Desde los laboratorios hasta las calles, la IA permeó cada rincón de la vida cotidiana. Waymo, en Estados Unidos, ya ofrece más de 150.000 viajes autónomos semanales, mientras que en China, los robotaxis de Apollo Go son un fenómeno urbano. En la medicina, la FDA aprobó 223 dispositivos médicos basados en IA solo en 2023, una cifra que contrasta brutalmente con los seis dispositivos registrados en 2015.

Ya no es ciencia ficción: es presente.

El impulso empresarial no se quedó atrás. Tras una breve pausa, la inversión privada en IA alcanzó los US$ 109.100 millones en Estados Unidos, casi 12 veces más que la inversión en China y 24 veces la del Reino Unido. El 78% de las organizaciones reportó uso de IA en 2024, un salto desde el 55% del año anterior. Especialmente relevante fue el boom de la IA generativa, que por sí sola captó US$ 33.900 millones en inversión.

El dilema

Sin embargo, este avance exponencial trajo consigo dilemas que aún buscan respuesta. La confianza pública en las compañías de IA cayó, al igual que la percepción sobre la imparcialidad de los sistemas. La amenaza de deepfakes en procesos electorales y la propagación de desinformación encendieron alertas. En respuesta, gobiernos de todo el mundo duplicaron sus esfuerzos regulatorios, introduciendo 59 regulaciones nuevas en Estados Unidos y estableciendo institutos de seguridad en Japón, Francia, Alemania y otros países.

Una carrera geopolítica silenciosa también se intensificó. Mientras que Estados Unidos sigue liderando el desarrollo de modelos de IA (con 40 destacados en 2024 frente a 15 de China), el gigante asiático recorta diferencias en calidad y domina en publicaciones científicas y patentes: China produce el 23,2% de los papers y el 69,7% de las patentes globales en IA.

El informe también destaca una paradoja: mientras la IA se vuelve más accesible, eficiente y barata, el costo de inferencia de un modelo como GPT-3.5 cayó 280 veces entre 2022 y 2024, sus modelos consumen cantidades exorbitantes de energía. Entrenar a Llama 3.1 405B en 2024 emitió 8.930 toneladas de carbono, en comparación con las 588 toneladas de GPT-3 en 2020.

La educación tampoco escapa al fenómeno. Aunque dos tercios de los países del mundo ofrecen o planean ofrecer educación de ciencias de la computación en K-12, existen profundas brechas de acceso, especialmente en África. En Estados Unidos, aunque el 81% de los profesores de ciencias de la computación cree que la IA debe enseñarse desde la base, menos de la mitad se siente preparado para hacerlo.

En el plano de la investigación, la IA logró lo que parecía un sueño inalcanzable: su impacto fue reconocido con dos premios Nobel en 2024 —uno en Física y otro en Química— por avances en redes neuronales y plegamiento de proteínas. Pero el desafío de la razonamiento complejo persiste: los modelos aún fallan sistemáticamente en resolver problemas lógicos, una limitante crítica para aplicaciones de alto riesgo.

En medio de este vertiginoso avance, las opiniones públicas oscilaron entre el entusiasmo y la cautela. Aunque el optimismo creció en países históricamente escépticos como Alemania, Francia y Canadá, la desconfianza sigue reinando en lugares como Estados Unidos, donde solo 39% de la población ve a la IA como una fuerza más beneficiosa que perjudicial.

La IA es un actor cuya fuerza transformadora es innegable, pero cuya gobernanza, ética y sustentabilidad siguen siendo tareas pendientes. El futuro ya no es un terreno de hipótesis: es un tablero en movimiento, y la humanidad apenas empieza a comprender las reglas de este nuevo juego.