Pronósticos Clave sobre la Evolución de los Modelos de IA hasta 2027
Resulta de gran valor acceder a análisis que no se limitan a realizar predicciones generales y abstractas, sino que profundizan en el funcionamiento interno de los modelos de lenguaje grande (LLM) y su probable progresión en los próximos años.
Incluso aquellos ajenos al ámbito tecnológico perciben intuitivamente la rápida mejora de la inteligencia artificial (IA), pero quienes tienen un interés específico en la tecnología buscan comprender los mecanismos detrás de este avance.
A continuación, se presentan seis aspectos identificados como predicciones concretas sobre el desarrollo de modelos, abarcando el periodo aproximado de 2022 a 2027. Gran parte de esta información se deriva de análisis especializados recientes que detallan lo que probablemente veremos en los próximos trimestres, basándose en la evolución observada en los últimos años. No obstante, otras fuentes también discuten estas tendencias, las cuales emergen recurrentemente en la planificación estratégica de los líderes del sector.
Transición desde el Aprendimiento No Supervisado
Los sistemas iniciales de aprendizaje automático solían ser predominantemente supervisados. Existía la noción de que mediante el etiquetado de datos y otras formas de supervisión directa se obtenían mejores resultados y respuestas más específicas por parte del modelo. Sin embargo, los modelos evolucionaron.
El anuncio de DeepSeek, por ejemplo, orienta a las compañías a alejarse de este tipo de supervisión tradicional hacia lo que se conoce como ajuste fino supervisado (supervised fine-tuning). Al combinar esto con el aprendizaje por refuerzo, los sistemas pueden ganar autonomía y capacidad de actuación sin indicaciones humanas detalladas. Este es un factor clave en la actual transformación del mundo tecnológico.
Curación de Datos como «Ingrediente Secreto»
Otro punto destacado en análisis recientes es la idea de que la curación de los resultados del modelo permitirá una orientación aún mayor, lo que algunos describen coloquialmente como un «ingrediente secreto» para la IA.
Nuevamente, este enfoque sustituye el análisis tradicional de entradas ponderadas, indicaciones (prompting) y supervisión por un nuevo proceso.
Tres Fases de Capacidad Evolutiva
Basándose en lecturas de diversos artículos especializados, se puede esbozar un proceso básico de tres etapas que detalla cómo funciona la IA robusta.
Este esquema se presenta así:
Entrada Universal
Razonamiento y Consideración
Salida Universal
¿Qué implica esto? Es la predicción de que los modelos serán capaces de procesar cualquier tipo de entrada (texto, medios, imagen, vídeo) y analizarla mediante razonamiento cognitivo para determinar qué tipo de salida generar en cualquiera de esas formas mencionadas. Esto representa varios pasos más allá de las capacidades actuales y será parte de la transformación significativa que se espera a partir de 2026.
Objetivos Divergentes en la Industria
Una observación general adicional es que algunas empresas se concentrarán en el mercado empresarial, mientras que otras se enfocarán en productos para el consumidor final. Algunos análisis sugieren, por ejemplo, que OpenAI podría tener ventaja en las aplicaciones de consumo, dado que ChatGPT fue el primer modelo de su tipo en alcanzar reconocimiento masivo. Esta visión es compartida por muchos, y es probable que otros competidores se dediquen exclusivamente al sector empresarial, dejando de lado los productos orientados al consumidor.
Interacciones Semejantes a las Humanas
Este es otro aspecto de gran interés, basado en las predicciones de expertos destacados sobre el tipo de interacciones humano-computadora que parecerán auténticas para el usuario humano.
Ciertos análisis lo expresan de manera que introduce eficazmente lo que probablemente sucederá el próximo año: Se señala que OpenAI finalmente está alcanzando el nivel de «personalidad» de modelos como Claude. Además, resulta mucho más impactante para el público general porque puede generar, si se le indica, vídeo y audio en tiempo real de un rostro parlante. Aunque OpenAI no lo promueve explícitamente, da señales de ello, consciente de que esto puede generar una fuerte fidelización en algunos usuarios (especialmente ahora que tienen políticas más matizadas sobre resultados sexualmente explícitos, en comparación con la prohibición general anterior).
Independientemente de las políticas específicas, es natural que los humanos busquen tener experiencias de tipo humano con la IA. Habrá que observar la evolución de esta tendencia.
Predominio de Modelos Internos frente a Externos
Aunque se ha hablado mucho por parte de grandes actores sobre el valor del código abierto, algunas predicciones apuntan a que los modelos más potentes seguirán siendo internos y propietarios. Esto también se menciona en análisis especializados recientes.
Se pronostica que empresas como Anthropic desarrollarán versiones mejoradas del uso computacional, mucho más rápidas y fluidas. Se sugiere también que OpenAI podría terminar utilizando tecnología de Claude. «Nuevamente, el modelo más grande se mantiene interno», se afirma en dichos análisis. «La curación de sus datos de entrenamiento y el ajuste fino post-entrenamiento se centraron en programación, investigación en ML, MLOps y matemáticas. Los empleados de Anthropic comenzaron a adoptarlo internamente a mediados de 2025, proporcionando a investigadores e ingenieros lo que es esencialmente un equipo de becarios de IA para gestionar. Luego pasaron 6 meses proporcionando retroalimentación específica a los modelos, la cual potenciaron masivamente con métodos de aumento de conjuntos de datos, y filtraron para verificar su corrección con técnicas de supervisión escalables como el debate, antes de reintroducirla en el modelo como datos de ajuste fino».
Esta es una síntesis de las conclusiones obtenidas tras revisar algunas predicciones actuales sobre IA.
Es fácil afirmar si tendremos o no una Inteligencia Artificial General (AGI), pero este tipo de análisis detallado pone todo el proceso bajo la lupa y nos muestra cómo es probable que estos avances se desarrollen, aparentemente a una velocidad vertiginosa. Todo esto es muy reciente: se puede pensar en los años de la pandemia como una extensa era pre-IA, casi arcaica. Y luego mirar hacia el futuro para ver, como dirían los Monty Python, algo completamente diferente.
Insights de Evox News: Cómo la Evolución de los Modelos de IA puede impactar tu negocio
La trayectoria pronosticada para los modelos de IA entre 2022 y 2027 presenta implicaciones significativas para las empresas:
Impacto Económico: La transición hacia técnicas como el ajuste fino supervisado y el aprendizaje por refuerzo, junto con la necesidad de curación de datos avanzada, exigirá inversiones en talento especializado y nuevas infraestructuras tecnológicas. Sin embargo, a mediano plazo, estos modelos más capaces podrían generar eficiencias operativas sustanciales y la creación de nuevos flujos de ingresos a través de servicios mejorados o inéditos. Las empresas deberán evaluar el coste de adopción frente al potencial retorno de la inversión y el riesgo de quedarse atrás.
Ventaja Competitiva: Aquellas organizaciones que adopten tempranamente modelos con capacidades multimodales (procesamiento y generación de diversos tipos de datos) y logren interacciones más naturales y humanas con los clientes obtendrán una diferenciación clave. La decisión estratégica entre desarrollar modelos internos propietarios (como se predice para los sistemas más avanzados) o depender de soluciones externas (incluyendo open-source) definirá el control sobre la tecnología y la capacidad de personalizarla para obtener ventajas únicas en nichos específicos, ya sea en el mercado empresarial o de consumo.
Innovación: Las capacidades emergentes, como el razonamiento cognitivo aplicado a entradas diversas y la generación de respuestas multimodales en tiempo real, abren un vasto campo para la innovación. Esto va más allá de la simple automatización, permitiendo la creación de productos y servicios radicalmente nuevos, experiencias de usuario inmersivas y herramientas de soporte internas (como los «equipos de becarios de IA» mencionados) que pueden acelerar la investigación, el desarrollo y la toma de decisiones dentro de la propia empresa. La capacidad de curar datos eficazmente se convertirá en un activo estratégico para impulsar esta innovación
