Tecnología
Elon Musk advierte que no hay más datos humanos para seguir entrenando a la IA: “Hemos llegado al límite”
Esto plantea preguntas sobre el futuro de la inteligencia artificial y cómo podrá evolucionar en un entorno donde los recursos de información comienzan a escasear.
La inteligencia artificial (IA) ha pasado de ser una tecnología futurista a integrarse de manera natural en la vida cotidiana de las personas. Ya sea a través de aplicaciones, plataformas digitales o dispositivos domésticos, su presencia es innegable. Sin embargo, este nivel de sofisticación es el resultado de décadas de investigación y desarrollo. Los modelos actuales de IA, capaces de entender y responder de manera sorprendentemente humana, son fruto de años de perfeccionamiento, aunque pocas veces se reconoce cuánto trabajo y datos hay detrás de ellos.
A pesar de su utilidad, el entrenamiento de la IA ha sido objeto de controversia, especialmente por el uso masivo de información disponible en Internet sin los debidos permisos. Según expertos de la industria, como Elon Musk, propietario de X y CEO de xAI, esta práctica llevó a la IA a un punto crítico y es el agotamiento de datos en línea para su entrenamiento. Esto plantea preguntas sobre el futuro de la inteligencia artificial y cómo podrá evolucionar en un entorno donde los recursos de información comienzan a escasear.
La percepción de que la IA posee una inteligencia comparable a la humana es un mito. Aunque esta tecnología puede sustituir a los humanos en numerosas tareas, su capacidad creativa y operativa sigue dependiendo de la intervención humana. Por ejemplo, para que una IA redacte un texto, es necesario proporcionar indicaciones claras que guíen su proceso. Esto pone de manifiesto que la IA, aunque eficiente y sorprendente en muchos aspectos, no es autónoma en su funcionamiento ni comparable a la cognición humana.
Según declaraciones recogidas por TechCrunch, compartido en 2025, se habría alcanzado el límite de datos reales disponibles para entrenar modelos de IA. Ante este desafío, la solución planteada es generar datos sintéticos, es decir, que las propias IA creen el contenido necesario para su aprendizaje. Este enfoque representa un cambio fundamental en el desarrollo de la inteligencia artificial, ya que la falta de datos reales podría frenar el vertiginoso ritmo de avance tecnológico que ha caracterizado los últimos años.
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Según señalan expertos en inteligencia artificial, ha surgido una alerta sobre el límite de datos de entrenamiento, que estaría agotado por los datos disponibles en la red y otras fuentes para seguir desarrollando modelos de IA, lo que representa un obstáculo significativo para el avance de esta tecnología. Encontrar una solución a esta situación es crucial, ya que la disponibilidad de datos es esencial para el aprendizaje y mejora de los sistemas actuales.
“Básicamente, hemos agotado la suma acumulada de conocimientos humanos (…) en el entrenamiento de la IA”, precisó Musk, en diálogo con el presidente de Stagwell, Mark Penn. “Eso sucedió básicamente el año pasado”.
El propietario de la empresa xAI, destacó que este límite ya se alcanzó en 2024. Durante la conversación transmitida en vivo, Musk también citó las declaraciones de Ilya Sutskever, ex jefe científico de OpenAI, quien en 2022 habló del concepto de “pico de datos”. Este término hace referencia al tope de información acumulada utilizada para entrenar a los modelos de IA.