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 universitat privatitzada

La privatización de la Universidad en España

 El llibre que es resumeix és La privatización de la Universidad en España (2025), escrit pel politòleg i catedràtic Carles Ramió (amb pròleg de Joan Subirats). A través d'una anàlisi assagística i fonamentada en dades oficials, l'autor denuncia com el sistema universitari públic espanyol —un model històric d'èxit i equitat— s'enfronta a una lenta i silenciosa decadència provocada per l'expansió accelerada de la universitat privada i la manca d'una estratègia pública adequada.

Capítol 1: La gran paradoxa: esplendor i decadència de la universitat pública espanyola

• Illa d'excel·lència pública: La universitat pública espanyola és un model d'èxit internacional: 40 de les 50 universitats públiques es troben entre les 1.000 millors del món (el 2,5% superior global), mentre que cap privada espanyola se situa en aquesta franja.
• Alt retorn socioeconòmic: Per cada 100 euros d'inversió pública, el sistema universitari públic genera 505 euros de facturació, 293 euros de PIB i 115 euros de rendes salarials.
• Un joc de suma zero: L'expansió exponencial de les universitats privades (moltes impulsades per fons d'inversió internacionals) no està actuant com a complement, sinó que amenaça directament el sistema públic absorbint la demanda i els recursos.

Capítol 2: És la universitat un ascensor social avariat?

• Eina fonamental d'equitat: El 44,5% de la població espanyola té accés a l'educació superior. Tot i que el context socioeconòmic ha augmentat les desigualtats generals, la universitat pública continua sent el principal mecanisme de mobilitat social per a les classes treballadores.
• Desajust amb el mercat laboral: S'analitza la sobrequalificació i la manca de sincronització entre certs graus amb molta demanda i sectors productius amb alta ocupabilitat (com les enginyeries o la salut).

Capítol 3: Les suposades misèries estructurals: endogàmia, engolament i cainisme

• Evolució de l'endogàmia: Tot i que històricament l'endogàmia ha estat un problema greu, s'ha reduït considerablement gràcies als filtres d'acreditació i a la implantació del model tenure track o programes de captació de talent com el Ramón y Cajal.
• Febleses culturals: S'examinen críticament l'egocentrisme de certs acadèmics que dificulten la transferència de coneixement i el clima intern de rivalitats i enveges.

Capítol 4: Desentrañando un misterio: el personal universitari (PDI i PTGAS)

• Dedicació del professorat: Ramió desmunta el mite de la desídia demostrant que la majoria del PDI treballa amb una intensitat molt elevada, tot i que hi ha perfils minoritaris amb baix rendiment.
• El PTGAS com a angle mort: El Personal Tècnic, de Gestió i d'Administració i Serveis pateix una manca de carrera professional horitzontal, una hipertròfia d'estructures de comandament i un dèficit de tecnificació avançada (gestió de dades, projectes de recerca, etc.).

Capítol 5: Un model de governança pervers

• Sistemes de govern nocius: Coexisteixen tres models (polític-corporatiu, gerencial i burocràtic) que generen una governança inestable i vulnerable als canvis rectorals.
• Atacs externs i pèrdua de reputació: Els equips de govern estan sotmesos a una fortíssima pressió mediàtica i judicial davant denúncies, conflictes o la irrupció d'actors externs privatitzadors.

Capítol 6: Assetjament i incompatibilitats a la universitat

• Canvi en el clima laboral: El llarg confinament per la COVID-19 va alterar la presencialitat i va agreujar les mefistofèliques dinàmiques laborals.
• Regulació obsoleta d'incompatibilitats: La normativa actual (que data de 1984) és tan draconiana que paralitza o penalitza activitats menors de divulgació i col·laboració amb mitjans o institucions, bloquejant precisament la transferència de coneixement que la pròpia llei incentiva.

Capítol 7: La universitat privada: entre el neoliberalisme i el "buenismo"

• Asfíxia financera deliberada: Comunitats com la de Madrid apliquen una política de retallades i asfíxia econòmica a les universitats públiques mentre faciliten la creació veloç de centres privats.
• El dèficit de places de màster: La falta d'oferta pública en títols de màster empeny milers d'estudiants cap a les universitats privades (on paguen fins a 10.000 € o més).
• El dogmatisme purista de l'esquerra: La negativa de sectors progressistes a permetre fórmules de gestió o finançament híbrides o competitives impedeix que les públiques puguin plantar cara a la privada.

Capítol 8: Propostes per sortir de l'embaràs (Decàleg de solucions)

Per tal de revertir la situació i protegir la universitat pública com a motor social, Ramió proposa 10 mesures clau:

1. Analitzar i denunciar la situació: Elaborar un informe independent i rigorós sobre la privatització real del sistema.
2. Autonomia real i retiment de comptes: Reduir la hiperregulació administrativa i avaluar la universitat per resultats.
3. Millorar la qualitat del personal: Generalitzar el model tenure track i incentivar el PTGAS.
4. Incentivar la transferència de coneixement: Repensar els sexennis i la divulgació científica.
5. Permetre competir en el mercat privat: Crear estudis o centres adscrits públics-privats a preus assequibles per captar alumnat internacional i no perdre la demanda de màsters.
6. Millorar la governança: Avançar cap a una selecció més professionalitzada de la direcció universitària.
7. Regulació estricta ex-ante de privades: Exigir el compliment rigorós dels estàndards de qualitat abans d'autoritzar noves privades.
8. Auditoria estatal a les privades recents: Avaluar de manera independent els centres de recent creació i tancar els que no compleixin els requisits.
9. Transformar la CRUE: Crear una associació exclusiva per a universitats públiques que defensi de manera unificada els seus interessos.
10. Incrementar el finançament públic: Assolir l'1% del PIB (o fins i tot revertir fins a 6.400 milions d'euros) repartits amb criteris de competitivitat, excel·lència i coordinació.

IA pertot arreu (40)

 Medical AI has a proof problem

Resum de l'article de FT del 18 de setembre.

Aquest article del Financial Times, escrit per Sarah Neville, analitza la bretxa existent entre els grans avanços teòrics de la intel·ligència artificial (IA) en la medicina i el seu impacte real en la millora de la salut dels pacients.

1. El "problema de prova" (Falta d'evidència clínica real)

• Tot i les promeses i grans expectatives de la IA per agilitzar diagnòstics i reduir la càrrega de feina dels metges, hi ha molt poques proves que realment millorin la salut dels pacients o la seva evolució clínica.
  
  
• Moltes eines s'implanten als hospitals sense estudis previs suficients en entorns de treball reals, generant de vegades alertes falses o innecessàries que acaben frustrant el personal mèdic.
  
  

2. Dèficit de transparència i dades

• Existeix una falta de claredat per part dels desenvolupadors sobre quines dades han utilitzat per entrenar els seus models i quina metodologia han seguit per validar-ne l'eficàcia.
  
  
• Sovint les empreses presenten dades de rendiment en entorns de laboratori controlats, però no aconsegueixen replicar aquests resultats en el món real, ja que no s'ajusten a la complexitat del dia a dia hospitalari.
  
  

3. Regulació i aprovacions laxes

• Un estudi citat de la Universitat de Stanford revela que la FDA (EUA) va autoritzar 258 dispositius mèdics de IA fins al 2025, de les quals només un 2,4% comptaven amb dades d'assaigs clínics rigorosos.
  
  
• Gran part de la documentació presentada a l'administració està basada en "estudis de laboratori" aportats pels mateixos fabricants, que sovint no són fàcilment verificables ni aplicables.
  
  

4. Riscos de biaix i desigualtat

• Si els algoritmes d'IA s'entrenen amb dades que no representen bé la diversitat de la població, poden perpetuar o empitjorar les desigualtats en l'atenció sanitària.
  
  
• Es destaca l'exemple d'algoritmes de gestió de recursos que van subestimar les necessitats de pacients de minories o que no parlaven anglès.
  
  

5. La necessitat d'un canvi de model

• Els experts i metges reclamen un canvi de direcció: en lloc de centrar-se en "l'efecte sorprenent" de la tecnologia, cal posar el focus en demostrar un benefici clínic real, avaluar-ne l'impacte en la salut i protegir les dades dels pacients.