Durante años, el desarrollo de la inteligencia artificial (IA) fue observado con una mezcla de asombro y escepticismo. Hoy, cualquier atisbo de duda se ha disipado: la IA ha dejado de ser una promesa tecnológica para convertirse en una infraestructura esencial. El HAI AI Index Report 2025 confirma con rotundidad que 2024 fue el año en el que la IA dejó de estar “en pruebas” y se incrustó definitivamente en las decisiones empresariales, el sistema productivo, el diseño de políticas públicas y, cómo no, en la vida cotidiana.
Una aceleración sin precedentes
Los datos no mienten: la inversión privada en IA en Estados Unidos alcanzó los 109.100 millones de dólares en 2024, casi 12 veces la inversión realizada por China (9.300 millones) y 24 veces la del Reino Unido. Este aumento no ha sido gratuito: las empresas que han adoptado IA reportan mejoras en productividad del 25% al 40%, dependiendo del sector y la madurez de integración. En paralelo, la adopción de modelos fundacionales abiertos como LLaMA, Mistral o Falcon ha crecido exponencialmente, democratizando el acceso a capacidades que, hace apenas dos años, eran dominio exclusivo de gigantes tecnológicos.
El crecimiento de la IA no ha sido únicamente vertical, sino también transversal. En 2023, la FDA aprobó 223 dispositivos médicos impulsados por IA, frente a los 6 registrados en 2015. En movilidad, empresas como Waymo superan ya los 150.000 trayectos autónomos semanales, mientras que Baidu ha consolidado sus servicios de robotaxis en múltiples ciudades chinas.
Investigación, benchmark y frontera de capacidades
El avance técnico es innegable. Modelos como GPT-4 han elevado el rendimiento en benchmarks complejos como GPQA (48,9 puntos porcentuales de mejora) y SWE-bench (67,3 puntos). Estos no son incrementos marginales, sino saltos cualitativos que cuestionan nuestras métricas tradicionales de evaluación. Además, modelos especializados han comenzado a superar a humanos en tareas concretas de programación, razonamiento multimodal y resolución lógica bajo presión temporal.
La frontera, sin embargo, sigue avanzando. Los agentes autónomos —modelos diseñados para operar sin supervisión humana constante— ya no son una curiosidad académica. Son actores funcionales que, por ejemplo, pueden construir proyectos de software completos de forma autónoma, marcando el inicio de una nueva era de automatización generativa.
IA abierta, geopolítica y dilemas éticos
Uno de los grandes protagonistas de este año es el auge de los modelos de código abierto. De los 149 modelos fundacionales analizados, más del 50% se consideran abiertos. Este fenómeno ha sido clave para el desarrollo del ecosistema europeo, que encuentra en la IA abierta una vía para reducir su dependencia tecnológica.
La expansión de la IA plantea también desafíos éticos, democráticos y económicos. La confianza pública en las empresas tecnológicas sigue cayendo: menos del 35% de los encuestados confían en que sus datos estén protegidos en manos de actores de IA.
Mientras tanto, la regulación avanza: la Unión Europea ya ha aprobado el primer marco legal integral sobre IA, y en 2024 se lanzaron cinco iniciativas gubernamentales que destinan más de 1.000 millones de euros cada una a infraestructuras públicas de IA.
Educación y empleo: la otra revolución silenciosa
La IA está remodelando el mercado laboral a una velocidad vertiginosa. El 70% de los líderes empresariales considera que la IA sustituirá o transformará al menos el 25% de sus plantillas en los próximos cinco años. Pero lo más interesante es que los trabajadores con habilidades complementarias (creatividad, comunicación, pensamiento crítico) están viendo aumentos salariales superiores al promedio.
Mientras tanto, en educación, herramientas como ChatGPT o Claude se han incorporado de forma masiva en la docencia universitaria, tanto por parte de estudiantes como de profesores. En Stanford, el 88% de los estudiantes reconoció haber utilizado IA generativa para al menos una tarea académica en el último semestre.
Geopolítica de datos y energía: el nuevo petróleo
El entrenamiento de modelos a gran escala no solo exige talento, sino también recursos físicos. Entrenar GPT-4, por ejemplo, supuso consumir más energía que 500.000 hogares durante un día. En respuesta a ello, países como Estados Unidos, Canadá o Japón están invirtiendo en redes energéticas dedicadas exclusivamente a la IA.
Los datos, mientras tanto, se han convertido en el insumo estratégico por excelencia. La disponibilidad, la gobernanza y la soberanía sobre los datos definirán las posiciones de poder en la década que viene. Y Europa, con sus altos estándares de privacidad, se enfrenta al dilema de cómo competir sin sacrificar sus principios.
Conclusiones del informe
La IA ya no es un proyecto, sino una infraestructura central del presente. Su impacto es medible, tangible y está en expansión. El liderazgo global está cada vez más concentrado. El dominio de EE.UU. es evidente, pero el auge de modelos abiertos ofrece oportunidades para otros actores.
La regulación será el campo de batalla del próximo lustro. Equilibrar innovación con protección ciudadana es un reto de primer orden. La transformación del empleo es inevitable. La IA no elimina trabajo, transforma el tipo de talento que se valora. La transición energética y la infraestructura digital son inseparables. La IA necesita más energía y mejores redes para sostener su crecimiento.
Preguntas abiertas
¿Cómo aseguramos que la IA abierta sea también segura?
¿Podrán las pymes competir en un mundo dominado por modelos fundacionales?
¿Qué nuevos derechos y responsabilidades deben surgir para la ciudadanía digital?
¿Estamos preparados, social y culturalmente, para vivir en un mundo donde parte del conocimiento y la creatividad estén delegados a máquinas?
La IA ya no es un capítulo más de la transformación digital. Es el nuevo índice de civilización tecnológica. Nos toca ahora decidir cómo lo escribimos.
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