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DeepMind presentó su modelo Gemini 2.5, que obtuvo medalla de oro en una competencia de programación internacional ,la ICPC en Azerbaiyán al resolver un problema real de optimización de distribución de líquidos por una red compleja de ductos. Fue la primera vez que una IA alcanza esa posición frente a equipos humanos universitarios de alto nivel.
Aunque el modelo falló en 2 de los 12 problemas, fue suficiente para ubicarse en segundo lugar general entre más de 130 equipos. Esto demuestra una mejora notable en razonamiento abstracto y capacidad de resolución de problemas técnicos complejos.
Este logro se compara con hitos pasados de inteligencia artificial como Deep Blue venciendo al campeón de ajedrez o AlphaGo en el juego de Go. Se considera un paso hacia IA con capacidades más humanas para aplicar lógica, matemáticas y estructuras complejas.
Los resultados podrían tener impacto en campos como diseño de chips, descubrimiento de fármacos y optimización en ingeniería, donde problemas reales requieren soluciones eficientes y precisas. No solo se trata de programación competitiva, sino de aplicaciones prácticas.
DeepMind reconoció que los recursos de cómputo usados no fueron divulgados con detalle, lo cual deja preguntas sobre la eficiencia energética, consumo y acceso a infraestructura de cómputo de alta gama.
Críticos advierten que, aunque el avance es significativo, no debe sobrevalorarse: los modelos aún dependen de datos bien estructurados, contextos claros, y no han superado por mucho a humanos cuando entran en escenarios menos definidos.
Este tipo de progreso es importante porque muestra que las IAs pueden resolver problemas diseñados originalmente para poner a prueba creatividad, lógica y adaptación, no solo repetir tareas repetitivas o entrenadas previamente.
En el ámbito científico y tecnológico, un avance así puede inspirar nuevas líneas de investigación, mayor confianza de inversionistas, y acelerar exploraciones en áreas difíciles o costosas.
Sin embargo, los retos siguen presentes: mejorar robustez, interpretabilidad de los modelos, evitar sesgos, asegurar que los resultados sean aplicables fuera de condiciones ideales, y reducir dependencia de hardware vivo muy costoso.
En resumen, el logro de DeepMind con Gemini 2.5 es un indicio fuerte de que la IA no solo avanza en rendimiento, sino en madurez para abordar problemas reales, complejos y de impacto significativo.
