Artificial Analysis, una organización independiente de evaluación comparativa de IA, publicó el lunes una revisión importante de su Índice de Inteligencia, cambiando fundamentalmente la forma en que la industria mide el progreso de la inteligencia artificial. El nuevo Índice de Inteligencia v4.0 incorpora 10 evaluaciones que abarcan agentes, codificación, razonamiento científico y conocimiento general, alejándose de los puntos de referencia tradicionales que la organización consideró obsoletos.

La organización eliminó tres puntos de referencia básicos: MMLU-Pro, AIME 2025 y LiveCodeBench, que han sido ampliamente citados por las empresas de IA en sus materiales de marketing. Estos fueron reemplazados con evaluaciones diseñadas para medir si los sistemas de IA pueden completar tareas que reflejen el trabajo real por el que se paga a las personas. Este cambio refleja una creciente preocupación de que los puntos de referencia existentes se centren demasiado en el recuerdo y no lo suficiente en la aplicación práctica.

El Índice de Inteligencia sirve como un sistema de clasificación muy vigilado para los modelos de IA, que influye tanto en los desarrolladores como en los compradores empresariales. La revisión significa un ajuste crítico en la forma en que se evalúa el progreso de la IA. En lugar de priorizar el rendimiento en pruebas estandarizadas, el nuevo índice enfatiza la utilidad económica de los sistemas de IA. Este cambio se produce a medida que los modelos de IA mejoran rápidamente, lo que hace que los puntos de referencia más antiguos sean menos efectivos para diferenciar las capacidades.

"Este cambio de índice refleja una transición más amplia: la inteligencia se mide menos por el recuerdo y más por la acción económicamente útil", observó Aravind Sundar, un investigador que respondió al anuncio. Esta perspectiva destaca la evolución de la comprensión de la inteligencia artificial, que va más allá de la simple recuperación de conocimiento hacia la resolución de problemas y la aplicación práctica.

Las implicaciones de este cambio son significativas para la industria de la IA. Es posible que las empresas deban repensar sus estrategias de marketing, centrándose menos en las puntuaciones brutas de los puntos de referencia y más en la demostración de las capacidades del mundo real. Es probable que los compradores empresariales pongan mayor énfasis en las evaluaciones que reflejen sus necesidades y casos de uso específicos. El índice actualizado tiene como objetivo proporcionar una evaluación más precisa y relevante de los sistemas de IA, guiando el desarrollo y la adopción en una dirección más práctica. El nuevo índice está disponible de inmediato y Artificial Analysis planea continuar refinando las evaluaciones en función de los desarrollos en curso en el campo.