Cinco escenarios del futuro: hacia dónde llevará la IA al mundo en 2025

MIT publicó su pronóstico anual sobre el desarrollo de la inteligencia artificial. En los últimos dos años, los analistas de la revista predijeron con precisión la aparición de asistentes interactivos basados en modelos lingüísticos multimodales, el rápido desarrollo de la generación de videos y la expansión de las capacidades de los robots. La única predicción no cumplida fue la proliferación masiva de deepfakes políticos durante las elecciones. De cualquier manera, el futuro aún está por llegar. Veamos qué sorpresas nos depara el 2025.

Plataformas virtuales generativas

Después de la era de generación de imágenes en 2023 y videos en 2024, la tecnología da un nuevo salto. Google DeepMind presentó el modelo Genie 2, capaz de transformar imágenes comunes en espacios tridimensionales para exploración. En febrero, la empresa demostró la primera versión del modelo, que convierte imágenes estáticas en plataformas bidimensionales.

Las startups Decart y Etched desarrollaron una modificación para Minecraft que genera cada cuadro del juego en tiempo real. World Labs, bajo la dirección de Fei-Fei Li, creadora del dataset ImageNet, está trabajando en modelos mundiales a gran escala (LWM).

Las simulaciones tridimensionales encontrarán otras aplicaciones. Los desarrolladores podrán transformar concept arts en niveles de prueba al instante, creando nuevos tipos de juegos. Esta tecnología también ha despertado el interés de los especialistas en robótica, ya que los mundos virtuales permitirán entrenar máquinas mediante ensayo y error en un número infinito de escenarios.

Modelos lingüísticos que razonan

En septiembre, OpenAI presentó o1, y dos meses después lanzó la versión mejorada o3, abriendo una nueva forma de trabajar con los modelos lingüísticos (LLM). A diferencia de la mayoría de los modelos, incluidos GPT-4, que generan respuestas inmediatas, los nuevos sistemas utilizan un enfoque paso a paso para resolver problemas. Descomponen problemas complejos en componentes simples y prueban diferentes opciones hasta encontrar una solución que funcione.

Google DeepMind demostró las ventajas de este método con el agente web Mariner. Durante la búsqueda de una receta de galletas navideñas, el sistema enfrentó un problema al elegir harina. Mariner explicó sus acciones en el chat: "Estoy usando el botón 'Atrás' en el navegador para volver a la receta". La capacidad de realizar una acción tan simple para un humano, pero compleja para una máquina, representó un logro significativo.

La empresa también está desarrollando una versión experimental de Gemini 2.0 Flash Thinking con un enfoque similar. OpenAI y Google son solo la punta del iceberg. Muchas empresas están creando productos con técnicas similares, aumentando su eficacia en diversas áreas, desde la cocina hasta la programación.

El auge de la IA en la ciencia

En octubre, la Real Academia Sueca de Ciencias otorgó el Premio Nobel de Química a los creadores de AlphaFold: Demis Hassabis y John Jumper de Google DeepMind, y David Baker por desarrollar herramientas para diseñar nuevas proteínas. La ingeniería de proteínas se ha convertido en el campo ideal para la aplicación de la IA gracias a la disponibilidad de conjuntos de datos de alta calidad para el entrenamiento.

Ahora, las empresas buscan nuevas áreas de investigación. Meta* publicó varios conjuntos de datos importantes sobre ciencia de materiales. Hugging Face y la startup Entalpic también lanzaron el proyecto abierto LeMaterial, que reúne y estandariza grandes volúmenes de información sobre materiales.

Las pruebas del modelo o1 entre la comunidad científica trajeron resultados prometedores para OpenAI. En su manifiesto de octubre, el jefe de Anthropic, Dario Amodei, declaró que la investigación científica, especialmente en biología, es una prioridad para el desarrollo de la inteligencia artificial. Amodei supone que, con el tiempo, la IA podrá reproducir completamente el trabajo de los biólogos investigadores. Aunque todavía falta mucho para lograrlo, el próximo año podría traer grandes avances.

Las empresas de IA se vuelcan hacia el militarismo

La colaboración con agencias de seguridad, inteligencia y fuerzas armadas se está volviendo cada vez más lucrativa para las empresas de IA. Las Fuerzas Armadas de EE. UU. lanzaron el programa Replicator con un presupuesto de mil millones de dólares para crear drones pequeños, inspirado en la experiencia de la guerra en Ucrania. También se formó la unidad Artificial Intelligence Rapid Capabilities Cell, que implementa IA en todos los aspectos de las operaciones militares, desde la toma de decisiones en el campo de batalla hasta la logística.

Los países europeos están aumentando las inversiones en tecnologías militares debido a los temores de que la administración Trump reduzca el apoyo a Ucrania. La creciente tensión entre Taiwán y China también influye en la planificación.

En 2025, estas tendencias generarán ganancias para empresas tecnológicas de defensa como Palantir y Anduril, que utilizan datos militares clasificados para entrenar modelos de IA. OpenAI anunció en diciembre su asociación con Anduril para desarrollar sistemas de defensa contra drones, culminando un año de cambio en su política de no participación en desarrollos militares. La empresa se unió a Microsoft, Amazon y Google, que llevan años colaborando con el Pentágono.

Nvidia y la competencia

Durante el auge actual de la IA, las startups tecnológicas han confiado en Jensen Huang y su empresa Nvidia, líder indiscutible en la producción de chips para entrenar modelos de IA y su implementación (inferencias). Sin embargo, varios factores podrían cambiar esta situación en 2025.

Gigantes como Amazon, Broadcom y AMD están invirtiendo activamente en el desarrollo de nuevos chips. Se espera una competencia especialmente intensa en el campo de las inferencias, donde la ventaja de Nvidia es menos significativa. La empresa Groq ha optado por un camino diferente para combatir el monopolio: en lugar de mejorar las tecnologías existentes, la startup está desarrollando una arquitectura de chips completamente nueva, apostando por soluciones innovadoras pero arriesgadas.

La guerra geopolítica por los chips continuará. Occidente limita la exportación de semiconductores avanzados y tecnologías de producción a China, mientras estimula la producción interna mediante programas como el CHIPS Act en Estados Unidos. Donald Trump podría endurecer el control de exportaciones y promete grandes aranceles al comercio con China.

En 2025, Taiwán será una región clave en esta lucha por el mercado de semiconductores, gracias en gran medida a la presencia de TSMC, cuya producción es crucial para Estados Unidos. El liderazgo taiwanés anunció planes para proporcionar instalaciones a empresas chinas que buscan eludir las restricciones comerciales. Esta decisión podría provocar una reacción fuerte de Trump, quien anteriormente criticó los gastos en la defensa de la región. El desenlace de esta situación aún no está claro, pero está impulsando a los fabricantes de chips a buscar alternativas de producción, alineándose con los objetivos del CHIPS Act. El próximo año será crucial para determinar la eficacia de esta iniciativa en el estímulo de la producción de semiconductores dentro de Estados Unidos.