humanoides de Boston Dynamics o la retransmissió professional d’un partit de futbol utilitzant exclusivament quinze iPhones.
Aquests exemples demostren que la tecnologia continua avançant a gran velocitat. La qüestió és si les expectatives creades al voltant de la intel·ligència artificial són realistes o si el sector afronta ara el moment de demostrar que pot complir tot allò que ha promès durant els últims anys.
