La última gran predicción de Charlie Munger fue probablemente acertada: la IA está sobrevalorada
Nati Harnik/AP
- Charlie Munger, fallecido el martes a los 99 años, hizo una última gran afirmación sobre la inteligencia artificial: está sobrevalorada.
- El legendario inversor se mostró "personalmente escéptico" ante tanto entusiasmo.
- Y es evidente que tenía razón, al menos por ahora: es cara y poco rentable.
Charlie Munger acertó en las grandes decisiones.
Las decisiones de apostar por Apple, Costco y Coca-Cola con su socio inversor Warren Buffett cimentaron la reputación de Munger como inversor legendario y alimentaron las reservas de Berkshire Hathaway hasta alcanzar la cifra récord de 157.000 millones de dólares.
Munger, fallecido el martes a los 99 años, también se mostró escéptico ante sectores en auge como las criptomonedas y el bitcoin, que describió como "veneno para ratas".
En mayo, el Oráculo de Omaha dijo que era "personalmente escéptico sobre parte del bombo que se ha dado a la inteligencia artificial."
Esto ocurría mientras OpenAI, creadora de ChatGPT, recaudaba miles de millones de dólares de Microsoft y los inversores de capital riesgo invertían fondos en startups de IA creadas pocos meses antes con valoraciones muy elevadas.
Era contraintuitivo, pero su última gran predicción podría ser acertada:la IA está sobrevalorada.
He aquí por qué.
1. Aún no es rentable
La fuente original del bombo de la IA de 2023, OpenAI, desarrolladora de ChatGPT, parece bastante confusa en estos momentos tras uno de los choques en consejos de administración más dramáticos de la historia de Silicon Valley.
Durante cinco días, el consejo de administración de OpenAI destituyó a su consejero delegado, Sam Altman, barajó a otros dos candidatos y, a continuación, volvió a nombrar a Altman. Altman aceptó brevemente una oferta de trabajo del mayor inversor de OpenAI, Microsoft, y casi se lleva consigo la mayor parte de la empresa.
No parece una empresa que deba valorarse en 86.000 millones de dólares. Las valoraciones de empresas tanto cotizadas como no cotizadas no son directamente comparables pero, como referencia, empresas como Ferrari, British American Tobacco y Dell tienen capitalizaciones de mercado más bajas.
El hecho de que OpenAI tenga una estructura corporativa ligeramente bizantina tampoco ayuda. La empresa matriz, sin ánimo de lucro, gobierna una empresa con ánimo de lucro limitado. Una pretende principalmente acelerar el desarrollo de la IA y la otra minimizar sus daños. Desde el punto de vista de los inversores, esto plantea dudas sobre si existe un límite incorporado a su crecimiento.
No está claro que nadie esté ganando mucho dinero directamente con la IA.
DeepMind, el laboratorio de IA comprado por Google en 2014, ha luchado por encontrar un equilibrio entre el funcionamiento como laboratorio de investigación y como entidad comercial, y ha registrado pérdidas durante años. Google tuvo que amortizar 1.300 millones de dólares de deuda por DeepMind en 2019. Google ahora ha integrado el laboratorio con otra división de IA, Google Brain, y ya no desglosa explícitamente sus datos financieros.
2. Muchas startups de IA están financiadas por capital riesgo
Otro problema desde la perspectiva de Munger: muchos rivales de OpenAI, como Stability AI, Inflection AI y Anthropic, buscan capital de riesgo para financiar su crecimiento.
Munger se mostró escéptico sobre la capacidad de los fondos de capital riesgo para realizar buenas inversiones y sugirió que se mueven en una fina línea entre la inversión y el juego.
El sector también se pregunta si el dinero que debe devolverse rápidamente es el mecanismo de crecimiento y financiación adecuado para las empresas de IA, que requieren un gran talento técnico, investigación y computación.
3. La IA aún tiene que demostrar sus argumentos
Por último, está la gran pregunta de si la tecnología cumplirá sus grandes promesas.
La IA se presenta como una tecnología con el potencial de ser tan trascendental como internet. Altman, de OpenAI, y otros CEO de inteligencia artificial hablan muy públicamente de que en el horizonte se vislumbra una inteligencia artificial tan inteligente como la humana.
Pero hay que tomarse estas afirmaciones con cautela.
La IA generativa suele depender del trabajo de otros, una cuestión que amenaza con llegar a un punto crítico con las demandas sobre derechos de autor interpuestas por autores como Michael Chabon. Los grandes modelos lingüísticos también son propensos a las alucinaciones, por lo que distan mucho de ser fiables. Mientras tanto, la capacidad de la tecnología para generalizar más allá de su conjunto de datos de entrenamiento es objeto de debate, como sugiere un reciente artículo de investigadores de Google.
Munger cometió errores de inversión. Pero puede que por ahora tenga razón: la inteligencia humana funciona muy bien.
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