Apple ha demostrado que los modelos de razonamiento con IA como o3-mini, DeepSeek-R1, Claude tienen problemas

En el momento en el que nos encontramos, la IA se considera el sector o uno de los sectores más rentables, pues ya hemos visto la enorme cantidad de dinero que se invierte en él. No es de extrañar si al final a las empresas que están metidas directas o indirectamente en la IA han experimentado una gran subida de ingresos, como ha sido el caso de NVIDIA. A la vez que no paran de salir nuevos modelos de IA, ahora resulta que los últimos que han salido de IA con razonamiento no son como se prometían, pues Apple asegura que no razonan en absoluto y solo memorizan patrones.

Cuando OpenAI empezó con ChatGPT tuvimos ese boom de la IA que causó un gran interés de inmediato, expandiéndose por todo el mundo como una mecha recién encendida. Ahora han pasado más de 2 años desde entonces y han cambiado muchas cosas, pero el interés por esta herramienta es cada vez mayor. Tenemos toda una industria dedicada a mejorar modelos de IA con centros de datos enormes gastando mucha energía para ello.

Apple tiene un documento donde revela que los modelos de IA con razonamiento tienen muchos problemas y no son lo que parecen

Al igual que NVIDIA se ha beneficiado enormemente de esto, tenemos casos como Microsoft que incluso ha conseguido mayores ingresos gracias a sus inversiones en IA y la implementación de estas. Recordemos que Microsoft ha sido la que invirtió miles de millones en OpenAI y permitió que esta startup pudiera salir adelante, además de colaborar con ella. Otras empresas como Apple, llegaron tarde a entrometerse en la IA y lo peor de todo es que las funciones de Apple Intelligence no estaban listas durante el lanzamiento del iPhone 16, lo que provocó quejas y controversia.

Si bien Apple llegó a estar en primera posición hace poco, ha ido perdiendo puestos y se cree que estar por detrás en la IA ha sido una de las causas, al igual que lanzar nuevos dispositivos que no han llegado a superar las expectativas de ventas. Ahora tenemos una noticia curiosa sobre Apple, pues tenemos el informe de Ruben Hassid que ha hecho mención a un documento de Apple que habla de las limitaciones de los modelos de razonamiento de IA y como estos no llegan a razonar realmente. Según indica este documento de Apple, los modelos más populares como OpenAI o3-mini, DeepSeek-R1 y Claude Thinking tienen problemas y colapsan.

Según Apple, si el problema es de complejidad alta, no hay ningún modelo de IA que pueda resolverlo, sin importar el hardware usado

Apple asegura que estos modelos de IA se derrumban por completo y llegan al punto donde tienen un 0% de precisión, fracasando en su propósito. Lo curioso es que no importa cuanta potencia de cálculo se use, pues incluso usando miles de GPU de NVIDIA no van a poder resolver los problemas más complejos y van a quedarse sin una solución. Incluso en simulaciones donde han ofrecido el algoritmo de la solución a las preguntas no ha sido posible recibir una respuesta acorde.

Todo depende de la complejidad, pues al parecer si queremos resultados a problemas de baja complejidad, un modelo de IA convencional es más que suficiente y la mejor opción. En casos de problemas de complejidad media, los modelos de razonamiento destacan y en alta complejidad, ningún modelo de IA puede hacer nada. Apple considera que si los modelos de razonamiento realmente pudieran razonar, darían respuestas más lógicas a estos problemas.