Las 10 noticias y tendencias más importantes de la IA durante 2025
Estas son las 10 noticias y tendencias más importantes de la inteligencia artificial durante 2025 1. El lanzamiento de DeepSeek R1: En enero, este modelo chino sacudió el mercado al demostrar capacidades de razonamiento similares a los modelos estadounidenses, pero entrenado con una fracción del costo (unos pocos millones de dólares frente a los cientos o miles de millones de los competidores). Su aplicación alcanzó el primer puesto en las tiendas de aplicaciones, superando temporalmente a ChatGPT. 2. La construcción masiva de infraestructura (Project Stargate): Se anunció una inversión de 500,000 millones de dólares durante los próximos cuatro años para construir infraestructura de IA en EE. UU., liderada por OpenAI, SoftBank y Oracle. Además, empresas como Microsoft, Google, Amazon y Meta incrementaron significativamente sus presupuestos de inversión (capex) para 2025 y 2026. 3. El debate sobre la "Burbuja de la IA": Tras conocerse un contrato de 300,000 millones de dólares entre Oracle y OpenAI, surgió una intensa preocupación mediática sobre la financiación circular y si los ingresos reales de la IA justifican las masivas inversiones, un tema que incluso generó su propia entrada en Wikipedia. 4. La controversia del informe del MIT sobre la adopción empresarial: Un informe del MIT que afirmaba que el 95% de los proyectos piloto de IA generativa fallaban causó un gran revuelo mediático. Sin embargo, las fuentes descalifican este estudio por su metodología y señalan que, en realidad, el 82% de los casos de uso reportan un retorno de inversión (ROI) moderado o alto. 5. Las "Guerras de Talento" extremas: La competencia por investigadores de élite llegó a niveles de "deportistas profesionales", con informes de ofertas de 100 millones de dólares por parte de Meta para atraer personal de OpenAI. Meta también realizó una adquisición de facto de Scale AI por 15,000 millones de dólares para asegurar el liderazgo de su CEO, Alexander Wang. 6. El auge del razonamiento (Reasoning): El uso de modelos con capacidades de razonamiento pasó de ser casi inexistente a representar más del 50% de todos los tokens consumidos en plataformas como Open Router. Esto marcó un cambio fundamental de los modelos de lenguaje estándar hacia modelos capaces de realizar tareas clínicas y técnicas complejas.