Un estudio presentado en la conferencia ICML 2025 titulado What Has a Foundation Model Found? Inductive Bias Reveals World Models, plantea que los grandes modelos de base podrían no estar entendiendo cómo funciona el mundo, sino solo reproduciendo patrones que coinciden con él.
Los investigadores entrenaron redes neuronales en entornos simulados que seguían leyes físicas reales, como las órbitas de planetas regidas por la mecánica newtoniana. Luego analizaron si al cambiar las condiciones (nuevas masas, distintas posiciones, perturbaciones del sistema) las redes podían generalizar esas reglas. El resultado fue que los modelos podían predecir correctamente trayectorias conocidas, pero no aplicaban las leyes físicas subyacentes al modificar la situación. Sabían lo que pasaba, pero no por qué, por lo que concluyeron que su conocimiento era estadístico, no causal. Según el estudio el modelo puede ofrecer respuestas exactas, incluso brillantes, sin haber comprendido nada, cual loro estocástico.
Pero otros estudios también recientes apuntan a que los modelos empiezan a construir una visión más compleja del mundo. Investigaciones como Linear Spatial World Models Emerge in Large Language Models muestran que ciertas redes aprenden por sí solas relaciones espaciales coherentes, como si pudieran hacerse una imagen mental del espacio. Otros como Measuring a Sufficient World Model in LLMs , proponen marcos matemáticos para cuantificar cuánta parte del comportamiento de un modelo puede explicarse por un conocimiento estructurado del mundo. Y en Making Large Language Models into World Models with Precondition and Effect Knowledge, los investigadores demuestran que, con el entrenamiento adecuado, los modelos pueden desarrollar una comprensión explícita de causa y efecto.
En qué medida esto afecta a las empresas que están implementando IA en sus proyectos.
Comprender en que punto estamos es clave porque permite a las empresas abordar sus proyectos de inteligencia artificial con una visión más realista, de esta forma pueden aprovechar todo el potencial de la tecnología, pero también tener presentes sus límites y estarán mejor preparados para diseñar soluciones efectivas y evitar expectativas poco ajustadas a lo que hoy la IA realmente puede hacer.
Lo que dice el estudio What Has a Foundation Model Found? Inductive Bias Reveals World Models (ICML 2025) es que muchos sistemas de IA son muy competentes en aquellas funciones para las que fueron entrenados, pero pueden fallar de forma impredecible si se sacan de contexto. Es decir que un modelo puede funcionar a la perfección en una demostración o en un entorno de prueba, pero si varían las condiciones (usuarios que escriben de forma ambigua, cambios en el mercado o situaciones no previstas) el modelo puede no responder conforme lo esperado.
Hablar de una IA segura y confiable no es hablar de una IA perfecta y las organizaciones que comprendan esta distinción estarán mejor posicionadas para aprovechar el poder de la IA sin poner en riesgo su reputación, sus datos ni la confianza de sus clientes.
Los modelos actuales pueden hacer tareas asombrosas, pero necesitan supervisión y un marco que les dé sentido. Las empresas que sepan equilibrar entusiasmo con rigor, y adopten la IA no como un sustituto del entendimiento humano sino como un complemento, serán las que realmente saquen ventaja de esta revolución tecnológica.
Reveals World Models, vuelve a recordarnos que la inteligencia artificial actual puede ser tan brillante como frágil y esta realidad obliga a redefinir qué significa una IA segura y confiable. No basta con que un modelo acierte la mayoría de las veces; debe hacerlo de forma predecible, robusta y coherente con la realidad. Una IA segura no es la que nunca se equivoca, sino la que sabe cuándo puede equivocarse y permite que sus resultados sean auditables y explicables.
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