El año 2025 presenció un cambio en la percepción de la inteligencia artificial, alejándose de las expectativas infladas de años anteriores hacia una comprensión más realista de sus capacidades y limitaciones. Tras dos años de intenso debate público, impulsado por el rápido avance de los modelos de lenguaje grandes (LLMs), el sector de la IA experimentó un período de recalibración.

Las extendidas ansiedades y visiones utópicas en torno a la IA como una potencial amenaza existencial o un presagio de una nueva era de superinteligencia comenzaron a disminuir, reemplazadas por una evaluación más pragmática de su utilidad actual. Si bien la inversión significativa y las proyecciones optimistas sobre el potencial transformador de la IA persisten, el cronograma para lograr avances revolucionarios se ha extendido, lo que refleja un consenso de que son necesarios más avances técnicos.

Las afirmaciones iniciales de una inminente inteligencia artificial general (AGI) o superinteligencia (ASI) no han desaparecido por completo, pero se ven cada vez más con escepticismo, a menudo consideradas como tácticas de marketing empleadas por los capitalistas de riesgo. Los desarrolladores de modelos fundacionales se enfrentan al desafío de equilibrar los ambiciosos objetivos a largo plazo con las realidades prácticas de las capacidades actuales de la IA.

Esta transición refleja un reconocimiento creciente de que la IA actual, aunque valiosa, no está exenta de defectos y es susceptible a errores. La industria está lidiando con la necesidad de abordar estas imperfecciones mientras continúa explorando el potencial de la IA en diversas aplicaciones. El enfoque ha pasado de las predicciones especulativas a las aplicaciones tangibles y a abordar los desafíos éticos y prácticos asociados con la implementación de la IA.