Un estudio reciente según publica Cadena SER, ha revelado que los modelos de inteligencia artificial europeos tienen un rendimiento inferior a los desarrollados en Estados Unidos y China. La investigación, realizada por la Universitat Politècnica de València (UPV) y el Royal Institute of Technology de Suecia, analizó la capacidad de modelos de IA para resolver problemas matemáticos en catalán. ¿Qué implicaciones tiene esto para el futuro de la IA en Europa?
La IA europea frente a la competencia global
El estudio evaluó diversos Modelos de Lenguaje de Gran Escala (LLMs), entre ellos:
- Gemini-1.5-flash (Google)
- GPT-3.5 Turbo y GPT-4o-mini (OpenAI)
- DeepSeek R1 (China)
- ALIA (España), un modelo en desarrollo bajo el Plan Nacional de Tecnologías del Lenguaje y los fondos NextGeneration EU.
Para la prueba, los investigadores utilizaron ejercicios matemáticos de la Competición Cangur, una versión en catalán del concurso internacional Kangaroo.
Resultados del estudio: Europa se queda atrás
Los resultados mostraron una clara brecha en el rendimiento entre los modelos de IA europeos y los de EE.UU. y China:
- DeepSeek R1 (China) obtuvo una precisión del 96%.
- Modelos de OpenAI y Google también superaron ampliamente a los europeos.
- ALIA (España) alcanzó apenas un 20% de aciertos, sin capacidad de ofrecer explicaciones detalladas.
Este análisis confirma que Europa sigue rezagada en el desarrollo de modelos de IA competitivos.
Desafíos para la IA en Europa
Europa ha destinado grandes inversiones al desarrollo de inteligencia artificial. Sin embargo, la financiación sigue siendo un reto:
- En España, algunas convocatorias de 2023 quedaron sin resolver, frenando el desarrollo de modelos como ALIA.
- La IA europea no logra aprovechar el multilingüismo, ya que incluir datos en catalán en el entrenamiento no mejoró los resultados.
- China y EE.UU. avanzan a un ritmo mucho mayor, con mayor acceso a datos y recursos computacionales.
¿Cómo puede Europa cerrar la brecha en IA?
Para competir con EE.UU. y China, Europa necesita estrategias más eficientes. Algunas posibles soluciones incluyen:
- Optimizar recursos con modelos más pequeños pero especializados.
- Aplicar técnicas de destilación, entrenando modelos compactos con el conocimiento de redes más grandes.
- Mayor inversión y colaboración entre países europeos.
- Aprovechar la IA para el multilingüismo de forma efectiva.
¿Quedará Europa aún más atrás en la carrera de la inteligencia artificial?
El estudio confirma lo que muchos temían: los modelos de IA europeos aún no están al nivel de sus competidores internacionales. Para revertir esta situación, es fundamental mayor inversión, mejores estrategias y un enfoque en modelos eficientes.
¿Crees que Europa podrá cerrar la brecha tecnológica con EE.UU. y China? Déjanos tu opinión en los comentarios.
