Lautaro Borrovinsky: “la Inteligencia Artificial General no está a la vuelta de la esquina”

Lautaro Borrovinsky, científico de datos especializado en procesamiento de lenguaje natural, dialogó con Juan Ignacio Guarino en El Ágora 2025 al aire de Radio Taboo sobre los recientes avances en Inteligencia Artificial.

Durante la entrevista, Borrovinsky analizó las últimas novedades del sector, desmitificó la llegada inminente de una Inteligencia Artificial General (AGI), y explicó el impacto de DeepSeek, un modelo de origen chino que revolucionó el enfoque de desarrollo en esta tecnología.

Con una perspectiva crítica y fundamentada, el especialista, quien cuenta con doble titulación en Matemática y Ciencias de la Computación por la Universidad Hebrea de Jerusalén, sostuvo que estamos ante sistemas cada vez más sofisticados de predicción estadística, pero lejos todavía de una verdadera inteligencia comparable a la humana.

La evolución reciente de la IA

Al analizar el estado actual de la Inteligencia Artificial, Borrovinsky comenzó señalando que, si bien ha habido desarrollos importantes, estos no representan un salto cualitativo tan grande desde el lanzamiento del ChatGPT 4.0.

“El hecho de que sigamos usando esa misma versión 4.0 de ChatGPT habla de cierto… no quiero decir estancamiento -porque hubo muchísimos avances en muchos aspectos, incluso en otras empresas con sus modelos- pero sí que esa promesa de la Inteligencia Artificial General no estaría tan a la vuelta de la esquina como nos quisieron hacer creer”.

En ese marco identificó varias áreas específicas donde se han visto progresos significativos en el último año, como la generación de imágenes, videos y nuevas capacidades de razonamiento.

“Hemos visto avances en distintos frentes: imágenes, vídeos, modelos entre comillas razonadores, en algo parecido a lo que podríamos llamar razonar. De hecho, hace muy poquito salió la nueva versión de O3 y O4 mini”.

El mito de la “Inteligencia Artificial”

Un punto central en el análisis de Borrovinsky fue su crítica al término mismo de “inteligencia artificial”, que considera inadecuado y engañoso.

“Para mí es un problema que esta área se llame inteligencia artificial desde un principio. Para mí el pecado original fue llamarla de esa manera allá por el año 1956. Fue un nombre marketinero”.

El experto argumentó que esta denominación crea una ilusión de que detrás de estos sistemas hay algo similar a la cognición humana, cuando en realidad se trata de complejos cálculos matemáticos.

“Se genera esa ilusión de que hay como un robot que piensa del otro lado cuando lo que ocurre detrás de escena son un montón de cálculos matemáticos que después nosotros interpretamos como que está razonando o como que está pensando”

Para ilustrar lo que realmente son estos sistemas, Borrovinsky ofreció una definición más precisa:

“Un modelo de lenguaje, como lo es ChatGPT, como lo es Claude, como lo es Gemini de Google, podemos decir que es un predictor de la siguiente palabra con esteroides, un autocompletar con esteroides”.

Los modelos “razonadores”: más allá de la apariencia

Al referirse a los modelos más recientes que simulan razonamiento, Borrovinsky explicó que no se trata de una capacidad genuina de raciocinio sino de un proceso de anticipación de preguntas y auto-verificación.

“Esa conversación, ese diálogo que generalmente uno lo tendría, es como que lo van teniendo los modelos razonadores consigo mismos internamente. O sea, yo le hago una pregunta a ChatGPT, primero responde algo, pero en lugar de mostrarme esa respuesta, se la muestra a sí mismo y se autopregunta: che, esto está bien, esto se puede mejorar, ¿qué opinas de esta respuesta?”

Este proceso, conocido como “cadena de razonamiento” o “chain of thought”, permite que el modelo verifique y mejore sus propias respuestas antes de mostrarlas al usuario.

“Principalmente para cuestiones como problemas matemáticos o de código que uno le consulta, lo va resolviendo por pasos. Se dice a sí mismo, primero hace el paso 1 y fíjate si está bien. Después, cuando lo termines, pasa al paso 2”.

El especialista aclaró que esta capacidad no surge de la nada, sino del entrenamiento con ejemplos:

“Fueron entrenados con conjuntos de datos, con datasets, donde hay soluciones que incluyen el razonamiento. No es que el modelo memoriza respuestas, sino que empieza a haber patrones de ese razonamiento”.

DeepSeek: la revolución china en IA

Un tema que Borrovinsky abordó con especial atención fue la aparición de DeepSeek, un modelo de IA desarrollado en China que ha generado gran impacto en el sector.

“Lo revolucionario de DeepSeek tuvo que ver con la eficiencia, con lograr resultados comparables a los modelos hasta ese momento disponibles pero usando menos recursos, saliéndole más barato hacerlo a la propia empresa”.

El científico explicó que este modelo no solo es más eficiente en términos computacionales, sino que permite instalaciones locales, algo que anteriormente era muy difícil con los grandes modelos de lenguaje.

“Yo de hecho lo instalé en mi propia computadora para ver cómo funcionaba. Y eso es una ventaja. Una ventaja de correrlo localmente, de tenerlo en la propia computadora, es que las preguntas que le hacés quedan en tu computadora y no se las estás regalando a la empresa dueña del modelo”.

Esta eficiencia marca un cambio de paradigma en el desarrollo de IA, según explicó Borrovinsky:

“DeepSeek mostró que podés hacer cosas parecidas con menos. Entonces, ahora a partir de ahí se revalorizó lo que es la eficiencia arquitectónica, o sea, que la arquitectura, que la estructura funcione bien”.

La geopolítica de la IA

La entrevista también abordó las implicaciones geopolíticas del desarrollo de la inteligencia artificial, con Borrovinsky señalando que existe una especie de “guerra fría de la IA” entre potencias mundiales.

“Meta y Mistral, por ejemplo, buscan liderar el espacio open source para hacerle contrapeso tanto a DeepSeek como a Qwen. Y hay cierto lobby en Europa y también en Estados Unidos para limitar el acceso a ciertos modelos grandes que están fuera de su control”.

El experto mencionó que esta competencia no es solo tecnológica sino también de influencia global:

“Los modelos chinos lideran Asia, África, quizás puedan liderar en partes de Latinoamérica donde haya acuerdos de infraestructura”.

Sobre el desarrollo futuro, Borrovinsky comentó que las grandes empresas continúan trabajando en modelos más avanzados:

“OpenAI viene trabajando en el proyecto Q asterisco, un proyecto misterioso y con mucha expectativa que se rumorea que podría ser un camino hacia esta Inteligencia Artificial General o por lo menos una arquitectura más potente”.

La IA y sus implicaciones sociales

En la parte final de la entrevista, Borrovinsky abordó algunas cuestiones relacionadas con el uso que las personas hacen de la IA y sus implicaciones sociales. Al ser consultado sobre el fenómeno de personas que se psicoanalizan con ChatGPT o que le dicen”por favor” y “gracias”, ofreció una perspectiva matizada:

“Hay una estadística de la Organización Mundial de la Salud de que en países con bajos y medianos ingresos aproximadamente el 75% de las personas que necesitarían algún tipo de tratamiento de salud mental no lo tienen porque no pueden acceder o porque no lo buscan”.

En este contexto, Borrovinsky sugirió que las IA podrían ser un primer paso para que algunas personas busquen ayuda profesional:

“Hay mucha gente que no está dispuesta a hablar con otro ser humano de sus cuestiones de salud mental por miedo a ser juzgado, pero sí está dispuesta a hablar con un ente que no la va a juzgar, no tiene subjetividad y lo que le diga no sale de ahí”.

El científico concluyó con una reflexión importante: aunque estos chatbots no sustituyen a un profesional de salud mental, podrían ayudar a que personas que de otro modo no buscarían ayuda, den un primer paso:

“Quizás el chatbot le dice: mirá, vos no estás loco, esto que tenés lo tiene otra gente, tiene nombre, te aconsejo ir con un profesional. Y ese puede ser el primer paso para que estas personas, que de otra manera no hubiesen hablado con un profesional, terminen hablando con uno”.

Sobre el final de la entrevista, Guarino recomendó una conferencia de Borrovinsky que permite comprender en mayor detalle el funcionamiento de modelos como lenguaje como ChatGPT, que puede visualizarse a continuación.