La IA mostró avances en matemáticas pero falla en tareas simples y expertos la definen como “inteligencia irregular”

El avance de la inteligencia artificial volvió a quedar en discusión a partir de un concepto que gana terreno entre especialistas. Se trata de la “inteligencia irregular”, una forma de describir cómo estos sistemas pueden resolver problemas complejos y, al mismo tiempo, equivocarse en situaciones simples.

El contraste quedó expuesto en distintos casos recientes. Modelos desarrollados por empresas como OpenAI y Google lograron responder correctamente preguntas de alto nivel en competencias matemáticas, pero fallaron ante situaciones cotidianas que requieren sentido común.

El término fue popularizado por Andrej Karpathy, quien planteó que la IA no evoluciona de manera uniforme como el cerebro humano. Según explicó, puede alcanzar niveles sobresalientes en tareas específicas y, al mismo tiempo, tener fallas significativas en otras.

Esta característica también impacta en el análisis del mercado laboral. Especialistas sostienen que la IA no reemplaza trabajos completos, sino que automatiza tareas puntuales dentro de cada actividad, lo que redefine el rol de los trabajadores.

Otro punto central es el modo en que estos sistemas aprenden. Al basarse en datos digitales, tienen limitaciones para interpretar situaciones del mundo real o generar ideas completamente nuevas. Esto explica por qué funcionan mejor en áreas como programación o matemática, donde hay respuestas correctas definidas.

A pesar de estas limitaciones, los expertos coinciden en que la tecnología avanza rápidamente. Muchas de las fallas detectadas en versiones anteriores ya fueron corregidas, lo que mantiene abierta la incógnita sobre hasta dónde puede llegar su evolución.