El año 2025 marcó un punto de inflexión para el sector de la inteligencia artificial, ya que el inmenso bombo publicitario que rodeaba la predicción de tokens basada en Modelos de Lenguaje Extensos (LLM) comenzó a disminuir, dando paso a una comprensión más pragmática de las capacidades y limitaciones de la tecnología. Tras dos años de intenso debate público, alimentado por la preocupación por las posibles amenazas de la IA y las promesas de una utopía tecnológica, surgió una evaluación más realista del estado actual de la IA.

Si bien la inversión significativa y las proyecciones optimistas para el futuro de la IA continúan, el cronograma para lograr avances revolucionarios se está extendiendo, lo que refleja un consenso de que aún se necesitan avances técnicos sustanciales. Las afirmaciones iniciales de una inminente inteligencia artificial general (IAG) o superinteligencia (ASI), aunque no se han abandonado por completo, se ven cada vez más con escepticismo, particularmente en lo que respecta a las estrategias de marketing de capital de riesgo.

Los constructores de modelos fundacionales comerciales se enfrentan al desafío de demostrar un valor práctico y abordar las imperfecciones inherentes y las tasas de error de los sistemas de IA actuales. Este cambio hacia el pragmatismo reconoce que, si bien la IA ofrece herramientas y aplicaciones valiosas, aún no es la fuerza transformadora que se predijo en su momento.

La evolución de la percepción pública refleja una creciente conciencia de las capacidades actuales de la IA. Los expertos sugieren que la ola inicial de entusiasmo fue impulsada por una incomprensión del potencial de la tecnología, lo que llevó a expectativas infladas. "Existe una creciente conciencia de que tales proclamaciones quizás se vean mejor como marketing de capital de riesgo", señaló un analista de la industria, destacando el papel de los incentivos financieros en la configuración de la narrativa en torno a la IA.

A pesar de las expectativas moderadas, la industria de la IA sigue siendo dinámica, con investigación y desarrollo continuos centrados en abordar las limitaciones de los modelos actuales. El enfoque ha pasado de las predicciones especulativas de la IAG a las aplicaciones prácticas en áreas como la atención médica, las finanzas y el transporte. Estos avances, aunque incrementales, están contribuyendo a una comprensión más realista del impacto potencial de la IA en la sociedad.

El futuro de la IA depende de la superación de los desafíos técnicos y del fomento de una comprensión más matizada de sus capacidades. A medida que la industria madura, es probable que el enfoque cambie de narrativas impulsadas por el bombo publicitario a evaluaciones basadas en evidencia del impacto real de la IA en el mundo.