Redazione RHC : 19 septiembre 2025 15:28
La inteligencia artificial de Google DeepMind y OpenAI obtuvo la máxima puntuación en una competición denominada «Olimpiadas de Programación». Los modelos de ambas compañías demostraron un nivel de competencia comparable al de los mejores competidores en la final del Concurso Internacional de Programación Universitaria (ICPC), celebrada a principios de septiembre.
Según OpenAI, su último modelo, GPT-5, resolvió los 12 problemas, 11 de ellos a la primera. La compañía afirma que este resultado le habría asegurado al sistema el primer puesto. DeepMind, por su parte, informó que su modelo de razonamiento Gemini 2.5 Deep Think obtuvo el segundo mejor resultado, resolviendo una tarea que ningún humano podría haber resuelto.
Las Olimpiadas del ICPC se consideran la competencia de programación más prestigiosa del mundo. El cofundador de Google, Sergey Brin, y el científico jefe de OpenAI, Jakub Pachocki, han participado en varias ocasiones. Este año, 139 equipos compitieron en la final, de los cuales solo cuatro obtuvieron la medalla de oro. Los participantes trabajan en equipos de tres en una sola computadora y deben resolver doce problemas complejos en cinco horas. Según OpenAI, para la tarea más desafiante se utilizó una combinación de GPT-5 y un modelo de razonamiento experimental. DeepMind entrenó su sistema mediante métodos de aprendizaje por refuerzo, aplicándolos a problemas matemáticos y lógicos particularmente complejos. A diferencia de los humanos, la IA tenía una ventaja clave: trabajaba sola y no tenía problemas para coordinarse en grupo bajo presión. Como señaló Barek Klin, profesor de la Universidad de Oxford e instructor del ICPC, los mentores solo pueden ayudar a los estudiantes a gestionar el estrés y trabajar en equipo, pero no pueden explicarles la esencia de las tareas.
Los representantes de DeepMind enfatizaron que, si bien su sistema no resolvió todos los problemas que enfrentaban algunos equipos, sí proporcionó un resultado único que los humanos no podrían haber logrado. Esto, según creen, demuestra cómo la inteligencia artificial puede complementar a los expertos y ampliar los límites de lo posible.
DeepMind ya ha superado a los humanos en juegos y competiciones, desde ajedrez hasta Go en la Olimpiada Internacional de Matemáticas. Este verano, OpenAI también ganó el oro en matemáticas.
Quoc Le, vicepresidente de Google DeepMind, calificó estos resultados como un «momento histórico en el camino hacia la IAG» o inteligencia artificial general. Señaló que estos hallazgos podrían impactar en muchos campos científicos y de ingeniería, incluyendo el desarrollo de fármacos y microchips.
Jelani Nelson, profesor de la Universidad de California en Berkeley, añadió que hace tan solo unos años, nadie habría imaginado semejante velocidad de progreso. Enfatizó que la inteligencia artificial fue capaz de alcanzar este nivel sin intervención humana.
Los investigadores creen que el éxito de la inteligencia artificial en competencias de matemáticas y programación no solo demuestra velocidad y precisión, sino que también representa un paso hacia la comprensión de la naturaleza misma del pensamiento humano.
A pesar de los extraordinarios resultados obtenidos por OpenAI y DeepMind, la llamada codificación vibe sigue siendo un enfoque controvertido. Muchos desarrolladores han reportado que la aparente velocidad de escritura de código generado por IA esconde graves vulnerabilidades, problemas de seguridad e incluso errores que datan de hace más de una década. En varios casos, las empresas se han visto obligadas a revisar completamente sus proyectos, reescribiendo el código desde cero.
Algunos equipos ya han comenzado a abordar el problema, reescribiendo manualmente partes del software producido con estas herramientas para garantizar niveles aceptables de calidad y seguridad. Sin embargo, según numerosos profesionales del sector, el uso generalizado de la codificación por vibración corre el riesgo de introducir más problemas de los que resuelve, lo que conlleva mayores costos de mantenimiento y retrasos significativos en el desarrollo.
Precisamente por esta razón, existe una creciente percepción de que las ralentizaciones causadas por la integración forzada de la codificación por vibración no ofrecen beneficios concretos al ciclo industrial. De hecho, para algunos, representan más un obstáculo que una ventaja, socavando la verdadera eficiencia de la cadena de producción de software y abriendo un debate sobre hasta qué punto estas tecnologías están realmente preparadas para reemplazar o complementar la mano de obra humana en el desarrollo seguro.
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