El Instituto de Inteligencia Artificial Centrada en el Ser Humano (HAI) de la Universidad de Stanford ha publicado su octavo Índice anual de IA, ofreciendo una visión global basada en datos sobre el estado de la inteligencia artificial a nivel mundial en mayo de 2025.
El Índice de IA 2025 del Instituto de Inteligencia Artificial Centrada en el Ser Humano de la Universidad de Stanford arroja luz sobre la situación con un informe de más de 400 páginas repleto de gráficos y datos sobre I+D, rendimiento técnico, IA responsable, impactos económicos, ciencia y medicina, políticas, educación y opinión pública.
El año pasado, Estados Unidos generó 40 modelos destacados, mientras que China produjo 15 y Europa 3 (todos ellos, por cierto, procedentes de Francia). Casi todos estos modelos de 2024 provienen de la industria, en lugar del ámbito académico o gubernamental. En cuanto al descenso en el número de modelos notables lanzados de 2023 a 2024, el índice sugiere que puede deberse a la creciente complejidad tecnológica y al aumento continuo de los costes de entrenamiento.
La industria avanza a gran velocidad en el desarrollo de IA, con casi el 90% de los modelos destacados de 2024 procedentes del sector privado, frente al 60% en 2023, mientras que el ámbito académico sigue siendo la principal fuente de investigaciones altamente citadas. El Índice de IA no dispone de datos precisos sobre los costes de entrenamiento, ya que muchas de las principales empresas de IA han dejado de publicar información sobre sus procesos de entrenamiento. Sin embargo, los investigadores, en colaboración con Epoch AI, han estimado los costes basándose en detalles sobre la duración del entrenamiento, el tipo y la cantidad de hardware utilizado. El modelo más caro que pudieron estimar fue Gemini 1.0 Ultra de Google, con un coste asombroso de unos 192 millones de dólares estadounidenses.
Aunque EE. UU. mantiene el liderazgo en cantidad, los modelos chinos han reducido rápidamente la brecha de calidad: las diferencias de rendimiento en los principales benchmarks, como MMLU y HumanEval, pasaron de ser de dos dígitos en 2023 a casi igualarse en 2024. China también sigue liderando en publicaciones y patentes relacionadas con IA.
La IA se está volviendo más eficiente, asequible y accesible. Impulsados por modelos pequeños cada vez más capaces, el coste de inferencia para un sistema con el 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 han descendido un 30% anual, mientras que la eficiencia energética ha mejorado un 40% cada año. Los modelos de pesos abiertos también están acortando distancias con los modelos cerrados, reduciendo la diferencia de rendimiento del 8% al 1,7% en algunos benchmarks en solo un año. En conjunto, estas tendencias están rebajando rápidamente las barreras de acceso a la IA avanzada.
Cada vez más empresas están adoptando tecnologías de IA. En 2024, la proporción de encuestados que informó del uso de IA en sus organizaciones saltó al 78%, frente al 55% en 2023. De manera similar, el número de encuestados que declaró utilizar IA generativa en al menos una función empresarial más que se duplicó: del 33% en 2023 al 71% el año pasado. Sin embargo, según un índice que rastrea los daños causados por la IA, la AI Incidents Database, el número de incidentes relacionados con la IA ascendió a 233 en 2024, un máximo histórico y un aumento del 56,4% respecto a 2023. Entre los incidentes reportados figuran imágenes íntimas falsas (deepfakes) y chatbots supuestamente implicados en el suicidio de un adolescente.