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Volver a fallar en entender lo exponencial

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Tipo: Artículo web Enlace original: https://www.julian.ac/blog/2025/09/27/failing-to-understand-the-exponential-again/ Fecha de publicación: 2025-09-29

Autor: Julian Schrittwieser


Resumen
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QUÉ - Artículo que habla sobre la IA y su crecimiento exponencial. Discute la percepción errónea del progreso de la IA y utiliza datos de estudios recientes para demostrar el crecimiento exponencial de las capacidades de la IA.

POR QUÉ - Relevante para comprender la velocidad de evolución de las capacidades de la IA y para evitar errores de evaluación que pueden influir en las estrategias empresariales.

QUIÉN - Julian Schrittwieser (autor), METR (organización de investigación de IA), OpenAI (desarrolladores de modelos de IA), Epoch AI (investigación sobre IA).

DÓNDE - En el contexto del mercado de IA, centrado en evaluaciones de rendimiento y tendencias de crecimiento exponencial.

CUÁNDO - Publicado en 2025, refleja tendencias actuales y proyecciones futuras hasta 2030.

IMPACTO EN EL NEGOCIO:

  • Oportunidades: Utilizar datos concretos para planificar estrategias de integración de IA, anticipando capacidades futuras.
  • Riesgos: Subestimar el progreso de la IA puede llevar a estrategias obsoletas y pérdida de competitividad.
  • Integración: Adaptar el stack tecnológico existente para soportar modelos de IA avanzados y escalables.

RESUMEN TÉCNICO:

  • Stack tecnológico principal: Modelos de IA avanzados (Sonnet, Grok, Opus, GPT), estudios de evaluación (METR, GDPval).
  • Escalabilidad: Modelos que completan tareas de longitud creciente de manera autónoma, indicando una escalabilidad exponencial.
  • Diferenciadores técnicos: Uso de evaluaciones empíricas y datos reales para demostrar tendencias de crecimiento, destacando la importancia de una evaluación precisa de las capacidades de la IA.

Casos de uso
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  • Private AI Stack: Integración en pipelines propietarias
  • Soluciones para clientes: Implementación para proyectos de clientes

Recursos
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Enlaces Originales
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Artículo recomendado y seleccionado por el equipo Human Technology eXcellence elaborado mediante inteligencia artificial (en este caso con LLM HTX-EU-Mistral3.1Small) el 2025-09-29 13:10 Fuente original: https://www.julian.ac/blog/2025/09/27/failing-to-understand-the-exponential-again/

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