Avui dia, les tec­no­lo­gies basa­des en la intel·ligència arti­fi­cial (IA) estan pre­sents, amb més o menys inten­si­tat, en una bona part dels sec­tors de l’acti­vi­tat econòmica. Les tro­bem en camps tan diver­sos com la salut, la mobi­li­tat, les finan­ces i la cons­trucció, per esmen­tar-ne alguns. I tots els indi­ca­dors i estu­dis de pros­pec­ti­ves de mer­cat asse­nya­len un crei­xe­ment impor­tant del volum de negoci de les apli­ca­ci­ons tec­nològiques i, en par­ti­cu­lar, les que com­bi­nen la ciència de les dades (big data) i la intel·ligència arti­fi­cial.

La inno­vació i la trans­ferència de conei­xe­ment en aquest àmbit és, per tant, fona­men­tal per poder aju­dar de manera pro­pera i efi­ci­ent les nos­tres empre­ses, pro­po­sant solu­ci­ons de base tec­nològica que res­pon­guin a les seves neces­si­tats de negoci.

A Cata­lu­nya hi ha un eco­sis­tema d’IA impor­tant que abraça tota la cadena de valor tec­nològic. En el ves­sant de l’oferta, hi tro­bem des de la recerca bàsica desen­vo­lu­pada per les uni­ver­si­tats i ins­ti­tuts d’inves­ti­gació fins a cen­tres tec­nològics foca­lit­zats en la trans­ferència de la inno­vació i, sobre­tot, un con­junt d’empre­ses i start-ups desen­vo­lu­pa­do­res de tec­no­lo­gia.

En el ves­sant de la demanda, s’observa que les empre­ses cada cop són més recep­ti­ves a incor­po­rar solu­ci­ons tec­nològiques basa­des en dades i intel·ligència arti­fi­cial als seus pro­ces­sos pro­duc­tius i de negoci. Ho pale­sen exem­ples mul­ti­sec­to­ri­als con­crets, per exem­ple el fer­ro­vi­ari, l’agro­a­li­men­tari, el media i el new space, per esmen­tar-ne alguns de relle­vants. La millora de la pre­cisió en la detecció de falles i el desen­vo­lu­pa­ment d’un man­te­ni­ment pre­dic­tiu més efi­ci­ent, la inte­gració i fusió de dades d’un procés pro­duc­tiu per opti­mit­zar la ràtio de pro­ducció i la qua­li­tat del pro­ducte final, la gene­ració de reco­ma­na­dors usant algo­ris­mes d’última gene­ració i el desen­vo­lu­pa­ment de pla­ta­for­mes que apli­quen la intel·ligència arti­fi­cial a dades satel·litals són exem­ples con­crets de solu­ci­ons per a aquests sec­tors implan­ta­des recent­ment.

Jus­ta­ment, l’impuls de l’adopció de les inno­va­ci­ons tec­nològiques basa­des en dades i IA per part de les empre­ses i, en gene­ral, de la soci­e­tat cata­lana és un dels prin­ci­pals objec­tius del Cen­tre d’Inno­vació en Tec­no­lo­gies de Dades i Intel·ligència Arti­fi­cial, CIDAI, una ini­ci­a­tiva publi­co­pri­vada com­posta per empre­ses, admi­nis­tra­ci­ons i cen­tres tec­nològics i de recerca, que faci­lita un efecte ampli­fi­ca­dor per arri­bar a més empre­ses i a més àmbits.

En aquest esce­nari de crei­xe­ment, un dels aspec­tes clau és com es regu­larà una IA cada vegada més com­plexa. Més enllà de la visió més o menys distòpica que es pugui tenir de la IA, la rea­li­tat mos­tra com les tec­no­lo­gies basa­des en la IA avan­cen de manera con­sis­tent. En el dar­rer any, s’han vist pro­gres­sos con­si­de­ra­bles en dife­rents àmbits, per exem­ple en la con­ducció autònoma i la com­prensió i la gene­ració de llen­guatge natu­ral. Fins i tot, es comença a tre­ba­llar en la intro­ducció de la IA en l’uni­vers nai­xent de la com­pu­tació quàntica.

La crei­xent adopció d’una IA cada vegada més madura i amb més poten­ci­a­li­tats anirà acom­pa­nyada, si més no en el con­text euro­peu, d’una regu­lació que cal tenir en compte i que les nos­tres empre­ses i admi­nis­tra­ci­ons han de conèixer. Europa està pre­pa­rant la legis­lació en intel·ligència arti­fi­cial (cone­guda en anglès com l’arti­fi­cial inte­lli­gence act, AIA) que supo­sarà un ele­ment més en el marc nor­ma­tiu euro­peu amb impacte sobre els desen­vo­lu­pa­ments d’IA, ja que se sumarà als ja exis­tents Regla­ment Gene­ral de Pro­tecció de Dades (GDPR), Pro­duct Lia­bi­lity Direc­tive (PLD) i Gene­ral Pro­duct Safety Direc­tive (GPSD), de caràcter gene­ral.

Entre altres aspec­tes, aquesta nova i com­plexa nor­ma­tiva limi­tarà i, fins i tot, pro­hi­birà deter­mi­na­des pràcti­ques que puguin repre­sen­tar un risc evi­dent per a la salut humana, tant física com men­tal, i clas­si­fi­carà els sis­te­mes d’IA segons el nivell de risc. És impor­tant subrat­llar que aquesta llei posarà també con­di­ci­ons exi­gents en relació amb la rellevància, la fia­bi­li­tat i el rigor de les dades empra­des per a l’entre­na­ment i la vali­dació dels models d’IA.

Això s’ali­nea amb el com­promís d’una intel·ligència arti­fi­cial ètica, una de les qüesti­ons que s’abor­da­ran a l’AI & Big Data Con­gress, que tindrà lloc a Bar­ce­lona els dies 14 i 15 de setem­bre, però el mis­satge de fons per a les empre­ses i, en gene­ral, per a tots els actors que tre­ba­llen en IA, és la neces­si­tat d’obrir el focus i començar a inte­ri­o­rit­zar aquests reque­ri­ments que, més aviat que tard, caldrà tenir en compte en les res­pec­ti­ves solu­ci­ons i pro­duc­tes.