El entusiasmo inicial por la inteligencia artificial generativa está perdiendo fuerza. Los últimos modelos, como GPT-5, no han supuesto el salto disruptivo que se esperaba, y los indicadores apuntan a una desaceleración en su progreso. Expertos que llevaban años advirtiendo del peligro de inflar expectativas vuelven a cobrar protagonismo, planteando una pregunta incómoda: ¿y si la IA, pese a sus logros, no puede llegar mucho más lejos que esto?
Un avance demasiado modesto
La frase “GPT-5 es mejor que GPT-4” queda empañada por el matiz: “algo” mejor. El nuevo modelo unificado de OpenAI ha mejorado en métricas relevantes, pero no ha ofrecido el salto de calidad que muchos usuarios e inversores esperaban. Esto ha reavivado un temor creciente: que el escalado de datos y potencia, base del progreso reciente, esté dando síntomas de agotamiento.
En 2020, investigadores de OpenAI describieron unas “leyes del escalado” que parecían garantizar mejoras proporcionales al aumento de datos y cómputo. Sin embargo, voces críticas como la de Gary Marcus, o incluso líderes tecnológicos como Satya Nadella, ya anticipaban que esta tendencia no sería infinita.
Los datos respaldan la desaceleración
Análisis como el de Epoch AI muestran que, aunque GPT-5 supera ligeramente a su antecesor en pruebas como FrontierMath, las mejoras son incrementales, no revolucionarias. Variantes avanzadas como GPT-5 Pro o GPT-5 Thinking ofrecen más precisión y menos alucinaciones, pero la versión básica deja a muchos usuarios indiferentes.
Este estancamiento reabre el debate sobre otras vías de desarrollo, como la IA simbólica, que dominó hasta los 90 y se basaba en reglas y razonamiento formal, frente a las actuales redes neuronales conexionistas.
Los escépticos redoblan sus advertencias
Críticos como Ed Zitron o el propio Marcus insisten en que la IA generativa es una herramienta útil, pero lejos de una inteligencia general artificial (AGI). Thomas Wolf, de Hugging Face, resume el problema: estos sistemas responden bien, pero rara vez formulan preguntas nuevas o generan conocimiento original. Yann LeCun, pionero del sector, lo expresa sin rodeos: la IA actual “es tontísima”.
Expectativas en revisión
Para quienes han invertido miles de millones en centros de datos y modelos fundacionales, este frenazo puede ser un jarro de agua fría. La IA seguirá siendo valiosa para automatizar y optimizar tareas, igual que en su día lo fueron el PC o internet. Sin embargo, quienes esperaban una transformación radical e inmediata podrían tener que ajustar sus expectativas… y su paciencia.
Fuente: Xataka.
