El cuello de botella de la IA: No es inteligencia, es ingeniería de contexto
Si bien los grandes modelos de lenguaje (LLM) están logrando hazañas notables en matemáticas, incluso igualando a los medallistas de oro de la Olimpiada Internacional de Matemáticas, su rendimiento en las aplicaciones empresariales cotidianas se queda significativamente atrás. El artículo argumenta que el cuello de botella no es la inteligencia de los modelos, sino la especificación de tareas y la ingeniería de contexto. Los problemas matemáticos tienen especificaciones claras, mientras que las tareas del mundo real son imprecisas y están llenas de restricciones implícitas. Mejorar la IA depende de la construcción de mejores motores de contexto y especificaciones de tareas, lo que requiere avances en la adquisición de datos, el entrenamiento de modelos y el aprendizaje continuo. A corto plazo, la IA producirá resultados sorprendentes en la ciencia; a largo plazo, la automatización corporativa generalizada aún enfrenta el desafío de superar los obstáculos de la especificación y la ingeniería de contexto.