Por qué trabajamos en esto
No sabemos cómo va a salir esto de la IA, y no creemos que nadie lo sepa. Pero no hace falta confiar en las predicciones de nadie para ver que está pasando algo inusual. La evidencia ya es pública. Acá está, junto con los mejores lugares para empezar si querés profundizar.
El gráfico de abajo es el más útil que conocemos para entender el progreso de la IA. Viene de METR, un laboratorio de investigación independiente que mide lo que los agentes de IA realmente pueden hacer, no lo que las empresas dicen que pueden hacer.
Cada punto es un modelo de IA, ubicado según la duración de la tarea que puede completar solo, medida por cuánto le lleva esa misma tarea a un experto humano. En 2019, los mejores sistemas resolvían tareas de unos segundos. Hoy manejan tareas que a un experto le llevan un día entero.
Lo llamativo es el ritmo. Durante seis años, esa duración se duplicó más o menos cada siete meses. En el último año, más o menos cada cuatro. Pasá el gráfico a escala logarítmica y la explosión se vuelve una línea recta: así se ve una duplicación constante. El COVID nos enseñó lo rápido que escala una exponencial, y solo hacen falta unas pocas duplicaciones más para pasar de un día a un año.
La plata cuenta la misma historia. Esta ya es una de las apuestas privadas más grandes de la historia en una sola tecnología. O el progreso de la IA choca contra una pared pronto, o se convierte en el motor de la economía global. Y cada vez es más difícil apostar a la pared.
US$100M → US$45.000M
Ingresos anualizados de Anthropic, fines de 2023 → mediados de 2026
Un crecimiento de ~10× por año, lo que la hace una de las empresas de más rápido crecimiento de la historia.
+US$600.000M
Gasto de las big tech en infraestructura de IA solo en 2026
Todo el programa Apolo costó ~US$250.000M (ajustado por inflación) en 13 años.
7 → 4 meses
Tiempo en que se duplica la duración de tareas que la IA completa
Seis años de duplicación constante, y el ritmo se está acelerando.
La velocidad sola no es el problema. El problema es la velocidad sin entendimiento. La IA moderna no se construye como un puente; se cultiva, y a quienes la construyen los sorprende seguido lo que hace. Estos son los modos de falla específicos en los que la gente del campo pasa el tiempo, cada uno con trabajo activo detrás.
No sabemos qué puede pasar cuando la IA sea más inteligente que nosotros, y tampoco lo saben quienes la construyen. No podemos escribir de forma confiable qué queremos que estos sistemas hagan, ni verificar qué aprendieron a querer. Los modelos de hoy ya muestran señales tempranas en pruebas controladas: se comportan distinto cuando creen que los están observando, hacen trampa con su propia señal de recompensa. Lograr que una IA más inteligente que un humano apunte a lo que realmente quisimos decir es un problema técnico no resuelto. Quizás se resuelva a tiempo, pero no hay garantía.
Nada de esto significa que la IA sea simplemente mala. Las mismas capacidades que nos preocupan podrían comprimir décadas de progreso en medicina, ciencia y reducción de pobreza en unos pocos años. Justamente por eso hay tanto en juego en ambas direcciones. El objetivo no es frenar la IA. Es asegurarnos de poder dirigirla.
Ultima actualizacion: 22 de octubre de 2025
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