La IA es increíblemente inteligente. Lo bueno es entonces, que ChatGPT obtiene una puntuación en los exámenes de lectura y escritura del SAT: 710 sobre 800.

También puede obtener un 3 o más en la mayoría de los exámenes avanzados.

ChatGPT podría entrar en la Universidad de Michigan y muchas cosas más como si pudiera memorizar la relación entre cada palabra escrita en los últimos 500 años, probablemente también sacaría sobresaliente en estos exámenes.

Pero los exámenes tienen sus límites.

El futuro es tanto aprendizaje autodidacta como educación participativa en proyectos que la IA puede ayudar y evaluar a la vez.

Hay cifras que van del 30% al 70% de respuestas generadas automáticamente antes de que las preguntas difíciles se lleguen a personas reales y respirantes.

Después de los chatbots, esta puede ser la mayor adopción de la IA.

Advertencia entonces: Sigue cometiendo errores.

Lo Malo, es que las alucinaciones son un gran problema. La IA comete errores. Como la IA generativa es un modelo estadístico, a menudo hay poca consistencia de una consulta a otra.

Incluso con atención al cliente, las empresas son cautelosas.

En cuanto a programación, Mark Zuckerberg de Meta dice que su IA es tan buena como la de los «ingenieros de nivel medio».

La IA de Anthropic permite muchas de estas herramientas, pero pocos confían en su producción, que a menudo está plagada de errores.

Los grandes modelos de lenguaje actuales se entrenan mediante la fuerza bruta.

Montones de chips GPU Nvidia conectados a terabytes de memoria.

Los precios de la memoria DRAM, que normalmente bajan un 30% anual, han subido entre un 15% y un 20% en 2025.

La gente en Silicon Valley habla de medir kilovatios por token para juzgar la producción de la IA.

Esto no va a durar. También para cripto.

Están llegando métodos de IA más eficientes.

Mira la nueva empresa de valoración de 12.000 millones de dólares de la exdirectora tecnológica de OpenAI, Mira Murati, Thinking Machines Labs, que entrena modelos de IA existentes para convertirse en expertos en tareas concretas.

Enseñar a la IA a aprender es muy parecido a replantear la educación humana.

Y, finalmente lo feo es que la bolsa está hecha una locura para Cocoa Puffs en lugar de la IA.

Pero ¿está la inversión en centros de datos de IA por delante de la demanda generadora de ingresos?

Probablemente.

Chips de bajo consumo y algoritmos de IA eficientes en consumo son visibles en el horizonte.

Y los mercados son volubles.

A Jeff Bezos le gusta recordar a todos que a principios de los 2000 las acciones de Amazon pasaron de 113 a 6 dólares, aunque la empresa cumplió todas las previsiones.

Esto es el zigzag frente a una línea recta.

Los precios de la IA puedan caer más rápido de lo previsto.

Lo mismo ocurre con las acciones.

Lo feo a corto plazo es una buena noticia a largo plazo.

En Silicon Valley, los precios siempre bajan.

Cuando no lo hagan, me pongo nervioso.

Cuidado con el zigzag

Ver: https://aiworldjournal.com/the-good-the-bad-and-the-ugly-of-artificial-intelligence/