Resumiendo 2025 en IA en un tuit 1) No hay señales de desaceleración en el ritmo exponencial de ganancias 2) La irregularidad sigue siendo el principal problema de la IA 3) Primeros días para el despliegue, pero muchas empresas reportan un retorno positivo de inversión 4) GenAI se convirtió en una industria, con impactos a nivel industrial 5) La IA sigue siendo rara

Ampliando estos puntos: 1) Las predicciones de que la IA "se topará con un muro" aún no se han cumplido, aunque el futuro sigue siendo incierto. Sin embargo, ahora se están desarrollando muchos enfoques alternativos para continuar avanzando, ya sea usando LLMs, nuevas arquitecturas o híbridos, y hay mucho dinero con lo que experimentar. 2) La naturaleza y la forma de la frontera dentada han cambiado (las matemáticas solían ser una gran debilidad de los LLMs), pero el hecho de que las IA sigan rendiendo muy por debajo de los humanos en diversas tareas crea cuellos de botella en tareas complejas que limitan lo que pueden hacer las IA. Una frontera creciente puede cambiar eso en el futuro. 3) La IA pasó de ser una herramienta teóricamente útil a una que las empresas empiezan a ver valor. Pero es pronto. La transformación real de los procesos y las estructuras organizativas aún no ha comenzado, y cualquier cambio en el mercado laboral no está claro en este momento. 4) Como industria, los impactos de la IA son a gran escala que antes, ya sea en términos de uso eléctrico, impacto económico (y riesgo) o poder político. Ver la IA solo como un producto oculta el hecho de que ahora es un gran negocio. 5) No hemos resuelto las preguntas fundamentales que hacen que las IAs sean raras: por qué un sistema de predicción de next-token es tan bueno, cómo medir e interactuar con estos sistemas, y en qué podrían llegar a ser eventualmente.