¿La IA más inteligente? Una crítica realista desde el punto de vista del programador

La inteligencia artificial (IA) está en boca de todos. Las grandes empresas tecnológicas presumen de tener los modelos más avanzados, los más “inteligentes”, los más rápidos y los más útiles. Pero cuando un programador como tú se sienta a trabajar en serio con una IA, muchas veces surge una gran pregunta:

¿De qué sirve una IA “inteligente” si no puede manejar un archivo con más de mil líneas de código?

En este artículo, vamos a ir al fondo del asunto. ¿Por qué dicen que ciertas IAs son las más inteligentes? ¿Qué se está evaluando realmente? ¿Y por qué las capacidades prácticas para desarrolladores aún son tan limitadas cuando se trata de proyectos grandes?

¿Qué significa que una IA es “la más inteligente”?
Cuando escuchamos que una IA es la más avanzada, normalmente se está refiriendo a su rendimiento en benchmarks (pruebas estandarizadas). Estas pruebas no siempre se enfocan en tareas reales del mundo laboral. Aquí te muestro en qué se basan:

1. Benchmarks de comprensión y razonamiento

• Pruebas como MMLU, Big-Bench o HellaSwag miden qué tan bien responde una IA preguntas de cultura general, matemáticas, lógica y lenguaje.
• Son pruebas académicas, útiles pero demasiado cortas y simplificadas.
• La mayoría no involucra tareas complejas ni proyectos largos de programación.

1. 2. Generación de texto fluido

• Se evalúa qué tan natural y coherente suena el texto que produce la IA.
• Una IA puede parecer “inteligente” porque escribe con buena gramática… pero eso no significa que sepa programar un sistema completo.

1. 3. Marketing disfrazado de evaluación

• Muchas empresas hacen sus propias pruebas internas y luego afirman que “su IA es la más avanzada del mundo”.
• Esto genera confusión, porque no existe un estándar real y abierto para medir qué IA es la mejor para tareas complejas como la programación profesional.

El problema: el scope limitado en programación
¿Por qué las IAs fallan con archivos grandes?
Aquí viene la realidad que muchos desarrolladores han vivido al usar ChatGPT, Gemini, Claude, Copilot u otros modelos: no importa cuán avanzados parezcan, empiezan a fallar cuando se les da un archivo con más de mil líneas de código, o cuando se les pide analizar un sistema completo.

Las razones son técnicas:

1. Límite de contexto (tokens)

Los modelos actuales tienen una cantidad limitada de “memoria” por interacción. Esta memoria se mide en tokens, que son fragmentos de palabras.

Por ejemplo:

2. Falta de comprensión del estado global

Una IA puede entender un archivo, pero si no tiene todos los archivos relacionados a la vez, no sabe cómo interactúan entre sí. Es como pedirle a alguien que entienda una novela leyendo solo una página.

3. No tiene memoria persistente
La mayoría de las IAs olvidan lo que hicieron hace unas interacciones atrás, a menos que se usen herramientas avanzadas como bases vectoriales, agentes de memoria o plugins específicos.

¿Cuál debería ser la verdadera medida de una IA avanzada?
Muchos programadores coincidirán con esta idea:

“Una IA realmente inteligente no es la que responde bonito en una conversación. Es la que puede entender, refactorizar o incluso construir un sistema real con decenas de miles de líneas de código.”

Una IA realmente poderosa debería ser capaz de:

Trabajar como un desarrollador senior, no como un asistente que escribe fragmentos sueltos.