Entre os anúncios mais notáveis deste ano está a notícia de que a OpenAI , o Softbank e a Oracle se comprometeram a investir US$ 500 bilhões em supercomputadores de IA.
Enquanto isso, na China, as gigantes Alibaba e Tencent aumentaram seus investimentos com a ambição de liderar o país no campo da IA até 2030.
Mas os sinais de estagnação estão se tornando cada vez mais difíceis de ignorar. O uso da IA no mundo empresarial está em declínio. Muitos economistas acreditam que as preocupações com seu uso, apenas três anos após sua ampla disseminação, refutam a narrativa predominante de que a IA revolucionará a forma como as empresas operam, simplificando tarefas repetitivas e aprimorando as previsões.
"O grande investimento em infraestrutura pressupõe um aumento vertiginoso em seu uso. No entanto, diversas pesquisas mostram que esse uso vem diminuindo desde o verão", disse Carl-Benedikt Frey, professor de IA da Universidade de Oxford, à DW. "A menos que surjam em breve novos usos duradouros, a bolha pode estourar."
O Departamento do Censo dos EUA , que pesquisa 1,2 milhão de empresas naquele país a cada 15 dias, descobriu que o uso de ferramentas de IA em empresas com mais de 250 funcionários caiu de quase 14% em junho para menos de 12% em agosto.
O maior desafio para a IA é sua tendência a alucinar , ou seja, a gerar informações plausíveis, mas falsas. Outras fragilidades incluem sua falta de confiabilidade e o baixo desempenho de agentes autônomos, que concluem suas tarefas com sucesso apenas em um terço das vezes.
"Ao contrário de um aprendiz que aprende na prática, os sistemas de IA pré-treinados não melhoram com a experiência. Precisamos de aprendizado contínuo e de modelos que se adaptem às mudanças de circunstâncias", afirma Frey.
À medida que a distância entre as expectativas exorbitantes e a realidade comercial aumenta, o entusiasmo dos investidores pela IA começa a diminuir. No terceiro trimestre do ano, os investimentos de capital de risco em empresas privadas de IA caíram 22% em relação ao trimestre anterior.
"O que me incomoda é a escala do investimento em comparação com a receita gerada pela IA", disse o economista Stuart Mills, pesquisador sênior da London School of Economics.
A OpenAI, líder de mercado, gerou US$ 3,7 bilhões em receita no ano passado, em comparação com despesas operacionais totais de até US$ 9 bilhões. A empresa afirma estar a caminho de gerar cerca de US$ 13 bilhões em receita este ano, mas projeta gastar US$ 129 bilhões até 2029.
Poucos quantificaram a bolha da IA de forma tão definitiva quanto Julien Garran, sócio da empresa britânica MacroStrategy Partnership. Ele estima que o enorme volume de capital investido em IA — apesar das escassas evidências de lucratividade sustentável — supera em muito as especulações anteriores. "É 17 vezes maior do que o estouro da bolha da internet", disse ele à DW.
Resultados recentes de grandes empresas de tecnologia geraram um otimismo cauteloso, mas também novas dúvidas sobre o potencial da IA. A receita do terceiro trimestre da plataforma de análise de dados Palatir saltou 63%, mas o preço de suas ações caiu 7% após a divulgação da notícia. Os fortes resultados da AMD e da Meta também foram ofuscados pelas preocupações do mercado com a sustentabilidade do sistema.
Essa desconexão entre valores crescentes e fundamentos instáveis é exatamente o que preocupa Mills, que vê uma lacuna cada vez maior entre o que a IA promete e o que ela realmente entrega ao mercado.
Quando é que a bolha vai estourar?
"Com exceção da Nvidia , que está vendendo suas ações desenfreadamente, a maioria das empresas de IA generativa está extremamente sobrevalorizada", disse Gary Marcus, professor de psicologia e neurociência da Universidade de Nova York. "Prevejo que tudo vai desmoronar, possivelmente em breve. Os fundamentos, tanto técnicos quanto econômicos, simplesmente não fazem sentido."
Em um tom menos sombrio, Sarah Hoffman, diretora de Liderança de Pensamento em IA da AlphaSense, prevê mais uma "correção de mercado" do que um "estouro catastrófico de bolha".
Após um longo período de expectativas exageradas, o investimento empresarial em IA se tornará mais seletivo, explica Hoffman, com o foco mudando de "grandes promessas para evidências claras dos efeitos" da oferta, a fim de garantir que "os projetos gerem retornos quantificáveis".
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