Qué observar. 2024 fue un año récord en avances e inversiones en IA, según el más reciente Informe del Índice de IA 2025 de Standford, que fue publicado por octava vez hace unos días y que da cuenta de su impacto en el mundo. “La IA está preparada para ser la tecnología más transformadora del siglo XXI”, dice el índice en su introducción, a la vez que plantea la persistencia de dilemas éticos y prácticos.
- «La IA es una tecnología que cambia la civilización «, dijo Russell Wald, director ejecutivo del Instituto de Stanford para la IA Centrada en el Ser Humano, a Bussines Wire.
- «El año pasado vimos que la adopción de la IA se aceleraba a un ritmo sin precedentes, y su alcance e impacto solo seguirán creciendo”, agregó.
- En 2024, las empresas tecnológicas con sede en Estados Unidos crearon 40 modelos de IA; las chinas 15 y las europeas 3.
Millones de inversiones y de usuarios. De acuerdo con el informe, la inversión en esta área ha aumentado considerablemente. Lo mismo que su adopción, que “se ha acelerado a un ritmo sin precedentes”, con millones de personas usándola para propósitos laborales y recreativos.
- En 2024, Estados Unidos fue el principal inversor privado del mundo en IA, con 109.100 millones de dólares.
- China, en tanto, invirtió 9.300 millones de dólares, y Reino Unido 4.500.
IA en el día a día. En términos de su impacto en la sociedad, la influencia de la IA “nunca ha sido más pronunciada”, dice el informe. Su llegada a la atención médica y al transporte, entre otras áreas, ha sido exponencial.
- En 2023, la FDA aprobó 233 dispositivos médicos que incluyen IA; en 2015, sólo aprobó 6.
- En el transporte, la empresa Waymo registra más de 1.500 viajes en autos autónomos en Estados Unidos.
Desafíos pendientes. Pero no todo es bueno, la IA mantiene problemas de razonamiento complejo y su huella energética es un problema no resuelto.
- Sigue teniendo limitaciones en tareas que requieren razonamiento complejo y precisión absoluta, aspectos críticos en áreas como la medicina y la seguridad.
- El entrenamiento de modelos complejos de IA requiere mucha energía, un problema que aumenta en la medida que aumenta su uso.
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