“Lo que te están haciendo es que te están describiendo. Ninguno de los tres modelos está usando modelos de los que razonan”, explicó Guaragna, dejando en claro que estas tecnologías aún están lejos de alcanzar una verdadera inteligencia.
Según el especialista, la IA no está proporcionando respuestas con base en un razonamiento lógico, sino que selecciona la respuesta que estadísticamente parece más adecuada para el usuario que la consulta. “El modelo no entiende nada de lo que le estamos preguntando. Simplemente genera la respuesta que estadísticamente va a servirte. Y todavía ni siquiera llegando a un nivel de personalización”, sostuvo.
Este proceso es lo que llevó a muchos a creer que estas inteligencias artificiales “piensan”, cuando en realidad solo están ejecutando un complejo análisis de datos para generar una respuesta plausible. Sin embargo, los modelos más avanzados empezaron a desarrollar mecanismos que simulan procesos de razonamiento más complejos, aunque aún sin entender el contexto real de la información que procesan.
El avance de DeepSeek y la competencia en la IA
Uno de los modelos que ha despertado gran interés a nivel mundial es DeepSeek V-3, el último desarrollo en inteligencia artificial de origen chino. Según un informe técnico difundido por DeepSeek AI, este modelo no solo compite con los gigantes de OpenAI y Meta, sino que también muestra resultados prometedores en áreas específicas.
Guaragna destacó que estos avances llevaron a una nueva fase en la carrera por el desarrollo de inteligencia artificial, donde las empresas buscan optimizar los tiempos de respuesta y la precisión de sus modelos. “Los modelos más modernos, que están disponibles, pueden hacer algo que es tomarse más tiempo de cómputo para elaborar la respuesta”, explicó.
DeepSeek V-3 se diferenció por su capacidad de mostrar en tiempo real el proceso de generación de una respuesta, lo que permite a los usuarios observar cómo se construye la información paso a paso. “La DeepSeek es interesante porque muestra eso, el razonamiento ahí como en vivo”, comentó Guaragna.
A pesar de estos avances, el especialista enfatizó que la inteligencia artificial aún no alcanzó un modelo de comprensión real del mundo. “Siguen sin razonar, siguen sin entender el mundo exterior, no tienen un modelo del mundo todavía”, sostuvo.
La carrera por la inteligencia artificial general
El desarrollo de una inteligencia artificial general (AGI, por sus siglas en inglés) es el objetivo de múltiples compañías tecnológicas en los últimos años. Empresas como OpenAI, Meta y Google destinaron importantes recursos para la creación de un sistema que no solo imita el pensamiento humano, sino que pueda razonar de manera autónoma.
Según Guaragna, esta competencia generó un movimiento estratégico dentro de las compañías, donde los ingenieros más talentosos son constantemente reclutados por diferentes empresas. “Google se llevó al número uno que hacía esto en OpenAI, y los otros tipos que estaban en OpenAI se fueron a su startup”, señaló.
El CEO de Snoop Consulting también resaltó la importancia del código abierto en este proceso. “La gente de Google, OpenAI, Meta y Microsoft revisó el código el mismo día que salió”, mencionó, haciendo referencia a cómo las empresas analizan cualquier innovación que surge en el mercado para mejorar sus propios modelos.
¿Cuán cerca estamos de la superinteligencia artificial?
El concepto de Super Inteligencia Artificial, una IA capaz de superar la inteligencia humana combinada, fue considerado durante años como un hito lejano. No obstante, Guaragna afirmó que este avance podría llegar antes de lo previsto.
“Lo que antes se pensaba que era a 50 años, después a 20, para muchos, no vamos a terminar esta década sin verla”, aseguró. Esta declaración refuerza la idea de que los avances en inteligencia artificial están ocurriendo a un ritmo acelerado, impulsados por la competencia entre las principales empresas tecnológicas del mundo.
Si bien el futuro de la inteligencia artificial promete grandes cambios en múltiples industrias, Guaragna dejó en claro que todavía queda un largo camino por recorrer antes de que una máquina pueda comprender el mundo de la misma manera que un ser humano. “La carrera recién está comenzando”, concluyó.
