Nuevo Informe del Índice de IA 2025. Resumen

Inteligencia Artificial

 

Introducción

La influencia de la IA en la sociedad nunca ha sido más pronunciada.

En Stanford HAI, creemos que la IA está llamada a ser la tecnología más transformadora del siglo XXI. Sin embargo, sus beneficios no se distribuirán equitativamente a menos que orientemos su desarrollo con criterio. El Índice de IA ofrece una de las perspectivas más completas y basadas en datos sobre la inteligencia artificial. Reconocido como un recurso confiable por medios de comunicación globales, gobiernos y empresas líderes, el Índice de IA proporciona a los responsables políticos, líderes empresariales y al público en general información rigurosa y objetiva sobre el progreso técnico, la influencia económica y el impacto social de la IA.

1. El rendimiento de la IA en pruebas de referencia exigentes continúa mejorando.

En 2023, los investigadores introdujeron nuevos benchmarks (MMMU, GPQA y SWE-bench) para evaluar los límites de los sistemas avanzados de IA. Tan solo un año después, el rendimiento mejoró drásticamente: las puntuaciones aumentaron 18,8, 48,9 y 67,3 puntos porcentuales en MMMU, GPQA y SWE-bench, respectivamente. Más allá de los benchmarks, los sistemas de IA lograron avances importantes en la generación de vídeo de alta calidad y, en algunos entornos, los agentes de modelos de lenguaje incluso superaron a los humanos en tareas de programación con tiempo limitado.

2. La IA está cada vez más integrada en la vida cotidiana.

Desde la atención médica hasta el transporte, la IA está pasando rápidamente del laboratorio a la vida cotidiana. En 2023, la FDA aprobó 223 dispositivos médicos con IA, frente a solo seis en 2015. En las carreteras, los coches autónomos ya no son experimentales: Waymo, uno de los mayores operadores estadounidenses, ofrece más de 150.000 viajes autónomos a la semana, mientras que la flota de robotaxi Apollo Go de Baidu, de bajo coste, ya presta servicio a numerosas ciudades de China.

3. Las empresas apuestan por la IA, lo que impulsa una inversión y un uso récord, mientras que las investigaciones siguen mostrando fuertes impactos en la productividad.

En 2024, la inversión privada estadounidense en IA ascendió a 109.100 millones de dólares, casi 12 veces los 9.300 millones de dólares de China y 24 veces los 4.500 millones de dólares del Reino Unido. La IA generativa experimentó un impulso especialmente fuerte, atrayendo 33.900 millones de dólares a nivel mundial en inversión privada, un aumento del 18,7 % con respecto a 2023. El uso de la IA en las empresas también se está acelerando: el 78 % de las organizaciones informaron haber utilizado IA en 2024, frente al 55 % del año anterior. Mientras tanto, un creciente número de investigaciones confirma que la IA impulsa la productividad y, en la mayoría de los casos, ayuda a reducir la brecha de habilidades en la fuerza laboral.

4. Estados Unidos sigue liderando la producción de modelos de IA de primer nivel, pero China está reduciendo la brecha de rendimiento.

En 2024, las instituciones estadounidenses produjeron 40 modelos de IA destacados, superando significativamente los 15 de China y los tres de Europa. Si bien EE. UU. mantiene su liderazgo en cantidad, los modelos chinos han acortado rápidamente la brecha de calidad: las diferencias de rendimiento en importantes indicadores como MMLU y HumanEval se redujeron de dos dígitos en 2023 a casi la paridad en 2024. Mientras tanto, China sigue liderando las publicaciones y patentes de IA. Al mismo tiempo, el desarrollo de modelos es cada vez más global, con lanzamientos destacados en regiones como Oriente Medio, Latinoamérica y el Sudeste Asiático.

5. El ecosistema de IA responsable evoluciona de manera desigual.

Los incidentes relacionados con la IA están aumentando drásticamente, pero las evaluaciones estandarizadas de RAI siguen siendo poco frecuentes entre los principales desarrolladores de modelos industriales. No obstante, nuevos puntos de referencia como HELM Safety, AIR-Bench y FACTS ofrecen herramientas prometedoras para evaluar la veracidad y la seguridad. Entre las empresas, persiste una brecha entre reconocer los riesgos de RAI y tomar medidas significativas. En cambio, los gobiernos muestran una mayor urgencia: en 2024, se intensificó la cooperación global en materia de gobernanza de la IA, y organizaciones como la OCDE, la UE, la ONU y la Unión Africana publicaron marcos centrados en la transparencia, la fiabilidad y otros principios fundamentales de la IA responsable.

6. El optimismo global sobre la IA está aumentando, pero persisten profundas divisiones regionales.

En países como China (83%), Indonesia (80%) y Tailandia (77%), una gran mayoría considera que los productos y servicios de IA son más beneficiosos que perjudiciales. En cambio, el optimismo sigue siendo mucho menor en lugares como Canadá (40%), Estados Unidos (39%) y Países Bajos (36%). Aun así, la percepción está cambiando: desde 2022, el optimismo ha aumentado significativamente en varios países previamente escépticos, como Alemania (+10%), Francia (+10%), Canadá (+8%), Gran Bretaña (+8%) y Estados Unidos (+4%).

7. La IA se vuelve más eficiente, asequible y accesible.

Gracias a modelos pequeños cada vez más capaces, el coste de inferencia de un sistema con un rendimiento de GPT-3.5 se redujo más de 280 veces entre noviembre de 2022 y octubre de 2024. A nivel de hardware, los costes se han reducido un 30 % anual, mientras que la eficiencia energética ha mejorado un 40 % cada año. Los modelos de peso abierto también están acortando distancias con los modelos cerrados, reduciendo la diferencia de rendimiento del 8 % a tan solo el 1,7 % en algunos puntos de referencia en un solo año. En conjunto, estas tendencias están reduciendo rápidamente las barreras para la IA avanzada.

8. Los gobiernos están intensificando la inversión en IA mediante regulaciones e inversiones.

En 2024, las agencias federales estadounidenses introdujeron 59 regulaciones relacionadas con la IA (más del doble que en 2023) y fueron emitidas por el doble de agencias. A nivel mundial, las menciones legislativas a la IA aumentaron un 21,3 % en 75 países desde 2023, lo que representa un incremento de nueve veces desde 2016. Junto con la creciente atención, los gobiernos están invirtiendo a gran escala: Canadá prometió 2400 millones de dólares, China lanzó un fondo para semiconductores de 47 500 millones de dólares, Francia comprometió 109 000 millones de euros, India prometió 1250 millones de dólares y el Proyecto Trascendencia de Arabia Saudí representa una iniciativa de 100 000 millones de dólares.

9. La educación en inteligencia artificial y ciencias de la computación se está expandiendo, pero persisten brechas en el acceso y la preparación.

Dos tercios de los países ofrecen o planean ofrecer educación en informática desde preescolar hasta bachillerato (el doble que en 2019), siendo África y América Latina los que han registrado el mayor progreso. En Estados Unidos, el número de graduados con licenciatura en informática ha aumentado un 22 % en los últimos 10 años. Sin embargo, el acceso sigue siendo limitado en muchos países africanos debido a deficiencias en infraestructuras básicas, como la electricidad. En Estados Unidos, el 81 % del profesorado de informática desde preescolar hasta bachillerato afirma que la IA debería formar parte de la educación básica en informática, pero menos de la mitad se siente capacitado para enseñarla.

10. La industria está avanzando a paso de tortuga en IA, pero las fronteras se están estrechando.

Casi el 90% de los modelos de IA destacados en 2024 provinieron de la industria, frente al 60% en 2023, mientras que el sector académico sigue siendo la principal fuente de investigación con alta citación. La escala de los modelos continúa creciendo rápidamente: el cómputo de entrenamiento se duplica cada cinco meses, los conjuntos de datos cada ocho y el consumo de energía anualmente. Sin embargo, las brechas de rendimiento se están reduciendo: la diferencia de puntuación entre los modelos mejor clasificados y los que ocupan el décimo puesto se redujo del 11,9% al 5,4% en un año, y los dos primeros ahora están separados por tan solo el 0,7%. La frontera es cada vez más competitiva y está cada vez más concurrida.

11. La IA obtiene los máximos honores por su impacto en la ciencia.

La creciente importancia de la IA se refleja en importantes premios científicos: dos Premios Nobel reconocieron el trabajo que condujo al aprendizaje profundo (física) y a su aplicación al plegamiento de proteínas (química), mientras que el Premio Turing honró las contribuciones innovadoras al aprendizaje de refuerzo.

12. El razonamiento complejo sigue siendo un desafío.

Los modelos de IA destacan en tareas como los problemas de la Olimpiada Internacional de Matemáticas, pero aún presentan dificultades con parámetros de razonamiento complejos como PlanBench. A menudo no logran resolver tareas lógicas de forma fiable, incluso cuando existen soluciones demostrablemente correctas, lo que limita su eficacia en entornos de alto riesgo donde la precisión es crucial.

Aspectos destacados de la políticaen el desarrollo de la IA

Los responsables políticos utilizan el Índice de IA para fundamentar su comprensión y sus decisiones sobre la IA. Hemos recopilado un resumen de los aspectos más destacados del Informe del Índice de IA 2025 que resultan especialmente relevantes para los responsables políticos y otros públicos interesados ​​en las políticas. 

1. El sector público aún se encuentra rezagado respecto a la industria en el desarrollo de IA de vanguardia, a medida que las necesidades de computación siguen aumentando. 

La industria continúa realizando inversiones significativas en IA y consolida su liderazgo en el desarrollo de modelos de IA destacados. Casi el 90 % de los modelos destacados se originaron en la industria en 2024, en comparación con el 60 % en 2023 (véase la Figura 1). Este dominio persiste a pesar de la sustancial inversión pública mundial en IA —liderada, en 2023, por Estados Unidos, con 831 millones de dólares en gastos públicos para contratos relacionados con IA (véase la Figura 2)— y de que el mundo académico se mantiene como el principal productor institucional de publicaciones sobre IA altamente citadas (entre las 100 principales) en los últimos tres años. La inversión a gran escala de la industria sigue impulsando el escalado de los modelos y las mejoras de rendimiento, a medida que estos se vuelven cada vez más exigentes computacionalmente y consumen más energía (véase la Figura 3): el cómputo de entrenamiento para modelos de IA destacados se duplica aproximadamente cada cinco meses, el tamaño de los conjuntos de datos para el entrenamiento de LLM cada ocho meses y la potencia necesaria para el entrenamiento anualmente.

2. Los notables aumentos en el rendimiento técnico se acompañan de brechas en los métodos de evaluación estandarizados. 

 El rendimiento de los modelos de IA está convergiendo en la frontera. El panorama de la IA se está volviendo cada vez más competitivo, con modelos de alta calidad disponibles ahora por un número creciente de desarrolladores. A modo de ejemplo, en el último año, la brecha entre el modelo líder y el décimo se redujo del 11,9 % a tan solo el 5,4 % en la clasificación de Chatbot Arena (véase la Figura 4). En particular, los modelos de ponderación abierta se están recuperando. La brecha de rendimiento entre los modelos líderes de ponderación abierta y sus contrapartes de ponderación cerrada se ha reducido al 1,70 % en la clasificación de Chatbot Arena a febrero de 2025 (véase la Figura 5). La ​​IA está dominando nuevos puntos de referencia más rápido que nunca. El rendimiento de los modelos en los benchmarks que evalúan los límites de los sistemas de IA cada vez más capaces (p. ej., MMMU, GPQA, SWE-bench) experimentó mejoras notables entre 2023 y 2024, que oscilaron entre 19 y 67 puntos porcentuales. Esto impulsa a los investigadores a proponer continuamente benchmarks más exigentes (p. ej., Humanity’s Last Exam, FrontierMath, BigCodeBench). Sin embargo, las investigaciones han demostrado que muchos benchmarks están mal construidos, lo que subraya la necesidad de un benchmarking estandarizado para garantizar una evaluación fiable de la IA y evitar conclusiones erróneas sobre el rendimiento de los modelos (véase la Figura 6). Evaluar los sistemas de IA con criterios responsables de IA aún es poco común, y los benchmarks destinados a evaluar la veracidad y la veracidad de los modelos no han logrado una adopción generalizada.

3. Si bien Estados Unidos continúa liderando muchos aspectos del desarrollo de IA, la competencia de China se está intensificando. 

Estados Unidos continúa superando a China y Europa como la principal fuente de los mejores modelos de IA (40 modelos de IA destacados desarrollados en EE. UU. en 2024, véase la Figura 7), el principal contribuyente a las 100 publicaciones de IA más citadas (173 entre 2021 y 2023) y la principal fuente de inversión privada en IA (109 000 millones de dólares en 2024). Sin embargo, la brecha entre el rendimiento de los modelos chinos y estadounidenses en indicadores importantes se ha reducido sustancialmente (a menos de 10 puntos porcentuales en general para finales de 2024, véase la Figura 8), y China lidera el total de publicaciones de investigación en IA, con el 23,2 % de las publicaciones y el 22,6 % de las citas de investigación en IA a nivel mundial. Si bien Norteamérica mantiene su liderazgo en el uso de IA por parte de las organizaciones, otras regiones están ganando terreno. La Gran China mostró una de las tasas de crecimiento interanual más significativas, con un aumento de 27 puntos porcentuales en el uso de IA organizacional, seguida de cerca por Europa, que registró un aumento de 23 puntos porcentuales (véase la Figura 9).

4. Los gobiernos están intensificando la inversión en IA —mediante regulación e inversión— ante la creciente evidencia de las oportunidades económicas que ofrece, el aumento de incidentes relacionados con IA y la creciente desconfianza pública. 

La IA está comenzando a generar un impacto financiero en todas las funciones empresariales, a medida que la tecnología continúa impulsando la productividad y superando las brechas de habilidades. Investigaciones recientes confirman que la IA puede tener un impacto positivo en la productividad y, a menudo, ayuda a reducir las brechas de habilidades. Las empresas reportan ahorros de costos, especialmente en funciones como operaciones de servicio, gestión de la cadena de suministro e ingeniería de software, incluso cuando la mayoría aún se encuentra en las primeras etapas de adopción. Los gobiernos de todo el mundo están invirtiendo en infraestructura de IA a gran escala. Canadá, por ejemplo, anunció un paquete de infraestructura de IA de 2400 millones de dólares, mientras que China lanzó un fondo de 47 500 millones de dólares para impulsar la producción de semiconductores. En Estados Unidos, el número de regulaciones federales relacionadas con la IA introducidas aumentó más del doble en 2024; 59 regulaciones relacionadas con la IA provinieron de 42 agencias. Los estados de EE. UU. lideran la legislación sobre IA en un contexto de desaceleración del progreso a nivel federal (véase la Figura 11): En 2024, el número de leyes estatales relacionadas con la IA aprobadas aumentó a más del doble con respecto a 2023, mientras que el número de proyectos de ley propuestos a nivel federal aumentó tan solo un 29,2 %. Esta medida política se enmarca en un contexto de crecientes informes de incidentes relacionados con la IA (véase la Figura 12) y una disminución significativa a nivel mundial de la confianza pública en que las empresas de IA protegen la información personal y en que los sistemas de IA son imparciales.

 

El informe completo se puede leer en ingles en este enlace.