Antes bastaba con añadir más memoria para resolver problemas técnicos. En la era de la inteligencia artificial la frase equivalente es simplemente añadir más GPUs. Y sí, funciona: aumentar el tamaño del modelo, ampliar los datos y subir la potencia de cálculo suele traducirse en mejores resultados. Las leyes de escalado existen y brillan en cada gráfica de laboratorio.

Pero hay un problema profundo. Cada duplicación de compute ofrece ahora apenas unos puntos porcentuales de mejora. Es como gastar mucho para ganar segundos mínimos en un proceso. Progreso técnico cierto, pero agotamiento práctico y creativo.

Además se acerca la pared de los datos. En pocos años habremos explotado la mayor parte del texto, código e imágenes humanas de alta calidad. Entonces los modelos empezarán a alimentarse de datos sintéticos generados por modelos anteriores. Pensemos en respuestas de foros creadas por bots entrenados con respuestas de bots: recursión infinita y cero ganancia conceptual. Los datos sintéticos dan tiempo, no soluciones definitivas.

Los humanos aprenden de otra forma. No necesitamos trillones de tokens para captar sarcasmo o causalidad porque la evolución nos ha preentrenado con priors: visión, causalidad, intuición social. Modelamos el mundo, simulamos, imaginamos y corregimos expectativas. Esa clase de algoritmo aún no existe en la práctica de la IA a escala masiva y no hay granja de GPUs que la reemplace.

Desde 2012 cada gran avance ha sido una variante del aprendizaje profundo: CNN, RNN, Transformers, RLHF. Excelentes ingenierías, pero ramas del mismo árbol. Lo que falta es un salto algorítmico comparable a lo que fue backprop hace años: razonamiento causal en lugar de mera estadística, aprendizaje continuo sin reentrenar todo, modelos internos que planifiquen y se autocorrijan, y verdadera generalización few shot.

Mientras tanto las empresas siguen escalando porque es la palanca que asegura resultados en el corto plazo y tranquiliza a inversores. Es economía, no solo ciencia. Gana quien tiene más compute. Pero esa ventaja es limitada y costosa, y llegará un punto en que escalar deje de compensar.

Cuando escalar deje de ser rentable, la industria pivotará hacia la eficiencia: aprender en lugar de memorizar. Alguien dará con el algoritmo que enseñe a las máquinas de forma más parecida a cómo aprenden los humanos. Ese será el verdadero camino hacia sistemas con sentido y adaptativos, no solo contenedores de datos.

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Resumen: escalar nos ha traído hasta aquí, pero no es la respuesta final. La próxima gran ola vendrá de nuevos algoritmos que aprendan con la eficiencia humana, no de billeteras más grandes. En Q2BSTUDIO ayudamos a las empresas a navegar ese cambio con soluciones de inteligencia artificial, ciberseguridad, cloud y software a medida.