La inteligencia artificial ya nos supera en razonamiento, cálculo y comprensión lectora

Un algoritmo ya puede resolver un examen de doctorado, también entender mejor un texto, razonar con imágenes, resolver ecuaciones complejas y detectar patrones invisibles para el ojo humano. El Índice de Inteligencia Artificial 2025, elaborado por la Universidad de Stanford, lo confirma: la IA ha superado a las personas en casi todos los puntos de referencia técnicos diseñados para medir la capacidad cognitiva aplicada.

El estudio documenta el rendimiento de modelos de IA frente a una línea de base humana en ocho tareas exigentes: clasificación de imágenes, razonamiento visual, comprensión lectora, comprensión del idioma inglés, entendimiento del lenguaje en múltiples tareas, matemáticas competitivas, preguntas científicas de nivel doctoral y razonamiento multimodal. En siete de ellas, los sistemas artificiales ya no solo compiten, sino que superan el rendimiento promedio humano. Y no por poco margen: en 2024, el modelo más avanzado de IA resolvió preguntas científicas de doctorado con una precisión de 108%, mientras que en matemáticas complejas su puntaje fue de 108,78%.

Este salto no es menor. En 2021, los modelos apenas alcanzaban 7,6% del desempeño humano en matemáticas de nivel competitivo. Tres años después, lo duplicaron. Lo mismo ocurrió con preguntas científicas avanzadas, donde se pasó de 47,7% en 2023 a 108% en 2024.

Uno de los campos donde la IA dominó primero fue la clasificación de imágenes, una tarea que requiere reconocer y categorizar elementos visuales. En 2012, los sistemas computacionales apenas lograban un 89% de precisión. En 2016, ya superaban al ser humano, y para 2020, alcanzaron un 104,1%. Le siguieron el razonamiento visual y la comprensión lectora, dos pruebas que requieren habilidades de análisis, deducción y correlación de ideas. En ambas, los modelos actuales están por encima del 100% del desempeño humano.

Lo que antes parecía imposible (que una máquina pudiera leer y entender un texto mejor que nosotros) ya es un hecho. En comprensión del idioma inglés, por ejemplo, la IA ha mantenido un rendimiento superior al humano desde 2021. En comprensión del lenguaje en múltiples tareas, que exige adaptabilidad para entender preguntas de diferentes formatos y contextos, el avance fue 36% en 2019 a 102,78% en 2024.

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La única tarea en la que los humanos aún conservan la ventaja es la comprensión y el razonamiento multimodal, que combina información de distintos formatos como texto, imágenes, gráficos y tablas. Pero incluso en ese campo, la brecha se reduce. En 2024, el modelo o1 de OpenAI alcanzó un puntaje de 94,67% en este tipo de pruebas, apenas 4,4 puntos por debajo del índice humano de referencia (82,6%). A modo de comparación, a finales de 2023, Google Gemini había llegado a 59,4%.

Rafael Alberto Méndez Romero, decano de la Escuela de Ingeniería, Ciencia y Tecnología de la Universidad del Rosario, advirtió que el fenómeno actual no es solo técnico, sino cultural y ético. “Estamos siendo testigos de una revolución de proporciones históricas. El progreso acelerado de la inteligencia artificial en tareas técnicas responde a una conjunción de factores: avances en arquitecturas de red neuronal como los transformers, acceso masivo a datos (en muchos casos sin suficiente regulación), disponibilidad de infraestructura computacional y un ecosistema de innovación que privilegia la eficiencia y la escalabilidad. Pero lo más revelador no es solo la aceleración técnica, sino la falta de pausa crítica”. Para Méndez, el riesgo está en avanzar tecnológicamente sin preguntarnos hacia qué tipo de sociedad estamos yendo. “La velocidad no siempre es sinónimo de dirección correcta”, puntualizó.

Aunque los modelos superan ya a los humanos en tareas como matemáticas avanzadas o comprensión lectora, los expertos insisten en que eso no implica reemplazo. “El hecho de que ciertos modelos superen al desempeño humano en tareas no significa que estemos en presencia de inteligencias equivalentes. Lo que está ocurriendo es una especialización artificial sin comprensión sistémica”, dijo Méndez. “La IA no debería sustituir a los profesionales, sino ampliar sus posibilidades, liberar tiempo creativo, fortalecer capacidades analíticas y abrir fronteras cognitivas”.

Tomas Ramírez-Guerrero, Tech Talent & Learning Lead en Idata Global y PhD (c) en Ingeniería de Eafit, señaló que la IA es una poderosa aliada si se usa estratégicamente. “Tienen mucha relevancia como herramientas de apoyo, no de reemplazo a los humanos (...) Esto conlleva a que adaptemos nuestra forma de trabajar sacando provecho de las herramientas de GenAI, no suponiendo que desplazará nuestros oficios”.

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Una pregunta del avance tecnológico es si las máquinas realmente entienden lo que hacen. La respuesta, al menos por ahora, es un no categórico. “La IA no comprende, predice. La coherencia que observamos en sus respuestas es estadística, no semántica. Y este matiz es fundamental. El peligro está en atribuirle agencia o juicio donde solo hay correlación entrenada”, señaló Méndez. “Es urgente formar ciudadanía crítica”.

Las capacidades que tendrán los modelos

Los expertos coinciden en que los próximos modelos de IA podrían avanzar más allá de las tareas técnicas, pero con limitaciones en cuanto a creatividad. Francisco Calderón, profesor asistente de la Universidad Javeriana, afirmó que, aunque la IA puede generar arte, carece de creatividad. Óscar Martínez, director de la Especialización en Inteligencia Artificial de la misma universidad, destacó que la IA podría simular creatividad a través de análisis estadístico estocástico, pero este proceso seguiría siendo matemático y no genuinamente innovador.