El año 2025 marcó un punto de inflexión para el sector de la inteligencia artificial, caracterizado por un cambio desde las expectativas infladas hacia una realidad más fundamentada para la tecnología de los modelos de lenguaje grandes (LLM). Tras dos años de intensa especulación en 2023 y 2024, la industria experimentó un período de recalibración, a medida que el fervor inicial en torno al potencial de la IA dio paso a una evaluación más pragmática de sus capacidades y limitaciones.

El discurso público, que antes estaba dominado por preocupaciones sobre los riesgos existenciales de la IA y su potencial para alcanzar una inteligencia divina, comenzó a reconocer las imperfecciones inherentes de la tecnología y su susceptibilidad a errores. Si bien los defensores continúan abogando por el potencial transformador de la IA, el cronograma para lograr avances revolucionarios se ha extendido constantemente, lo que refleja un consenso de que aún se requieren avances técnicos significativos.

Las primeras afirmaciones 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 atribuidas a estrategias de marketing empleadas por empresas de capital de riesgo. Los constructores de modelos fundacionales se enfrentan al desafío de conciliar las afirmaciones ambiciosas con las limitaciones prácticas de la tecnología de IA actual.

Esta transición refleja una comprensión más amplia de que, si bien la IA ofrece herramientas y aplicaciones valiosas, no es una panacea. La industria está lidiando con la necesidad de modelos más robustos y confiables, así como con la necesidad de abordar las preocupaciones éticas relacionadas con el sesgo, la transparencia y la rendición de cuentas. La atención se está desplazando hacia el desarrollo de soluciones de IA que no solo sean innovadoras, sino que también estén alineadas con los valores sociales y las prácticas responsables.