Pasamos de diseñar inteligencia a cultivarla. Durante décadas intentamos construir sistemas que pensaran como nosotros, programando reglas explícitas para razonar, diagnosticar o jugar, hasta que descubrimos que las máquinas podían aprender sus propias reglas a partir de los datos. Este cambio —que Chris Olah describe como cultivar inteligencia artificial— representa un golpe copernicano: dejamos de ser el centro del proceso cognitivo. La inteligencia ya no se diseña, emerge. Así como la selección natural dio lugar a la inteligencia biológica sin un diseñador consciente, el aprendizaje automático produce inteligencia artificial a partir de objetivos simples, revelando formas de razonamiento que superan las nuestras y que muchas veces ni siquiera comprendemos.

Un nuevo estudio publicado en marzo nos trae el primer resultado empírico que sugiere que un LLM ha pasado un Test de Turing estándar. Hacemos un repaso histórico del Test de Turing, sus críticas, y las implicancias sociales de la capacidad de engaño de los LLMs.

Desde finales de 2024, se debate intensamente si el progreso de los modelos de lenguaje de IA alcanzará una “pared” que no podrá derribarse simplemente aumentando la cantidad de datos, cómputo y el tamaño del modelo. Sin embargo, la clave parece estar en aumento del cómputo en tiempo de inferencia, como ha comenzado a implementarse en modelos como o1 y o3 de OpenAI. Nos preguntamos, ¿existe realmente una pared para el progreso de la IA? ¿En qué consiste la nueva estrategia de escalado basada en hacer que los modelos "piensen" en lugar de simplemente aumentar su tamaño?

El 30 de noviembre se cumplen 2 años del lanzamiento de ChatGPT, un evento que generó grandes ondas expansivas en el desarrollo tecnológico, la sociedad y la economía. En este espacio abierto donde no siempre es fácil (o tal vez siquiera posible) separar realidad de expectativas, este artículo aborda con una mirada reflexiva el impacto concreto y potencial de la IA generativa, haciendo un balance de los sucesos desde 2022 y revisando qué promesas se cumplieron, cuáles siguen en carrera para cumplirse y cuáles parecen haber quedado en el camino.