Talvez a área mais promissora para a IA até o momento tenha sido o desenvolvimento de software, onde parece estar tendo um impacto sustentado. Mesmo aqui, porém, apenas um subconjunto de desenvolvedores experientes está vendo ganhos significativos de produtividade, e o impacto não está nem perto de cobrir o US$ 1 trilhão em investimentos em IA que o Goldman Sachs espera durante os próximos anos. Como Covello continua, “Substituir empregos de baixa remuneração (como criar ativos de marketing de conteúdo) por tecnologia tremendamente custosa é basicamente o oposto das transições tecnológicas anteriores” que vimos nas últimas décadas, incluindo o advento da Internet.
Somos muito arrogantes, ele observa, ao assumir que os custos de infraestrutura de IA cairão o suficiente, rápido o suficiente, para torná-la uma substituição válida para muitas tarefas hoje (assumindo que seja capaz de fazer isso, o que não é de forma alguma garantido). Falando sobre a queda no custo dos servidores que ajudou a desencadear o boom das pontocom, Covello aponta: “As pessoas apontam para o enorme declínio de custos em servidores dentro de alguns anos de sua criação no final dos anos 1990, mas o número de servidores Sun Microsystems de US$ 64.000 necessários para alimentar a transição da tecnologia da Internet no final dos anos 1990 empalidece em comparação com o número de chips caros necessários para alimentar a transição da IA hoje.” Nem isso leva em consideração a energia associada e outros custos que se combinam para tornar a IA particularmente cara.
Tudo isso leva Covello a concluir: “Dezoito meses após a introdução da IA generativa no mundo, nenhuma aplicação verdadeiramente transformadora — muito menos econômica — foi encontrada.” Uma acusação contundente. O professor do MIT Daron Acemoglu argumenta que isso persistirá no futuro previsível, porque apenas 23% das tarefas que a IA pode replicar razoavelmente serão econômicas para automatizar na próxima década.
