Los expertos en IA se quedaron cortos: los hitos llegan años antes de lo previsto

Un panel de expertos y superforecasters reunido por el Forecasting Research Institute (FRI) calculó cuándo llegarían hitos clave de la IA y se quedó corto casi siempre. El caso más llamativo es el oro en la Olimpiada Internacional de Matemáticas, que la IA alcanzó en julio de 2025: cinco años antes de la previsión mediana de los expertos y diez antes de la de los superforecasters.

El panel

LEAP (Longitudinal Expert AI Panel) arrancó con 339 participantes: 76 informáticos, 76 expertos de industria, 68 economistas y 119 especialistas en políticas de IA. Entre los informáticos había 30 profesores de instituciones del top-20 y 10 de los 200 autores más citados en el campo. Junto a ellos, superforecasters: generalistas con historial medible de predicciones acertadas. Las primeras previsiones son de 2022, antes de que ChatGPT saliera, pero según FRI el patrón se mantuvo después.

Cuando se compara lo que pasó con la probabilidad media que el panel había asignado a esos resultados, los expertos dieron un 24,6% y los superforecasters un 9,7%. Para el oro en la Olimpiada de Matemáticas, las cifras bajan al 8,6% y el 2,3%.

Matemáticas, virología, ingresos

FRI apunta también a un problema del milenio que la IA podría haber resuelto, aunque no está claro que la solución cumpla los criterios de evaluación. En una encuesta de agosto y septiembre de 2025, la probabilidad mediana que los expertos daban a que eso ocurriera antes de finales de 2027 era del 10%, y la de los superforecasters, del 5,4%.

En virología el desfase es mayor. Los expertos situaban en 2030 el momento en que un modelo igualaría a un equipo puntero en una prueba de resolución de problemas; los superforecasters, en 2034. FRI sostiene que probablemente ocurrió en abril de 2025.

Las previsiones económicas no se quedaron mejor. La mediana para los mayores ingresos recurrentes anuales de una compañía de IA a finales de 2026 era de 20.000 millones de dólares según los expertos, 16.000 millones según los economistas y 25.000 millones según los superforecasters. FRI cita unos 100.000 millones para Anthropic en septiembre de 2026, y la estimación más alta del panel se quedaba lejos de los 65.000 millones que se reportaban en julio de 2026.

Donde se pasaron de frenada

No todo fue subestimar. En bioseguridad, los expertos calculaban que un 22,5% de participantes con acceso a un modelo de lenguaje completaría tareas de laboratorio biológico; los virólogos subían al 40% y los superforecasters bajaban al 16,2%. En un ensayo controlado solo lo logró un 5,2% con modelo e internet, frente al 6,6% con internet a secas. El modelo no aportó diferencia medible, aunque la muestra era pequeña.

También parece que se pasaron con el coche autónomo: la mediana para la cuota de viajes autónomos de ride-hailing en EE. UU. en 2027 era del 7,3%, y una proyección hecha con un LLM la deja en el 2,5%.

FRI reconoce un sesgo en sus propios datos: cuando la realidad supera una previsión, el error se ve de inmediato; cuando no la alcanza, no se sabe hasta que vence el plazo. Su informe provisional, por tanto, tiende a encontrar casos de prudencia excesiva. Además, algunas de sus evaluaciones se apoyan en proyecciones de LLM que manejan información que los encuestados originales no tenían.

Los panelistas, mientras tanto, se han movido. Entre quienes respondieron a las dos encuestas, la probabilidad media asignada a que la IA sea la tecnología del siglo subió del 31 al 36% en los expertos y del 28 al 35% en los superforecasters en nueve meses. FRI va a publicar un subconjunto de encuestados que espera un avance muy rápido hasta 2040 y a mantener predicciones de LLM actualizadas junto a las humanas. Según ForecastBench, algunos modelos ya igualan a los superforecasters en ciertos tipos de pregunta.