Si s'havia de resumir en una xifra el que ha explicat avui el web, seria aquesta: d'unes 207.000 sessions de científics amb Claude que ha analitzat Anthropic, només un 4,2% servien per tenir idees o formular hipòtesis. La resta eren, sobretot, anàlisi de dades i escriptura. És una dada de l'empresa que fa el producte, i s'ha de llegir així, però encaixa amb gairebé tot el que ha passat aquest diumenge: la IA fa cada vegada més feina, i més bona, però la direcció de la feina continua sent humana. Ahir parlàvem de qui revisa el que fa l'agent; avui la pregunta és una mica anterior: qui decideix què s'ha de fer.
Ho il·lustren bé dues peces que, a primera vista, diuen coses contràries. Andrej Karpathy explica que en un cap de setmana, amb Claude Code, ha muntat una web de vídeos a partir de vint anys de comentaris de Hacker News, i que l'agent ho va fer gairebé tot. La prova Co-Design Bench, d'Alibaba i diverses universitats, conclou en canvi que el millor agent de programació només deixa del tot ben acabada una de cada quatre feines tretes d'encàrrecs reals. No es contradiuen tant: Karpathy sap exactament què vol i com demanar-ho, i el banc de proves va triar justament les peticions que ja havien fallat.
El mateix patró apareix en la recerca. Els agents de Google DeepMind han trobat dues febleses noves en el xifratge RSA de 1.024 bits, però treballant sota la direcció de criptògrafs. El model que llegeix qüestionaris de salut per detectar possibles casos de Parkinson, publicat a «Nature Aging», és una eina de cribratge, no de diagnòstic, i els seus autors insisteixen que dona falsos positius i falsos negatius. Fins i tot el guanyador del Goncourt, Philippe Jaenada, admet que va fer servir ChatGPT tres vegades i que hi va deixar una frase escrita per la IA per jugar amb el lector: la IA hi és, però com una eina més del taller.
La segona història del dia és la factura. Anthropic manté la sortida a borsa abans de l'Acció de Gràcies, però amb una valoració més baixa de la que somiaven els inversors més optimistes, i el «Financial Times» publica que ha pagat 3.400 milions de dòlars per 1,7 gigawatts de generadors de gas, una compra que cap de les dues parts no ha confirmat. A l'altra banda del món, SemiAnalysis descriu un campus xinès de 800 megawatts a la Mongòlia Interior que funciona sobretot amb vent i costa una cinquena part del que costaria als Estats Units. La IA que fa de mans necessita, sobretot, molts quilowatts.
Aquesta carrera és també geopolítica, i avui ho ha recordat per tres bandes. El «New York Times» revela que els Estats Units han autoritzat a rebre xips d'Nvidia una empresa xinesa amb l'oficina buida i lligada a una firma vetada; la Xina ha prohibit que SoftBank es quedi el negoci de robots d'ABB al país, i un model obert de DeepSeek gairebé iguala el millor d'OpenAI a l'hora d'atacar xarxes d'empresa simulades, per una fracció del cost. Al mateix temps, Nous Research mostra que la propaganda d'alguns models xinesos és una capa prima que es pot treure amb un reajustament senzill. Els models oberts acosten les distàncies, per a bé i per a mal.
Què caldrà mirar els propers dies? Primer, si Anthropic o algú altre confirma l'operació dels generadors de gas, i on s'instal·laran, perquè la qüestió energètica és la que més pot pesar en una sortida a borsa que ha de servir de termòmetre per a tot el sector. Segon, si les proves sistemàtiques d'agents, com Co-Design Bench, comencen a pujar de debò o si l'experiència dels usuaris més experts continua molt per davant de la mitjana. I, més a prop, com funcionaran les càmeres amb IA que la Guàrdia Urbana de Lleida vol començar a provar al desembre: també aquí, la pregunta és qui decideix què fa la màquina.