# JlA 7x89 Una nueva forma de medir el progreso de la inteligencia artificial

Episodio de [Juego, luego aprendo](https://escuchario.semeescucha.es/podcast/juego-luego-aprendo), de JeiJoLand.

- Publicado: 16 de marzo de 2026
- Duración: 2 min
- Temporada 7, episodio 89
- Audio: https://anchor.fm/s/797de654/podcast/play/115586823/https%3A%2F%2Fd3ctxlq1ktw2nl.cloudfront.net%2Fstaging%2F2026-1-16%2Ffdc7fcac-05b5-aa66-ea8d-cb064788a9d6.mp3
- Página: https://escuchario.semeescucha.es/podcast/juego-luego-aprendo/episodio/9101730-jla-7x89-una-nueva-forma-de-medir-el-progreso-de-la-inteligencia-artificial

## Sobre este episodio

"¿Alguna vez te has preguntado cómo progresa la inteligencia artificial con el tiempo? Sydney Vonarchs de Meter ha desarrollado un interesante método para evaluar cómo evolucionan las capacidades de los modelos de IA, casi como una ""Ley de Moore"" para máquinas pensantes. El equipo de Vonarchs mide el rendimiento de la IA por medio de la duración de las tareas de ingeniería de software que los modelos pueden realizar con éxito en comparación con expertos humanos. ¿Y sabes qué es lo emocionante? Han descubierto que la capacidad de estos modelos para llevar a cabo tareas más extensas está mejorando de forma exponencial. Esto significa que cada siete meses, los modelos se duplican en rapidez, un poco como ver cómo crecen los niños, pero sin tener que comprarles zapatos nuevos cada dos por tres. Aunque a veces estos modelos pueden parecer quedarse en blanco cuando se enfrentan a tareas muy complejas, la tendencia que han identificado nos indica que no estamos tan lejos de una realidad donde la IA podría realizar tareas en unas pocas horas o días para las que los humanos necesitan bastante más tiempo. ¡Y lo mejor es que pueden trabajar en paralelo! Como cuando ya has puesto la lavadora y puedes ir preparando el desayuno mientras, pero a lo grande. Propuesta de gamificación: Imaginemos que creamos una competición en nuestro entorno de aprendizaje para resolver un problema de programación. Dividimos en grupos humanoides y ""artificiales"" (con modelos simulados de IA). La dinámica consistiría en resolver la misma tarea, y después comparar los tiempos y métodos utilizados. De este modo, podríamos no solo ver cómo progresan las máquinas, sino también aprender qué estrategias les ayudan a mejorar y cómo adaptarlos. Si te interesa descubrir más métodos innovadores para hacer que el aprendizaje sea un juego, no te olvides de visitarnos en JeiJoLand, donde divertirse es solo el comienzo del viaje hacia el conocimiento."

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