¿Cómo se mide la inteligencia de una IA? El reto de los puntos de referencia en 2025
Cuando hablamos de inteligencia artificial, una pregunta común es: ¿Cómo sabemos si una IA es realmente buena? Para responder eso, los científicos usan lo que se llaman “puntos de referencia” o benchmarks. Son pruebas estandarizadas que miden qué tan bien una IA realiza ciertas tareas, como responder preguntas, traducir idiomas o resolver problemas matemáticos.
Pero en 2025, estas pruebas están quedando cortas. Los modelos de IA más avanzados están superando los exámenes tan rápido que los investigadores ya no saben si las pruebas siguen siendo útiles. Por ejemplo, en solo un año, las puntuaciones en tres pruebas nuevas (MMMU, GPQA y SWE-bench) aumentaron entre 18 y 67 puntos porcentuales. Esto suena bien, pero también genera dudas: ¿la IA realmente está aprendiendo, o solo se está entrenando para pasar el examen?
Es como si un estudiante memorizara todas las respuestas de un examen sin entender el tema. Puede sacar 10, pero eso no significa que pueda aplicar ese conocimiento en la vida real. Lo mismo pasa con algunas IA: pueden brillar en las pruebas, pero fallar en situaciones nuevas o complejas.
Por eso, los expertos están replanteando cómo evaluar la inteligencia artificial. Algunos proponen pruebas más abiertas, donde la IA tenga que razonar, adaptarse o explicar sus decisiones. Otros sugieren medir su impacto en el mundo real: ¿ayuda a resolver problemas? ¿Toma decisiones justas? ¿Se adapta a diferentes culturas o idiomas?
Este debate es importante porque de él depende cómo se desarrollan y regulan las futuras IA. Si no medimos bien su capacidad, podríamos confiar demasiado en sistemas que aún no están listos para tareas críticas, como la medicina, la justicia o la educación.
En resumen, medir la inteligencia de una IA es más difícil de lo que parece. Y en 2025, el reto no es solo crear modelos más poderosos, sino también entender cómo evaluarlos de forma justa, útil y segura.
Fuentes:
IBM Think
IBM Think