Mérida, Yucatán. El Centro Internacional de Congresos de Yucatán (CIC) se convirtió en el epicentro del conocimiento tecnológico tras dar inicio la primera edición Yucatech Festival 2026 que busca ser un evento referente en el rumbo del futuro empresarial en temas críticos como inteligencia artificial, ciberseguridad, fintech y sustentabilidad.
Carlos Santana Vega, divulgador de IA en YouTube y creador del canal DotCVS, inició el programa de conferencias con la presentación: “El futuro de la IA: Más allá del hype”, donde destacó que la IA General o IAG, es el objetivo que muchos laboratorios de IA quieren alcanzar, en donde se busca que la IA sea equivalente a la inteligencia humana. “Esto no tiene que ver con capacidad sino de generalidad”.
En ese sentido, el experto citó la hoja de ruta que OpenIA sitúa al momento de llegar a la IAG donde se indican todos los niveles que se tienen que pasar para lograr dicho propósito, los cuales a continuación se enuncian: Nivel 1: chatbots, IA con lenguaje conversacional; Nivel 2: razonadores, resolución de problemas a nivel humano; Nivel 3 Agentes, sistemas que pueden realizar acciones; Nivel 4: Innovadores, IA que puede ayudar en la invención, y Nivel 5: Organizaciones: IA que puede realizar el trabajo de una organización.
“Nos encontramos en el Nivel 3 y 4”, consideró Carlos Santana, quien agregó “sistemas agénticos, que ya empiezan a funcionar bastante bien, e inteligencias artificiales que vienen a traer nuevos descubrimientos científicos y nuevo conocimiento. Además el precio del token (unidad básica de información (palabras, partes de palabras, caracteres o emojis) que los modelos como GPT o Gemini procesan para entender y generar lenguaje) va reduciéndose cada año. Un modelo de lenguaje como GPT 3.5 en cuestión de un año tuvo un abaramiento de 3,5 veces que sus antecesores. Mientras que con GPT 4, en cuestión de un año podríamos tener un modelo 40 veces más barato con el mismo tipo de capacidades. Hoy es posible conseguir modelos fronteras a precios irrisorios.
Más adelante, el creador de DotCVS resaltó que antes si se quería entrenar un modelo más inteligente lo que se hacía para conseguir mejores capacidades era dedicar más tiempo al entrenamiento. “El tiempo de entrenamiento que se está dedicando es de escala logarítmica, lo que significa que tienes que hacer un salto en orden de magnitud y es lo que justifica las inversiones en data centers”.
En ese sentido, Santana Vega dijo que gracias al Test Time Compute se ha conseguido que los modelos puedan traer más capacidades con mejores resultados simplemente gastando computación en el momento en que el usuario le pregunta. “Cuando el modelo está generando esos tokens de respuesta está gastando computación para conseguir mejores resultados. Lo anterior ha dado importantes saltos en programación, matemática, razonamiento lógico”.
También el experto habló de la batalla entre los modelos IA privados contra los de Open Source donde no se busca que esta tecnología tan revolucionaría dependa de unas pocas empresas que ofrezcan el acceso, sino poder contar con estos modelos que se puedan instalar en nuestros servidores con total privacidad.
