Por qué la IA no es realmente inteligente, y cómo podemos cambiar eso

Seamos honestos: la mayor parte de lo que llamamos inteligencia artificial hoy en día es realmente solo una combinación de patrones en el piloto automático. Se ve impresionante hasta que rayas la superficie. Estos sistemas pueden generar ensayos, componer código y simular la conversación, pero en su núcleo, son herramientas predictivas capacitadas en contenido raspado y rancio. No entienden el contexto, la intención o la consecuencia.

No es de extrañar entonces que en este auge del uso de la IA, todavía estamos viendo errores básicos, problemas y defectos fundamentales que llevan a muchos a cuestionar si la tecnología realmente tiene algún beneficio fuera de su novedad.

Estos modelos de idiomas grandes (LLM) no están rotos; Se basan en la base incorrecta. Si queremos que la IA haga más que autocompletar nuestros pensamientos, debemos repensar los datos de los que aprende.

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La ilusión de la inteligencia

Los LLM de hoy generalmente están capacitados en hilos Reddit, volcados de Wikipedia y contenido de Internet. Es como enseñar a un estudiante con libros de texto anticuados y llenos de errores. Estos modelos imitan la inteligencia, pero no pueden razonar en ningún lugar cerca del nivel humano. No pueden tomar decisiones como una persona en entornos de alta presión.

Olvida el marketing resbaladizo en torno a este boom de la IA; Todo está diseñado para mantener las valoraciones infladas y agregar otro cero a la siguiente ronda de financiación. Ya hemos visto las consecuencias reales, las que no reciben el tratamiento brillante de relaciones públicas. Los bots médicos alucinan los síntomas. Los modelos financieros hornean con sesgo. Los autos autónomos incorrectos de letreros de parada. Estos no son riesgos hipotéticos. Son fallas del mundo real nacidos de datos de entrenamiento débiles y desalineados.

Y los problemas van más allá de los errores técnicos: cortan el corazón de la propiedad. Desde el New York Times hasta Getty Images, las empresas están demandando a las empresas de IA por usar su trabajo sin consentimiento. Las afirmaciones están subiendo a los billones, y algunos los llaman demandas que terminan en negocios para empresas como Anthrope. Estas batallas legales no se tratan solo de derechos de autor. Exponen la podredumbre estructural en cómo se construye la IA de hoy. Confiar en el contenido antiguo, sin licencia o sesgado para entrenar sistemas de orientación futura es una solución a corto plazo para un problema a largo plazo. Nos bloquea en modelos frágiles que colapsan en condiciones del mundo real.

Una lección de un experimento fallido

El año pasado, Claude dirigió un proyecto llamado “Proyecto Vend”, en el que su modelo se encargó de ejecutar una pequeña tienda automatizada. La idea era simple: almacenar el refrigerador, manejar los chats de los clientes y obtener ganancias. En cambio, el modelo regaló los regalos, los métodos de pago alucinados y despidió todo el negocio en semanas.

El fracaso no estaba en el código. Fue durante el entrenamiento. El sistema había sido capacitado para ser útil, para no entender los matices de administrar un negocio. No sabía cómo sopesar los márgenes o resistir la manipulación. Era lo suficientemente inteligente como para hablar como propietario de un negocio, pero no pensar como tal.

¿Qué habría hecho la diferencia? Datos de entrenamiento que reflejaron el juicio del mundo real. Ejemplos de personas que toman decisiones cuando las apuestas eran altas. Ese es el tipo de datos que enseña a los modelos a razonar, no solo imitar.

Pero aquí están las buenas noticias: hay una mejor manera de seguir.

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El futuro depende de los datos fronterizos

Si los modelos de hoy son alimentados por instantáneas estáticas del pasado, el futuro de los datos de IA se verá más adelante. Capturará los momentos en que las personas pesan opciones, se adaptan a nuevas información y toman decisiones en situaciones complejas y de alto riesgo. Esto significa no solo registrar lo que alguien dijo, sino comprender cómo llegaron a ese punto, qué compensaciones consideraron y por qué eligieron un camino sobre otro.

Este tipo de datos se recopila en tiempo real de entornos como hospitales, pisos comerciales y equipos de ingeniería. Se obtiene de flujos de trabajo activos en lugar de raspados de los blogs, y se contribuye de buena gana en lugar de tomar sin consentimiento. Esto es lo que se conoce como datos fronterizosel tipo de información que captura el razonamiento, no solo la salida. Le da a IA la capacidad de aprender, adaptarse y mejorar, en lugar de simplemente adivinar.

Por qué esto importa para los negocios

El mercado de IA puede dirigirse hacia billones de valor, pero muchas implementaciones empresariales ya están revelando una debilidad oculta. Los modelos que funcionan bien en puntos de referencia a menudo fallan en entornos operativos reales. Cuando incluso pequeñas mejoras en la precisión pueden determinar si un sistema es útil o peligroso, las empresas no pueden permitirse ignorar la calidad de sus aportes.

También hay una creciente presión de los reguladores y el público para garantizar que los sistemas de IA sean éticos, inclusivos y responsables. La Ley de IA de la UE, en vigencia en agosto de 2025, aplica una transparencia estricta, protección de derechos de autor y evaluaciones de riesgos, con fuertes multas por infracciones. Los modelos de capacitación en datos sin licencia o sesgados no es solo un riesgo legal. Es una reputación. Erosiona la confianza antes de que un producto se envíe.

Invertir en mejores datos y mejores métodos para recopilarlo ya no es un lujo. Es un requisito para cualquier empresa que construya sistemas inteligentes que necesiten funcionar de manera confiable a escala.

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Un camino hacia adelante

La fijación de IA comienza con la fijación de sus entradas. Confiar en la producción pasada de Internet no ayudará a las máquinas razonar a través de las complejidades actuales. La construcción de mejores sistemas requerirá colaboración entre desarrolladores, empresas e individuos para obtener datos que no solo son precisos sino también éticos.

Frontier Data ofrece una base para la inteligencia real. Le da a las máquinas la oportunidad de aprender de cómo las personas realmente resuelven problemas, no solo cómo hablan de ellos. Con este tipo de aporte, la IA puede comenzar a razonar, adaptarse y tomar decisiones que se mantengan en el mundo real.

Si la inteligencia es el objetivo, entonces es hora de dejar de reciclar el escape digital y comenzar a tratar datos como la infraestructura crítica que es.