Las cifras son vertiginosas y desafían la imaginación. Para 2030, los modelos de inteligencia artificial más avanzados podrían requerir mil veces más poder computacional que los actuales, con centros de entrenamiento que costarán cientos de miles de millones de dólares y demandarán electricidad equivalente a la de ciudades enteras. Cada sesión individual de entrenamiento podría alcanzar costos de miles de millones. Aunque estas magnitudes puedan sonar a ciencia ficción, conviene recordar que hace apenas tres años, los sistemas de IA actuales parecían igualmente implausibles.
Según las proyecciones basadas en benchmarks actuales —las pruebas estandarizadas que utilizan los investigadores para medir el progreso de la IA en tareas científicas y técnicas específicas—, sugieren que para 2030 la inteligencia artificial podría «implementar software científico complejo a partir de lenguaje natural, asistir a matemáticos en la formalización de bocetos de pruebas, y responder preguntas abiertas sobre protocolos biológicos.»
En otras palabras, estaríamos ante la llegada de la ciencia a velocidad warp, aunque los motores de curvatura reales aún tarden un poco más. La aceleración del progreso en matemáticas, biología molecular y predicción meteorológica está al alcance. Esto se debe a que, en efecto, muchas disciplinas científicas pronto tendrán su propia versión de asistentes de programación supereficientes.
Productividad Científica Sin Precedentes
Epoch AI predice que estos asistentes de IA «como mínimo» mejorarán la productividad cotidiana entre un 10 y 20 por ciento, al menos en tareas de trabajo no experimentales.
Aquí radica el punto que frecuentemente pasan por alto los escépticos de la IA: el potencial beneficio económico supera con creces las discusiones habituales sobre automatización del trabajo de oficina. Las ganancias de productividad en investigación y desarrollo científico no solo beneficiarían a los investigadores, sino que eventualmente se extenderían por toda la economía, acumulándose en un crecimiento más rápido impulsado por la innovación. Es importante considerar que la mayoría de las proyecciones económicas sobre el impacto de la IA no intentan calcular el efecto del progreso científico acelerado.
El progreso será desigual entre campos, posiblemente limitado por restricciones de datos o energía. No esperemos que medicamentos revolucionarios inventados por IA lleguen a las farmacias para 2030, ya que bajo los lentos procesos de aprobación actuales, ese plazo es demasiado optimista.
Sin embargo, si Epoch AI está en lo correcto direccionalmente y si los gobiernos hacen su parte, las bases ya estarán establecidas para una era donde la IA se convierta en un poderoso motor de descubrimiento. La pregunta es qué industrias completamente nuevas podría ayudar a crear.
El mayor retorno económico de los avances en IA será permitir descubrimientos que ningún humano por sí solo podría lograr. Estamos en el umbral de una transformación que no solo cambiará cómo trabajamos, sino cómo entendemos e interactuamos con el mundo que nos rodea. La revolución de la IA no será solo tecnológica, sino fundamentalmente científica y económica, prometiendo acelerar el ritmo mismo del progreso humano de maneras que apenas comenzamos a imaginar.
