Por años la inteligencia artificial generativa ha sido un espectáculo de innovación. Modelos como ChatGPT, capaces de redactar textos o resolver problemas complejos, marcaron un antes y un después en la interacción con las tecnologías.
Este avance parecía imparable, alimentado por una simple fórmula: entrenar modelos cada vez más grandes con más datos y más GPUs. Sin embargo, algo ha cambiado.
Hoy, voces influyentes dentro de la industria, como Ilya Sutskever, cofundador de OpenAI, advierten que este camino está llegando a su límite. Los nuevos modelos apenas mejoran respecto a los anteriores, a pesar de las inversiones colosales.
Entonces, ¿qué está fallando? Más importante aún, ¿qué viene después? Descubre por qué entrenar modelos como antes ya no es suficiente y cómo la industria busca un nuevo rumbo para seguir innovando.
El auge y los límites del enfoque tradicional
Entrenar modelos de IA dio resultados espectaculares en la última década. Herramientas como GPT-3 y GPT-4 asombraron al mundo al escribir como humanos, responder preguntas complejas y realizar tareas creativas con gran fluidez.
Sin embargo, este éxito tuvo un precio. Entrenar un modelo de estas características requiere un tiempo y recursos descomunales.
Los laboratorios detrás de estas tecnologías invierten decenas de millones de dólares y meses de trabajo para completar un ciclo de entrenamiento, sin garantías de que los resultados sean significativos.
Además, a medida que los modelos crecían, los beneficios comenzaron a disminuir. Las mejoras entre generaciones de modelos se han vuelto menos impactantes, a pesar de que los costes siguen aumentando.
A esto se le conoce como «rendimiento decreciente». Ya no basta con añadir más datos o potencia de cálculo. Los modelos actuales están logrando un techo de rendimiento, y lo que antes era sorprendente ahora parece incremental.
Señales de estancamiento en la industria
Aunque la inteligencia artificial generativa ha revolucionado sectores enteros, las señales de estancamiento son cada vez más evidentes:
Lanzamientos decepcionantes
Modelos como Orion de OpenAI o Gemini de Google, que en el pasado habrían generado gran entusiasmo, ahora se perciben como avances menores.
Según informes, estas herramientas ofrecen mejoras incrementales respecto a sus predecesoras, pero no demasiado. Las empresas están posponiendo lanzamientos para pulir sus modelos, pero lo cierto es que el impacto ya no es tan llamativo.
Altos costes y rendimientos decrecientes
El entrenamiento de estos modelos sigue siendo extremadamente caro y lento. Cada ciclo puede costar decenas de millones de dólares y tardar meses en completarse, sin garantías de éxito.
Este riesgo elevado ha provocado que las empresas reconsideren si el enfoque actual es sostenible.
Cambios en el enfoque
Los líderes del sector, como Ilya Sutskever y Yann LeCun, coinciden en que el método de escalar recursos se ha agotado.
Esto refuerza la idea de que la industria debe encontrar nuevas estrategias para superar los límites actuales y mantener la innovación en movimiento.
La nueva dirección: modelos que razonan
La industria de la IA está explorando un nuevo camino: modelos que «razonan». Con esto se quiere mejorar la capacidad de los modelos para analizar sus propias respuestas en tiempo real antes de entregarlas, lo que aumentaría su precisión.
Una técnica clave en esta estrategia es el test-time compute. A diferencia del entrenamiento tradicional esta técnica permite que el modelo evalúe múltiples opciones durante la inferencia y elija la respuesta más adecuada.
OpenAI, por ejemplo, está implementando este enfoque en su modelo O1, que revisa y filtra sus posibles respuestas antes de proporcionar una definitiva. Esta transición no solo está siendo explorada por OpenAI.
Empresas como Anthropic, Google y Microsoft también están trabajando en modelos similares. El objetivo es dotar a la IA de algo parecido al pensamiento crítico, lo que representa un cambio fundamental en cómo entendemos su funcionamiento.
De las GPUs al hardware de inferencia
El estancamiento en el entrenamiento masivo de modelos de IA generativa ha impulsado un cambio de enfoque hacia la etapa de inferencia, donde los modelos generan respuestas o ejecutan tareas.
Este cambio no solo es técnico, sino estratégico: en lugar de invertir en GPUs para entrenar modelos gigantes, las empresas están desarrollando hardware especializado para optimizar el rendimiento en la inferencia.
Una figura clave en este cambio es Jensen Huang, CEO de Nvidia, quien señaló que hemos entrado en una nueva era del escalado, centrada en mejorar la eficiencia durante el uso de la IA.
Nvidia ha presentado Blackwell, una nueva generación de chips diseñados específicamente para la inferencia, que promete una demanda masiva en centros de datos.
¿Por qué este nuevo enfoque promete ser mejor?
Este enfoque permite a los modelos realizar tareas complejas en menos tiempo, algo esencial para los modelos que razonan. Además, el hardware especializado podría reducir costes operativos a largo plazo al optimizar el consumo energético y el rendimiento.
Otras empresas también están trabajando en soluciones similares, aprovechando este cambio para competir en un mercado que demanda IA más rápida y precisa.
Así, la transición del entrenamiento masivo a la inferencia podría redefinir cómo se construyen y utilizan los sistemas de inteligencia artificial.
Lo único constante es el cambio
Tras una década marcada por avances impresionantes en la IA, el enfoque tradicional de escalar recursos hasta el infinito está mostrando sus límites. Sin embargo, este aparente estancamiento no es el fin, sino una invitación al cambio.
La transición hacia modelos que razonan y hardware especializado para la inferencia indica que la industria está aprendiendo a mirar más allá de la cantidad, enfocándose en la calidad y la eficiencia.
Este giro no solo promete superar los retos actuales, sino también abrir nuevas oportunidades para el desarrollo de sistemas más inteligentes y útiles.
El futuro de la IA no será un camino lineal y esa es justo su fortaleza. La innovación siempre encuentra nuevas rutas, y el cambio constante es lo que asegura que esta tecnología seguirá cambiando el mundo de maneras que apenas podemos imaginar.