¿A qué velocidad avanza la IA? La pregunta suele hacerse a expertos universitarios, investigadores muy citados y economistas. Un informe provisional del Forecasting Research Institute (FRI) comparó sus previsiones pasadas con lo que realmente ocurrió, y el resultado es que en su mayoría se quedaron cortas.

Quién forma el panel

El FRI recoge previsiones sobre el avance de la IA desde mediados de 2022. La primera ronda de su panel reunió a 339 expertos:

  • 76 informáticos (30 de ellos catedráticos en universidades del top 20 y 10 entre los 200 autores más citados),
  • 76 expertos del sector,
  • 68 economistas,
  • 119 especialistas en política de IA.

Los paneles incluyen además "superpronosticadores": personas sin especialización en el área, elegidas por su historial de aciertos.

El mayor desfase: matemáticas

La IA alcanzó el nivel de medalla de oro en la Olimpiada Internacional de Matemáticas en julio de 2025: cinco años antes de la previsión mediana de los expertos y diez antes de la de los superpronosticadores. Aquellas predicciones se recogieron en 2022, antes de ChatGPT; según el FRI, el patrón se mantuvo después.

Otros ejemplos:

  • Problema del milenio: en una encuesta de finales del verano de 2025, los expertos daban una probabilidad mediana del 10 % a que se resolviera uno antes de acabar 2027; los superpronosticadores, del 5,4 %.
  • Virología: los expertos situaban en 2030 el momento en que los modelos igualarían a un equipo puntero de virólogos en una prueba de resolución de problemas; los superpronosticadores, en 2034. El FRI dice que probablemente ocurrió en abril de 2025.
  • Ingresos: para los mayores ingresos recurrentes anuales de una empresa de IA a finales de 2026, los expertos dijeron 20.000 millones de dólares; los economistas, 16.000; los superpronosticadores, 25.000. El FRI apunta a una cifra cercana a los 100.000 millones en septiembre de 2026.

No todas las previsiones se quedaron cortas

Esta es la parte que no conviene saltarse. En algunas áreas las previsiones fueron demasiado altas:

  • En bioseguridad, solo el 5,2 % de los participantes completó tareas biológicas con modelos de lenguaje; los expertos esperaban un 22,5 % y los virólogos un 40 %.
  • En vehículos autónomos hay un optimismo parecido: los expertos preveían que en 2027 el 7,3 % de los viajes de transporte con conductor en EE. UU. serían autónomos, frente al 2,5 % que estiman los modelos.

El error, por tanto, no va en una sola dirección. Las capacidades medidas en pruebas llegaron antes de lo esperado; su difusión en el mundo real ha sido más lenta.

La advertencia del propio informe

El FRI señala un límite metodológico propio: las subestimaciones se hacen evidentes en cuanto la realidad las supera, mientras que las sobreestimaciones solo se ven cuando vence el plazo. Eso inclina este tipo de revisiones hacia la conclusión de que los expertos fueron conservadores.

La lección práctica: tomar con cautela las previsiones sobre cuándo llegará una capacidad, pero mantener la diferencia entre "esta capacidad existe" y "esta capacidad cambió mi trabajo". Según el informe, lo primero llega antes de lo previsto y lo segundo, más tarde.