Carlos del Porto Blanco

Cita

El 7 de abril se publicó por el Human-Centered Artificial Intelligence de la Universidad de Stanford la octava edición del informe del Índice de Inteligencia Artificial, correspondiente al 2025 (456 páginas). Éste es el más completo hasta la fecha y llega en un momento crucial, ya que la influencia de la IA en la sociedad, la economía y la gobernanza global continúa intensificándose. El informe de este año incluye como novedad, un análisis exhaustivo del panorama cambiante en el sector del hardware de IA, nuevas estimaciones de los costos de inferencia y nuevos análisis de las tendencias de publicación y patentes de Inteligencia Artificial. También se presentan datos recientes sobre la adopción corporativa de prácticas responsables de la IA, junto con una cobertura ampliada del creciente papel de ésta en la ciencia y la medicina.

Desde su fundación en 2017 como una derivación del Estudio de Cien Años sobre la Inteligencia Artificial, el Índice de IA se ha comprometido a proporcionar a los responsables políticos, periodistas, ejecutivos, investigadores y al público en general datos precisos, rigurosamente validados y de origen global. Su misión ha sido ayudar a esos actores a tomar decisiones mejor informadas sobre el desarrollo y la implementación de la Inteligencia Artificial. En un mundo donde ésta se debate en todas partes, desde los consejos de ministros hasta las mesas de la cocina.

El Índice es una herramienta útil para el seguimiento y la interpretación de las tendencias más críticas que configuran ese campo, desde el cambiante panorama geopolítico y la rápida evolución de las tecnologías subyacentes, hasta el creciente papel de la IA en los negocios, la formulación de políticas y la vida pública. En un ámbito que avanza a un ritmo vertiginoso, el Índice proporciona un contexto esencial que ayuda a comprender la situación actual de la Inteligencia Artificial, cómo llegó hasta el punto actual y hacia dónde se dirige.

Las ideas más importantes que se abordan en el informe son las siguientes:

1.El rendimiento de la IA en pruebas de referencia exigentes, continúa mejorando. En 2023, los investigadores introdujeron nuevos puntos de referencia (MMMU, GPQA y SWE-bench) para evaluar los límites de los sistemas de IA avanzados. Tan solo un año después, el rendimiento aumentó drásticamente: las puntuaciones aumentaron 18,8, 48,9 y 67,3 puntos porcentuales en MMMU, GPQA y SWE-bench, respectivamente. Más allá de los puntos de referencia, los sistemas de Inteligencia Artificial lograron avances importantes en la generación de vídeo de alta calidad y, en algunos entornos, los agentes de modelos de lenguaje incluso superaron a los humanos en tareas de programación con tiempo limitado.

2. La IA está cada vez más integrada en la vida cotidiana. Desde la atención médica hasta el transporte, la Inteligencia Artificial está pasando rápidamente del laboratorio a la vida cotidiana. En 2023, la FDA aprobó 223 dispositivos médicos con IA, frente a solo seis en 2015. En las carreteras, los autos autónomos ya no son experimentales: Waymo, uno de los mayores operadores estadounidenses, ofrece más de 150 000 viajes autónomos a la semana, mientras que la flota asequible de robotaxis Apollo Go de Baidu ahora presta servicio a numerosas ciudades de China.
3. Las empresas apuestan por la IA, impulsando una inversión y un uso récord, ya que las investigaciones siguen mostrando un fuerte impacto en la productividad. En 2024, la inversión privada en Inteligencia Artificial en Estados Unidos ascendió a 109 100 millones de dólares, casi 12 veces los 9300 millones de dólares de China y 24 veces los 4500 millones de dólares del Reino Unido. La IA generativa experimentó un impulso especialmente fuerte, atrayendo 33 900 millones de dólares a nivel mundial en inversión privada, un aumento del 18.7 % con respecto a 2023. El uso de la Inteligencia Artificial en las empresas también se está acelerando: el 78 % de las organizaciones informaron haber utilizado IA en 2024, frente al 55 % del año anterior. Mientras tanto, un creciente número de investigaciones confirma que la Inteligencia Artificial impulsa la productividad y, en la mayoría de los casos, ayuda a reducir la brecha de habilidades en la fuerza labora
4. Estados Unidos sigue liderando la producción de modelos de IA de alto nivel, pero China está reduciendo la brecha de rendimiento. En 2024, las instituciones estadounidenses produjeron 40 modelos de Inteligencia Artificial destacados, en comparación con los 15 de China y los tres de Europa. Si bien Estados Unidos mantiene su liderazgo en cantidad, los modelos chinos han reducido rápidamente la brecha de calidad: las diferencias de rendimiento en importantes indicadores como MMLU y HumanEval se redujeron de dos dígitos en 2023 a casi la paridad en 2024. China continúa liderando las publicaciones y patentes de IA. El desarrollo de modelos es cada vez más global, con lanzamientos destacados en Oriente Medio, Latinoamérica y el Sudeste Asiático.
5. El ecosistema de Inteligencia Artificial responsable evoluciona de forma desigual. Los incidentes relacionados con la IA están aumentando considerablemente, pero las evaluaciones estandarizadas de RAI siguen siendo poco frecuentes entre los principales desarrolladores de modelos industriales. No obstante, nuevos puntos de referencia como HELM Safety, AIR-Bench y FACTS ofrecen herramientas prometedoras para evaluar la veracidad y la seguridad. Entre las empresas, persiste una brecha entre reconocer los riesgos de la RAI y tomar medidas significativas. En cambio, los gobiernos muestran una mayor urgencia: en 2024, se intensificó la cooperación global en materia de gobernanza de la Inteligencia Artificial, y organizaciones como la OCDE, la UE, la ONU y la Unión Africana publicaron marcos centrados en la transparencia, la fiabilidad y otros principios fundamentales de la IA responsable.
6. El optimismo global sobre la IA está en aumento, pero persisten profundas divisiones regionales. En países como China (83%), Indonesia (80%) y Tailandia (77%), una gran mayoría considera que los productos y servicios de Inteligencia Artificial son más beneficiosos que perjudiciales. En cambio, el optimismo sigue siendo mucho menor en lugares como Canadá (40%), Estados Unidos (39%) y Países Bajos (36%). Aun así, la percepción está cambiando: desde 2022, el optimismo ha crecido significativamente en varios países que antes se mostraban escépticos, como Alemania (+10%), Francia (+10%), Canadá (+8%), Gran Bretaña (+8%) y Estados Unidos (+4%).
7. La IA se vuelve más eficiente, asequible y accesible. Gracias a modelos pequeños cada vez más capaces, el coste de inferencia de un sistema con un rendimiento de nivel GPT-3.5 se redujo más de 280 veces entre noviembre de 2022 y octubre de 2024. A nivel de hardware, los costes han disminuido un 30 % anual, mientras que la eficiencia energética ha mejorado un 40 % cada año. Los modelos de peso abierto están acortando la distancia con los modelos cerrados, reduciendo la diferencia de rendimiento del 8 % a tan solo el 1,7 % en algunos puntos de referencia en un solo año. En conjunto, estas tendencias están reduciendo rápidamente las barreras para la Inteligencia Artificial avanzada.
8. Los gobiernos están intensificando la inversión en IA, con regulación e inversión. En 2024, las agencias federales estadounidenses introdujeron 59 regulaciones relacionadas con la Inteligencia Artificial (más del doble que en 2023) y fueron emitidas por el doble de agencias. A nivel mundial, las menciones legislativas a la IA aumentaron un 21.3 % en 75 países desde 2023, lo que representa un incremento de nueve veces desde 2016. Junto con la creciente atención, los gobiernos están invirtiendo a gran escala: Canadá prometió 2400 millones de dólares, China lanzó un fondo para semiconductores de 47 500 millones de dólares, Francia comprometió 109 000 millones de euros, India prometió 1250 millones de dólares y el Proyecto Transcendence de Arabia Saudí representa una iniciativa de 100 000 millones de dólares.
9. La educación en IA y ciencias de la computación se está expandiendo, pero persisten brechas en el acceso y la preparación. Dos tercios de los países ofrecen o planean ofrecer educación en informática desde preescolar hasta bachillerato (el doble que en 2019), siendo África y América Latina los que registran el mayor progreso. En Estados Unidos, el número de graduados con licenciatura en informática ha aumentado un 22 % en los últimos 10 años. Sin embargo, el acceso sigue siendo limitado en muchos países africanos debido a deficiencias en infraestructuras básicas como la electricidad. En Estados Unidos, el 81 % del profesorado de informática desde preescolar hasta bachillerato afirma que la Inteligencia Artificial debería formar parte de la educación básica en informática, pero menos de la mitad se siente capacitado para enseñarla.
10. La industria avanza a pasos agigantados en IA, pero la frontera se estrecha. Casi el 90% de los modelos de Inteligencia Artificial destacados en 2024 provinieron de la industria, frente al 60% en 2023, mientras que el sector académico sigue siendo la principal fuente de investigación altamente citada. La escala de los modelos continúa creciendo rápidamente: el cómputo de entrenamiento se duplica cada cinco meses, los conjuntos de datos cada ocho y el consumo de energía anualmente. Sin embargo, las brechas de rendimiento se están reduciendo: la diferencia en la puntuación de habilidad Elo entre los modelos mejor clasificados y los que ocupan el décimo puesto se redujo del 11.,9% al 5,4% en un año, y los dos primeros ahora están separados por tan solo el 0.7%. La frontera es cada vez más competitiva y está cada vez más concurrida.
11. La IA recibe los máximos honores por su impacto en la ciencia. La creciente importancia de la Inteligencia Artificial se refleja en importantes premios científicos: Dos Premios Nobel reconocieron el trabajo que condujo al aprendizaje profundo (física) y a su aplicación al plegamiento de proteínas (química), mientras que el Premio Turing premió las contribuciones pioneras al aprendizaje por refuerzo.
12. El razonamiento complejo sigue siendo un desafío. Los modelos de IA sobresalen en tareas como los problemas de la Olimpiada Internacional de Matemáticas, pero aún tienen dificultades con parámetros de razonamiento complejo como PlanBench. A menudo no logran resolver tareas lógicas de forma fiable, incluso cuando existen soluciones demostrablemente correctas, lo que limita su eficacia en entornos de alto riesgo donde la precisión es crucial.

El Informe se estructuró en ocho capítulos: 1 Investigación y Desarrollo, 2 Rendimiento Técnico, 3 Inteligencia Artificial Responsable, 4 Economía, 5 Ciencia y Medicina, 6 Política y Gobernanza, 7 Educación y 8 Opinión Pública

Aspectos destacados del informe por cada capítulo

Capítulo 1 Investigación y Desarrollo

1. La industria continúa realizando inversiones significativas en IA y lidera el desarrollo de modelos de Inteligencia Artificial destacados, mientras que el sector académico lidera las investigaciones altamente citadas (top 100) durante los últimos tres años. El liderazgo de la industria en el desarrollo de modelos destacados, resalta en los dos informes anteriores del Índice, se ha acentuado aún más, con casi el 90 % de los modelos destacados en 2024 (en comparación con el 60 % en 2023) provenientes de la industria.
2. China lidera el total de publicaciones de investigación en IA, mientras que Estados Unidos lidera la investigación altamente influyente. En 2023, China produjo más publicaciones (23.2 %) y citas (22.6 %) sobre Inteligencia Artificial que cualquier otro país. En los últimos tres años, las instituciones estadounidenses han contribuido con la mayor cantidad de publicaciones de IA en el top 100 citadas.
3. El total de publicaciones sobre IA continúa creciendo y domina cada vez más la informática. Entre 2013 y 2023, el número total de publicaciones sobre Inteligencia Artificial en ámbitos relacionados con la informática y otras disciplinas científicas casi se triplicó, pasando de aproximadamente 102 000 a más de 242 000. Proporcionalmente, la participación de la IA en las publicaciones sobre informática ha aumentado del 21.6 % en 2013 al 41.8 % en 2023.
4. Estados Unidos sigue siendo la principal fuente de modelos de IA destacados. En 2024, las instituciones estadounidenses produjeron 40 modelos de Inteligencia Artificial destacados, superando significativamente los 15 de China y los tres de Europa. En la última década, Estados Unidos ha generado más modelos de aprendizaje automático destacados que cualquier otro país.
5. Los modelos de IA son cada vez más grandes, más exigentes computacionalmente y consumen más energía. Una nueva investigación revela que el cómputo de entrenamiento para modelos de Inteligencia Artificial notables se duplica aproximadamente cada cinco meses, el tamaño de los conjuntos de datos para el entrenamiento de LLM cada ocho meses y la energía requerida para el entrenamiento anualmente.
6. Los modelos de IA son cada vez más económicos de usar. El costo de consultar un modelo de Inteligencia Artificial con una puntuación equivalente a GPT-3.5 (64.8) en MMLU, un punto de referencia popular para evaluar el rendimiento de los modelos de lenguaje, se redujo de 20 dólares por millón de tokens en noviembre de 2022 a tan solo 0.07 dólares por millón de tokens en octubre de 2024 (Gemini-1.5-Flash-8B), una reducción de más de 280 veces en aproximadamente 18 meses.
7. Las patentes de IA están en aumento. Entre 2010 y 2023, el número de patentes de Inteligencia Artificial ha crecido de forma constante y significativa, pasando de 3833 a 122 511. Tan solo en el último año, el número de patentes de IA ha aumentado un 29.6 %. En 2023, China lidera el total de patentes de IA, representando el 69.7 % de todas las concesiones, mientras que Corea del Sur y Luxemburgo destacan como los principales productores de patentes de Inteligencia Artificial per cápita.
8. El hardware de IA se vuelve más rápido, más económico y más eficiente energéticamente. Un nuevo estudio sugiere que el rendimiento del hardware de aprendizaje automático, medido en operaciones de coma flotante de 16 bits, ha crecido un 43 % anual, duplicándose cada 1.9 años. La relación calidad-precio ha mejorado, con una reducción de los costes del 30 % anual, mientras que la eficiencia energética ha aumentado un 40 % anual. 9. Las emisiones de carbono derivadas del entrenamiento de IA aumentan constantemente. El entrenamiento de los primeros modelos de IA, como AlexNet (2012), generó emisiones de carbono modestas, de 0.01 toneladas. Los modelos más recientes presentan emisiones significativamente mayores para el entrenamiento: GPT-3 (2020), con 588 toneladas; GPT-4 (2023), con 5184 toneladas; y Llama 3.1 405B (2024), con 8930 toneladas. Para tener una perspectiva, el estadounidense promedio emite 18 toneladas de carbono al año.

Capítulo 2: Rendimiento técnico

1. La brecha entre los modelos chinos y estadounidenses se reduce. En 2023, los principales modelos estadounidenses superaron significativamente a sus homólogos chinos, una tendencia que ya no se mantiene. A finales de 2023, las brechas de rendimiento en indicadores como MMLU, MMMU, MATH y HumanEval eran de 17.5, 13.5, 24.3 y 31.6 puntos porcentuales, respectivamente. Para finales de 2024, esos márgenes se habían reducido sustancialmente a 0.3, 8.1, 1.6 y 3.7 puntos porcentuales.
2. El rendimiento de los modelos de IA converge en la frontera. Según el Índice de IA del año pasado, la diferencia en la puntuación Elo entre el modelo mejor clasificado y el décimo en la clasificación de Chatbot Arena era del 11.9 %. A principios de 2025, esa brecha se había reducido al 5.4 %. Asimismo, la diferencia entre los dos modelos principales se redujo del 4.9 % en 2023 a tan solo el 0.7 % en 2024. El panorama de la Inteligencia Artificial se está volviendo cada vez más competitivo, con modelos de alta calidad disponibles de un número creciente de desarrolladores.
3. Nuevos paradigmas de razonamiento, como el cómputo en tiempo de prueba, mejoran el rendimiento de los modelos. En 2024, OpenAI introdujo modelos como o1 y o3, diseñados para razonar iterativamente a través de sus resultados. Ese enfoque de cómputo en tiempo de prueba mejoró drásticamente el rendimiento, con o1 obteniendo un 74.4 % en un examen de clasificación para la Olimpiada Internacional de Matemáticas, en comparación con el 9.3 % de GPT-4o. Sin embargo, ese razonamiento mejorado tiene un coste: o1 es casi seis veces más caro y 30 veces más lento que GPT-4o.
4. Los generadores de vídeo de IA de alta calidad demuestran una mejora significativa. En 2024, se lanzaron varios modelos avanzados de Inteligencia Artificial capaces de generar vídeos de alta calidad a partir de entradas de texto. Entre los lanzamientos más destacados se incluyen SORA de OpenAI, Stable Video Diffusion 3D y 4D, Movie Gen de Meta y Veo 2 de Google DeepMind. Estos modelos producen vídeos de una calidad significativamente superior a la de 2023.
5. Los modelos más pequeños impulsan un rendimiento más sólido. En 2022, el modelo más pequeño que registró una puntuación superior al 60 % en MMLU fue PaLM, con 540 000 millones de parámetros. Para 2024, Phi-3-mini de Microsoft, con tan solo 3800 millones de parámetros, alcanzó el mismo umbral, el equivalente a una reducción de 142 veces en dos años.
6. El razonamiento complejo sigue siendo un problema. Si bien la incorporación de mecanismos como el razonamiento en cadena de pensamiento ha mejorado significativamente el rendimiento de los LLM, esos sistemas aún no pueden resolver de forma fiable problemas para los que se pueden encontrar soluciones demostrablemente correctas mediante razonamiento lógico, como la aritmética y la planificación, especialmente en instancias mayores que aquellas en las que fueron entrenados. Eso tiene un impacto significativo en la fiabilidad de los sistemas y su idoneidad para aplicaciones de alto riesgo.
7. Los agentes de IA muestran un potencial inicial. El lanzamiento de RE-Bench en 2024 introdujo un riguroso punto de referencia para evaluar tareas complejas para agentes de Inteligencia Artificial. En entornos con un horizonte temporal corto (dos horas de trabajo), los mejores sistemas de IA obtienen puntuaciones cuatro veces superiores a las de los expertos humanos, pero a medida que aumenta el tiempo disponible, el rendimiento humano supera a la IA, superándola dos a uno con 32 horas de trabajo.

Capítulo 3. IA responsable

1. La evaluación de sistemas de IA con criterios de Inteligencia Artificial responsable (RAI) aún es poco común, pero están surgiendo nuevos puntos de referencia. El Índice de IA del año pasado destacó la falta de puntos de referencia de RAI estandarizados para los LLM. Si bien ese problema persiste, nuevos puntos de referencia como HELM Safety y AIR-Bench ayudan a subsanar esa deficiencia.
2. El número de informes de incidentes de IA sigue aumentando. Según la Base de Datos de Incidentes de Inteligencia Artificial, el número de incidentes relacionados con la IA notificados ascendió a 233 en 2024, un récord histórico y un aumento del 56.4 % con respecto a 2023.
3. Las organizaciones reconocen los riesgos de la RAI, pero los esfuerzos de mitigación son lentos. Una encuesta de McKinsey sobre la participación de las organizaciones en la RAI muestra que, si bien muchas identifican los riesgos clave de la RAI, no todas toman medidas activas para abordarlos. Riesgos como la inexactitud, el cumplimiento normativo y la ciberseguridad fueron prioritarios para los líderes, con solo el 64%, el 63% y el 60% de los encuestados, respectivamente, citándolos como preocupaciones.
4. En todo el mundo, los responsables políticos demuestran un interés significativo en la RAI. En 2024, se intensificó la cooperación global en la gobernanza de la IA, con el foco puesto en la articulación de principios consensuados para una Inteligencia Artificial responsable. Varias organizaciones importantes, como la OCDE, la Unión Europea, las Naciones Unidas y la Unión Africana, publicaron marcos para articular las preocupaciones clave de la RAI, como la transparencia, la explicabilidad y la fiabilidad.
5. El patrimonio común de datos se está reduciendo rápidamente. Los modelos de IA dependen de cantidades masivas de datos web disponibles públicamente para su entrenamiento. Un estudio reciente reveló que las restricciones en el uso de datos aumentaron significativamente entre 2023 y 2024, ya que muchos sitios web implementaron nuevos protocolos para limitar la extracción de datos para el entrenamiento de Inteligencia Artificial. En dominios con mantenimiento activo del conjunto de datos de rastreo común C4, la proporción de tokens restringidos aumentó del 5-7 % al 20-33 %. Esa disminución tiene consecuencias para la diversidad de datos, la alineación de modelos y la escalabilidad, y también podría dar lugar a nuevos enfoques para el aprendizaje con restricciones de datos.
6. La transparencia en la investigación de modelos de base mejora, pero aún queda trabajo por hacer. El Índice de Transparencia de Modelos de Base actualizado (un proyecto que monitorea la transparencia en el ecosistema de modelos de base) reveló que la puntuación promedio de transparencia entre los principales desarrolladores de modelos aumentó del 37 % en octubre de 2023 al 58 % en mayo de 2024. Si bien esos avances son prometedores, aún existe un margen considerable de mejora.
7. Los programas de máster (LLM) orientados a la imparcialidad explícita siguen mostrando sesgos implícitos. Muchos LLM avanzados, como GPT-4 y Claude 3 Sonnet, se diseñaron con medidas para reducir los sesgos explícitos, pero siguen presentando sesgos implícitos. Los modelos asocian desproporcionadamente términos negativos con personas negras, asocian con mayor frecuencia a las mujeres con humanidades en lugar de con las áreas STEM y favorecen a los hombres en puestos de liderazgo, lo que refuerza los sesgos raciales y de género en la toma de decisiones.

Capitulo4. Economía.

1. La inversión privada global en IA alcanza un récord histórico con un crecimiento del 26%. La inversión corporativa en Inteligencia Artificial alcanzó los 252 300 millones de dólares en 2024, con un aumento del 44.5% en la inversión privada y del 12.1% en las fusiones y adquisiciones respecto al año anterior. El sector ha experimentado una expansión drástica en la última década, con una inversión total que se ha multiplicado por más de trece desde 2014.
2. La financiación de la IA generativa se dispara. La inversión privada en Inteligencia Artificial generativa alcanzó los 33 900 millones de dólares en 2024, un 18.7% más que en 2023 y más de 8.5 veces superior a los niveles de 2022. El sector representa ahora más del 20% de toda la inversión privada relacionada con la IA.
3. Estados Unidos amplía su liderazgo en la inversión privada global en IA. La inversión privada estadounidense en Inteligencia Artificial alcanzó los 109 100 millones de dólares en 2024, casi 12 veces superior a los 9300 millones de dólares de China y 24 veces superior a los 4500 millones de dólares del Reino Unido. La diferencia es aún más pronunciada en el caso de la IA generativa, donde la inversión estadounidense superó la suma total de China, la Unión Europea y el Reino Unido en 25 400 millones de dólares, ampliando así su déficit de 21 800 millones de dólares en 2023.
4. El uso de IA alcanza niveles sin precedentes. En 2024, la proporción de encuestados que informaron del uso de Inteligencia Artificial en sus organizaciones aumentó del 55 % en 2023 al 78 %. De igual manera, el número de encuestados que informaron utilizar IA generativa en al menos una función empresarial se duplicó con creces: del 33 % en 2023 al 71 % el año pasado.
5. La IA comienza a generar un impacto financiero en todas las funciones empresariales, pero la mayoría de las empresas se encuentran en las primeras etapas de su implementación. La mayoría de las empresas que informan sobre el impacto financiero del uso de la Inteligencia Artificial en una función empresarial estiman que los beneficios son bajos. El 49 % de los encuestados cuyas organizaciones utilizan la IA en operaciones de servicio reportan ahorros de costos, seguidos de la gestión de la cadena de suministro (43 %) y la ingeniería de software (41 %), pero la mayoría reporta ahorros de costos inferiores al 10 %. En cuanto a los ingresos, el 71 % de los encuestados que utilizan la IA en mercadotecnia y ventas reportan aumentos de ingresos, el 63 % en la gestión de la cadena de suministro y el 57 % en las operaciones de servicio, pero el nivel más común de aumento de ingresos es inferior al 5 %.
6. El uso de la IA muestra cambios drásticos por región, con China ganando terreno. Si bien América del Norte mantiene su liderazgo en el uso de la Inteligencia Artificial por parte de las organizaciones, China mostró una de las tasas de crecimiento interanual más significativas, con un aumento de 27 puntos porcentuales en el uso de la IA organizacional. Europa le siguió con un aumento de 23 puntos porcentuales, lo que sugiere un panorama global de IA en rápida evolución y una competencia internacional cada vez más intensa en su implementación.
7. El dominio de China en robótica industrial se mantiene a pesar de una ligera moderación. En 2023, China instaló 276 300 robots industriales, seis veces más que Japón y 7.3 veces más que Estados Unidos. Desde que superó a Japón en 2013, cuando China representó el 20.8 % de las instalaciones mundiales, su participación ha aumentado al 51.1 %. Si bien China continúa instalando más robots que el resto del mundo en conjunto, ese margen se redujo ligeramente en 2023, lo que marca una modesta moderación en su drástica expansión.
8. Las instalaciones de robots colaborativos e interactivos se vuelven más comunes. En 2017, los robots colaborativos representaron tan solo el 2.8 % de todas las nuevas instalaciones de robots industriales, cifra que ascendió al 10.5 % en 2023. De igual manera, en 2023 se observó un aumento en las instalaciones de robots de servicio en todas las categorías de aplicación, excepto en robótica médica. Esta tendencia indica no solo un aumento general en las instalaciones de robots, sino también un creciente énfasis en la implementación de robots para funciones de interacción con personas.
9. La IA está impulsando cambios significativos en las fuentes de energía, atrayendo el interés por la energía nuclear. Microsoft anunció un acuerdo de 1600 millones de dólares para reactivar el reactor nuclear de Three Mile Island e impulsar la Inteligencia Artificial, mientras que Google y Amazon también han cerrado acuerdos de energía nuclear para respaldar las operaciones de IA.
10. La IA impulsa la productividad y reduce la brecha de habilidades. El Índice de Inteligencia Artificial del año pasado fue uno de los primeros informes en destacar la investigación que muestra el impacto positivo de la IA en la productividad. Este año, estudios adicionales reforzaron esos hallazgos, confirmando que la Inteligencia Artificial aumenta la productividad y, en la mayoría de los casos, ayuda a reducir la brecha entre trabajadores poco y altamente calificados.

Capitulo 5. Ciencia y medicina.

1. Surgen modelos de secuenciación de proteínas más grandes y mejores. En 2024, se lanzaron varios modelos de secuenciación de proteínas a gran escala y de alto rendimiento, como ESM3 y AlphaFold 3. Con el tiempo, esos modelos han crecido significativamente, lo que ha llevado a mejoras continuas en la precisión de la predicción de proteínas.
2. La IA continúa impulsando rápidos avances en el descubrimiento científico. El papel de la Inteligencia Artificial en el progreso científico continúa expandiéndose. Si bien 2022 y 2023 marcaron las primeras etapas de los avances impulsados por la IA, 2024 trajo consigo avances aún mayores, como Aviary, que entrena a agentes de LLM para tareas biológicas, y FireSat, que mejora significativamente la predicción de incendios forestales.
3. El conocimiento clínico de los principales LLM continúa mejorando. El o1 de OpenAI, alcanzó un nuevo y vanguardista 96 % en el índice de referencia MedQA, lo que representa una mejora de 5.8 puntos porcentuales con respecto a la mejor puntuación registrada en 2023. Desde finales de 2022, el rendimiento ha mejorado 28.4 puntos porcentuales. MedQA, un índice de referencia clave para evaluar el conocimiento clínico, podría estar acercándose a su saturación, lo que indica la necesidad de una evaluación más rigurosa.
4. La IA supera a los médicos en tareas clínicas clave. Un nuevo estudio reveló que GPT-4 por sí solo superó a los médicos, tanto con IA como sin ella, en el diagnóstico de casos clínicos complejos. Otros estudios recientes muestran que la Inteligencia Artificial supera a los médicos en la detección del cáncer y la identificación de pacientes con alto riesgo de mortalidad. Sin embargo, algunas investigaciones preliminares sugieren que la colaboración entre IA y médicos produce los mejores resultados, lo que la convierte en un área fructífera para futuras investigaciones.
5. El número de dispositivos médicos con IA aprobados por la FDA se dispara. La FDA autorizó su primer dispositivo médico con Inteligencia Artificial en 1995. Para 2015, solo se habían aprobado seis de estos dispositivos, pero la cifra se disparó a 223 en 2023.
6. Los datos sintéticos son muy prometedores en medicina. Estudios publicados en 2024 sugieren que los datos sintéticos generados por IA pueden ayudar a los modelos a identificar mejor los determinantes sociales de la salud, mejorar la predicción de riesgos clínicos con protección de la privacidad y facilitar el descubrimiento de nuevos fármacos.
7. Las publicaciones sobre ética en IA médica aumentan año tras año. El número de publicaciones sobre ética en Inteligencia Artificial médica casi se cuadriplicó entre 2020 y 2024, pasando de 288 en 2020 a 1031 en 2024.
8. Los modelos básicos llegan a la medicina. En 2024, se lanzó una oleada de modelos básicos médicos a gran escala, que abarcan desde modelos multimodales de propósito general como Med-Gemini hasta modelos especializados como EchoCLIP para ecocardiología, VisionFM para oftalmología y ChexAgent para radiología.
9. Las bases de datos de proteínas disponibles públicamente aumentan de tamaño. Desde 2021, el número de entradas en las principales bases de datos públicas sobre ciencia de proteínas ha crecido significativamente, incluyendo UniProt (31%), PDB (23%) y AlphaFold (585%). Esa expansión tiene importantes implicaciones para el descubrimiento científico.
10. En 2024, la investigación impulsada por IA recibió los máximos honores, con dos Premios Nobel otorgados a avances relacionados con la Inteligencia Artificial. Demis Hassabis y John Jumper, de Google DeepMind, ganaron el Premio Nobel de Química por su trabajo pionero en el plegamiento de proteínas con AlphaFold. Por su parte, John Hopfield y Geoffrey Hinton recibieron el Premio Nobel de Física por sus contribuciones fundamentales a las redes neuronales.

Capitulo 6. Política y gobernanza.

1. Los estados de Estados Unidos liderarán la legislación sobre IA, en medio de un lento progreso a nivel federal. En 2016, solo se aprobó una ley estatal relacionada con la Inteligencia Artificial, cifra que aumentó a 49 para 2023. Solo en el 2024, esa cifra se duplicó con creces, alcanzando 131. Si bien los proyectos de ley sobre IA a nivel federal también han aumentado, el número de aprobados sigue siendo bajo.
2. Gobiernos de todo el mundo invierten en infraestructura de IA. Canadá anunció un paquete de infraestructura de Inteligencia Artificial de 2400 millones de dólares, mientras que China lanzó un fondo de 47 500 millones de dólares para impulsar la producción de semiconductores. Francia destinó 117 000 millones de dólares a infraestructura de IA, India prometió 1250 millones de dólares y el Proyecto Trascendencia de Arabia Saudita incluye una inversión de 100 000 millones de dólares en IA.
3. En todo el mundo, las menciones a la IA en los procedimientos legislativos siguen aumentando. En 75 países, las menciones de IA en los procedimientos legislativos aumentaron un 21.3 % en 2024, pasando de 1557 en 2023 a 1889. Desde 2016, el número total de menciones de Inteligencia Artificial se ha multiplicado por más de nueve.

Capítulo7. Educación.

1. El acceso y la matricula en cursos de informática (CS) en la escuela secundaria en Estados Unidos aumentó ligeramente con respecto al año escolar anterior, pero persisten las brechas. La participación estudiantil varía según el estado, la raza y la etnia, el tamaño de la escuela, la geografía, los ingresos, el género y la discapacidad.
2. Los profesores de CS en Estados Unidos desean enseñar IA, pero no se sienten capacitados para hacerlo. A pesar de que el 81 % de los profesores de CS está de acuerdo en que el uso y el aprendizaje de la Estados Unidos deben incluirse en una experiencia de aprendizaje fundamental de CS, menos de la mitad de los profesores de CS de la escuela secundaria se sienten capacitados para enseñar Estados Unidos.
3. Dos tercios de los países del mundo ofrecen o planean ofrecer educación en CS desde preescolar hasta bachillerato. Esa proporción se ha duplicado desde 2019, siendo los países africanos y latinoamericanos los que más han progresado. Sin embargo, los estudiantes de los países africanos tienen el menor acceso a la educación en CS debido a la falta de electricidad en las escuelas.
4. El número de graduados que obtuvieron su maestría en IA en Estados Unidos casi se duplicó entre 2022 y 2023. Si bien la atención a la Estados Unidos tardará más en aparecer en el número de títulos de grado y doctorado, el aumento de maestrías podría indicar una tendencia en desarrollo para todos los niveles de titulación.
5. Estados Unidos. sigue siendo líder mundial en la producción de graduados en tecnología de la información y las comunicaciones en todos los niveles. España, Brasil y el Reino Unido siguen a Estados Unidos como líderes en la producción en varios niveles, mientras que Türkiye ostenta la mayor paridad de género.

Capitulo 8. Opinión pública.

1. El mundo se muestra cautelosamente optimista sobre los productos y servicios de IA. De los 26 países encuestados por Ipsos tanto en 2022 como en 2024, 18 observaron un aumento en la proporción de personas que creen que los productos y servicios de Estados Unidos ofrecen más beneficios que inconvenientes. A nivel mundial, la proporción de personas que consideran que los productos y servicios de IA son más beneficiosos que perjudiciales ha aumentado del 52 % en 2022 al 55 % en 2024.
2. La expectativa y el reconocimiento del impacto de la IA en la vida cotidiana están en aumento. En todo el mundo, dos tercios de las personas creen ahora que los productos y servicios impulsados por Inteligencia Artificial tendrán un impacto significativo en la vida cotidiana en los próximos tres a cinco años, lo que representa un aumento de seis puntos porcentuales desde 2022. Todos los países, excepto Malasia, Polonia e India, experimentaron un aumento en esa percepción desde 2022, con los mayores incrementos en Canadá (17 %) y Alemania (15 %).
3. El escepticismo sobre la conducta ética de las empresas de IA está aumentando, mientras que la confianza en la imparcialidad de la Inteligencia Artificial está disminuyendo. A nivel mundial, la confianza en que las empresas de IA protegen los datos personales disminuyó del 50 % en 2023 al 47 % en 2024. Asimismo, hoy en día, menos personas creen que los sistemas de IA sean imparciales y estén libres de discriminación en comparación con el año pasado.
4. Persisten las diferencias regionales en cuanto al optimismo sobre la IA. Reportadas por primera vez en el Índice de Inteligencia Artificial de 2023, persisten importantes diferencias regionales en el optimismo sobre la IA. Una gran mayoría cree que los productos y servicios impulsados por IA ofrecen más ventajas que desventajas en países como China (83%), Indonesia (80%) y Tailandia (77%), mientras que solo una minoría comparte esta opinión en Canadá (40%), Estados Unidos (39%) y Países Bajos (36%).
5. En Estados Unidos, los ciudadanos siguen desconfiando de los vehículos autónomos. Una encuesta reciente de la Asociación Americana del Automóvil reveló que el 61 % de los estadounidenses temen a los vehículos autónomos y solo el 13 % confía en ellos. Si bien el porcentaje de quienes expresaron temor ha disminuido desde su máximo de 2023, del 68 %, sigue siendo superior al de 2021 (54 %).
6. Existe un amplio apoyo a la regulación de la IA entre los legisladores locales de Estados Unidos. En 2023, el 73.7 % de los responsables políticos locales de Estados Unidos —a nivel municipal, de municipios y de condados— coincidieron en que la Inteligencia Artificial debería regularse, un aumento significativo respecto al 55.7 % de 2022. El apoyo fue mayor entre los demócratas (79.2 %) que entre los republicanos (55.5 %), aunque ambos registraron aumentos notables con respecto a 2022.
7. El optimismo sobre la IA registra un fuerte aumento entre los países que anteriormente mostraban mayor escepticismo. A nivel mundial, el optimismo sobre los productos y servicios de Inteligencia Artificial ha aumentado, con los mayores avances en los países que anteriormente eran los más escépticos. En 2022, Gran Bretaña (38 %), Alemania (37 %), Estados Unidos (35 %), Canadá (32 %) y Francia (31 %) se encontraban entre los países con menor probabilidad de considerar que la IA presenta más beneficios que inconvenientes. Desde entonces, el optimismo ha crecido en estos países en un 8 %, 10 %, 4 %, 8 % y 10 %, respectivamente.
8. Los trabajadores esperan que la IA transforme los empleos, pero el temor a su reemplazo sigue siendo menor. A nivel mundial, el 60% de los encuestados está de acuerdo en que la Inteligencia Artificial cambiará la forma en que las personas realizan su trabajo en los próximos cinco años. Sin embargo, un subgrupo más pequeño de encuestados, el 36%, cree que la IA reemplazará sus empleos en los próximos cinco años.
9. Existen marcadas divisiones entre los legisladores locales de Estados Unidos sobre las prioridades de las políticas de IA. Si bien los legisladores locales estadounidenses apoyan ampliamente la regulación de la IA, sus prioridades varían. El mayor respaldo se da a normas más estrictas de privacidad de datos (80.4%), la capacitación para desempleados (76.2%) y las regulaciones para la implementación de la IA (72.5%). Sin embargo, el apoyo disminuye significativamente a la prohibición del reconocimiento facial por parte de las fuerzas del orden (34.2%), los subsidios salariales para las reducciones salariales (32.9%) y la renta básica universal (24.6%).
10. La IA se considera un ahorro de tiempo y un impulsor del entretenimiento, pero persisten las dudas sobre su impacto económico. Las perspectivas globales sobre el impacto de la Inteligencia Artificial varían. Si bien el 55 % cree que ahorrará tiempo y el 51 % espera que ofrezca mejores opciones de entretenimiento, un número menor confía en sus beneficios para la salud o la economía. Solo el 38 % cree que la IA mejorará la salud, mientras que el 36 % cree que mejorará la economía nacional, el 31 % prevé un impacto positivo en el mercado laboral y el 37 % cree que mejorará sus propios empleos.

 

Para finalizar se puede decir que el Informe del Índice de IA 2025 ofrece un panorama completo del rápido progreso y los desafíos en el campo de la Inteligencia Artificial. Ésta avanza a un ritmo sin precedentes, con investigación pionera, una adopción generalizada y una creciente integración en la vida cotidiana. Sin embargo, ahora se deben abordar cuestiones cruciales en torno a la gobernanza, la ética y la sostenibilidad para garantizar que la IA beneficie a la sociedad.

Para los interesados, se puede tener acceso al informe en https://hai-production.s3.amazonaws.com/files/hai_ai_index_report_2025.pdf