La IA en 2025: Modelos del Mundo Desplazan el Foco de los LLM hacia la Inteligencia Corpórea

La trayectoria de la investigación en Inteligencia Artificial General (AGI) durante 2025 ha marcado un cambio decisivo, distanciándose de la primacía de los Modelos de Lenguaje Grande (LLM) para concentrarse en los 'modelos del mundo' (world models). Esta reorientación fundamental busca dotar a los sistemas de IA de la capacidad esencial de simular y razonar con precisión sobre el entorno físico, abordando la limitación intrínseca de los LLM, que carecen de una comprensión robusta de la física y la causalidad.

Esta transición implica que la IA se moverá de la mera predicción de texto a la interacción significativa con el mundo real, un consenso creciente entre las figuras clave del sector. El científico cognitivo Gary Marcus ha promovido activamente los enfoques neuro-simbólicos, argumentando que la dependencia exclusiva en el escalado de modelos de lenguaje es insuficiente para alcanzar la AGI y que es necesario incorporar modelos del mundo y causalidad.

En sintonía con este movimiento, la pionera de la IA, Fei-Fei Li, cofundadora de World Labs, presentó 'Marble', un modelo del mundo centrado en la inteligencia espacial. Li sostiene que la AGI requiere elevar la percepción al nivel de la acción, y que la inteligencia espacial es la próxima frontera después del lenguaje. Marble, lanzado comercialmente tras una financiación de 230 millones de dólares, puede generar entornos 3D persistentes y editables a partir de entradas multimodales, marcando un avance hacia la comprensión de la física y el efecto causa-consecuencia.

La vanguardia de la investigación en simulación también está siendo impulsada por Google DeepMind con modelos como Genie 3. Este modelo fundacional puede construir entornos 3D interactivos en tiempo real a 24 fotogramas por segundo y resolución de 720p a partir de una simple indicación de texto, permitiendo a los agentes de IA interactuar y aprender de estas experiencias simuladas. La capacidad de Genie 3 para mantener la coherencia del mundo mediante la memoria integrada lo posiciona como un campo de entrenamiento clave para los agentes de AGI.

Este cambio de paradigma se ve reforzado por movimientos de alto perfil, como la decisión de Yann LeCun de dejar su puesto como científico jefe de IA en Meta para fundar Advanced Machine Intelligence (AMI), una startup dedicada exclusivamente a la construcción de modelos del mundo. LeCun considera que los LLM son un posible callejón sin salida para la IA corpórea, argumentando que los nuevos sistemas deben entender el mundo físico en lugar de solo generar texto. Su nueva empresa busca evitar la costosa carrera armamentística de escalado de LLM.

La implicación empresarial de esta evolución es significativa, ya que las industrias de alta precisión, como la manufactura y la logística avanzada, comenzarán a implementar modelos del mundo como su capa principal de toma de decisiones y ejecución durante los próximos tres a cinco años. Los LLM se relegarán a una capa subordinada dentro de arquitecturas híbridas más amplias, manejando la interfaz de lenguaje natural y el razonamiento semántico. Este desarrollo subraya una demanda creciente de sistemas de IA que puedan operar con una comprensión profunda de la realidad tridimensional y las leyes físicas.