IA pertot arreu (44)

 World Development Report 2026: The Promise of Artificial Intelligence

El World Development Report 2026: The Promise of Artificial Intelligence, publicat pel Banc Mundial, és una avaluació de l'impacte de la intel·ligència artificial (IA) per a 6.800 milions de persones als països d'ingressos baixos i mitjans.

El missatge central de l'informe és que els països en desenvolupament no necessiten gastar bilions de dòlars per crear grans models de llenguatge de frontera des de zero per beneficiar-se de la IA. La prioritat d'aquestes economies ha de ser utilitzar i adaptar les tecnologies existents per resoldre problemes concrets com la manca d'especialistes en salut, educació o agricultura.

1. El marc conceptual: Les tres "C" de la IA

L'informe analitza la tecnologia a través de tres característiques fonamentals:

• Capacitats (Capabilities): A diferència de les eines digitals anteriors, la IA pot realitzar o assistir en tasques cognitives no rutinàries que requereixen judici humà. Això permet suplir la manca de personal altament qualificat en països en desenvolupament sense haver d'esperar generacions.
• Concentració (Concentration): La cadena de valor de la IA avançada (xips de darrera generació, grans centres de dades i models fundacionals) està fortament concentrada en poques empreses i països, principalment els Estats Units i la Xina, juntament amb actors especialitzats com Taiwán, els Països Baixos o la República de Corea.
• Complements (Complements): La IA no augmenta la productivitat per si sola. Requereix complements analògics (electricitat fiable, connectivitat a internet, educació de base) i complements digitals (dades de qualitat i habilitats tècniques) per funcionar eficaçment.

2. L'estratègia: Adoptar, Adaptar i Avançar

L'informe estableix un full de ruta de tres vies per a les economies en desenvolupament:

1. Adoptar (Adopt): Utilitzar eines d'IA existents de fàcil accés per a les tasques quotidianes de les empreses i ciutadans.
2. Adaptar (Adapt): Personalitzar els models d'IA als idiomes, cultures, marcs legals i condicions locals. En aquest àmbit destaca la "IA petita" (Small AI), formada per models reduïts o especialitzats dissenyats per funcionar en entorns amb recursos o connectivitat limitats.
3. Avançar (Advance): Construir infraestructura i models de frontera propis, un camí summament costós reservat només per quan les capacitats i recursos del país ho justifiquin.

3. Avaluació d'impactes: Promesa i perills

• Impacte Econòmic:
  • Treball i productivitat: Com que la majoria de la població als països de renda baixa o mitjana treballa en tasques manuals (agrícoles o de petit comerç), el risc de desplaçament laboral immediat és menor que als països rics, actuant la IA més com un complement que com un substitut.
  • Riscos sectorials: Els sectors de serveis intensius en coneixement o subcontractació de processos de negoci (call centers i BPO) sí que pateixen una pressió d'automatització immediata.
• Impacte Social:
  • Es destaquen millores en la prestació de serveis públics mitjançant la IA predictiva i la imatge mèdica (com el cribratge de tuberculosi o retinopatia diabètica), previsions meteorològiques per a agricultors i sistemes de tutoria escolar adaptativa.
• Impacte Polític:
  • Es plantegen riscos d'augment de les desigualtats de renda (on els beneficis de la IA van principalment als propietaris de capital), dependència geopolítica de multinacionals estrangeres, desinformació i vigilància estatal.

4. El paper dels Governs

L'informe recomana que els governs actuin en tres nivells:

1. Com a Habilitadors (Enablers): Garantint les bases físiques (electricitat i xarxa) i formant la població, evitant incentius fiscals que penalitzin la contractació de treballadors respecte a l'automatització.
2. Com a Usuaris (Users): Prioritzant el desplegament de la IA predictiva en el back-office de l'administració (gestió tributària, assignació de recursos, planificació) abans de llançar aplicacions generatives no provades al front-end.
3. Com a Reguladors (Regulators): Implementant marcs normatius transparents, promovent l'ús de dades obertes i garantint la interoperabilitat per evitar dependre d'un únic proveïdor privat.

La salut dels catalans

 

Abans d'ahir es va presentar al Ministeri l'enquesta de salut i els resultats van ser aquests:

S'ha assolit el nivell més baix de la sèrie en relació a la percepció subjectiva de la salut. Malgrat que és una mesura controvertida si només l'agafem transversalment, la seva comparació entre diferents anys és una opció. La caiguda en la percepció subjectiva de la salut hauria de ser motiu de preocupació, titular de portada als mitjans i alhora caldria explicar perquè està passant. Però malauradament es despatxa amb una nota breu al diari i fora.

M'interessen les enquestes però sobretot les relatives als adults, perquè mai sé ben bé si es resol bé la informació dels nens. Si ens fixem només en els adults a Catalunya, la EsdE (2025) ens diu:

• El 62,2 % dels adults a Catalunya percep el seu estat de salut com a bo o molt bo (un 68,2 % dels homes enfront d'un 57,3 % de les dones).
• Les dones reporten una major prevalença d'estat de salut regular, dolent o molt dolent (42,7 % en dones enfront d'un 31,8 % en homes).
• La percepció de salut de millor qualitat ("Molt bo / Bo") disminueix progressivament amb l'edat, passant del 77,9 % en el grup de joves (18–29 anys) al 47,8 % en la població de 65 anys o més.

Estat de salut percebut	Casos (n)	Total Catalunya (%)	Homes (%)	Dones (%)	18–29 anys (%)	30–49 anys (%)	50–64 anys (%)	65+ anys (%)
Molt bo	367	15,3 %	17,4 %	13,6 %	30,3 %	20,4 %	12,7 %	6,0 %
Bo	1.122	46,9 %	50,8 %	43,7 %	47,6 %	52,7 %	45,5 %	41,8 %
Regular	652	27,2 %	23,6 %	30,2 %	17,9 %	19,5 %	29,1 %	37,6 %
Dolent	201	8,4 %	7,0 %	9,6 %	2,9 %	6,3 %	9,0 %	12,3 %
Molt dolent	52	2,2 %	1,2 %	3,0 %	1,3 %	1,1 %	3,7 %	2,3 %
Total ($N$)	2.394	100,0 %	1.079	1.315	307	729	653	705

Com que em preocupa la mesura de l'estat de salut, més enllà de la percepció subjectiva he preparat un article que defineix uns perfils probabilístics multidimensionals de la salut dels catalans. He fet la selecció dels enquestats catalans adults, n=2.394, i m'han sorgit quatre tipus, quatre dimensions on s'ajusta cada persona segons uns graus de pertinença: 

• Perfil I (Robust Total): Absència pràcticament absoluta de malalties cròniques i símptomes limitants. Un 96,2% declara un estat de salut bo o molt bo.

• Perfil II (Fràgil Físic / Articular): Dominat per la patologia osteoarticular (78,5% té artrosi) i el dolor moderat o sever (88,0%), provocant limitació mobilitzadora, però sense un component primari de depressió o pèrdua cognitiva.

• Perfil III (Fràgil Emocional / Salut Mental): Definit gairebé en la seva totalitat per la presència de depressió (89,5%) i problemes importants de concentració i memòria (79,0% manifesta dificultats), tot i mantenir una mobilitat física relativament preservada (74,2% sense limitació mobilitzadora).

• Perfil IV (Multimòrbid Complex): Representa la màxima gravetat. Coexistència d'alta taxa d'artrosi (84,0%), depressió associada (51,0%), malalties cardiorespiratòries (angina 38,5%, asma 29,0%), associat a un dolor sever/extrem (74,0%) i incapacitat mobilitzadora severa (60,0%).

El model de 4 perfils latents ofereix l'ajust més representatiu i l'agregació dels graus de pertinença s'acaba repartint d'aquesta manera.

La IA s'ha posat a treballar profundament a l'algoritme i ha sortit el document que afegeixo a sota. Ho podem considerar un primer esborrany, però crec que prou suggerent. Llegiu-lo amb atenció i veureu que quan ens concentrem en classificacions discretes i categòriques perdem molta informació, cal disposar de perfils multidimensionals per a comprendre millor l'estat de salut. Ara bé, perquè siguin útils per a la gestió cal disposar de la informació individual i no de mostra.

PS. No acabo d'entendre perquè les microdades de l'Enquesta de Salut de Catalunya i d'altres cal demanar-les i no són accessibles immediatament per internet. Les de l'Encuesta de Salud de España poden descarregar-se lliurement.