Abelardo González
Editor - TechLa programación se ha convertido, sin saberlo, en uno de los principales enemigos de la inteligencia artificial. Desde hace meses, compañías de la talla de Meta o Microsoft ensalzan el valor del código que generan sus modelos de IA, una situación que salpica de forma directa al futuro de los profesionales del sector. Por desgracia, la última jugada de OpenAI y DeepMind se ha convertido en otro clavo para un ataúd que cada vez tiene más tierra encima.
¿Podrá superar la IA a los programadores?
Ambas compañías apostaron por incluir a sus modelos estrella en una competición de alto nivel que enfrentó a la IA contra los mejores estudiantes del mundo. Así, mientras OpenAI destacó en el campo de las matemáticas al lograr resultados increíbles en la Olimpiada Internacional de Matemáticas, DeepMind hizo lo propio al obtener medallas en las mismas olimpiadas y vencer en pruebas como el Go. Por ende, las dos demostraron que sus modelos habrían ocupado los primeros puestos en ICPC, la competición universitaria de programación más prestigiosa del mundo.
Según las pruebas internas, GPT-5 de OpenAI habría quedado primero, mientras que Gemini 2.5 Deep Think de DeepMind habría conseguido la medalla de plata. En el ICPC, se reúnen equipos de tres estudiantes que, durante cinco horas y con un solo ordenador, compiten por resolver 12 problemas de programación que exigen abstracción, creatividad y precisión total. ¿El resultado? Mientras los mejores equipos humanos resolvieron 10 problemas, GPT-5 consiguió solucionar 12 y Gemini 2.5 hizo lo propio con 11.
Quoc Le, vicepresidente de Google DeepMind, calificó este logro como un momento histórico hacia la inteligencia artificial general, la famosa AGI que tanto revuelo provoca en el sector tecnológico. OpenAI, por su parte, reveló que utilizó GPT-5 para todos los problemas menos para el último, ya que para este quiso optar por una combinación con un modelo experimental de razonamiento. En lo relativo a los métodos de DeepMind, parece ser que optaron por el aprendizaje por refuerzo y los ejercicios de razonamiento.
A pesar de los resultados obtenidos por ambas compañías, los expertos coinciden en que el rendimiento en concursos no equivale a escribir software listo para producción, ya que los problemas reales no solo requieren meses de trabajo, sino también la colaboración conjunta entre varios programadores. Más allá de los concursos, tanto OpenAI como DeepMind defienden que sus modelos podrían aplicarse en áreas críticas como el desarrollo de semiconductores avanzados, una industria en la que la capacidad de resolver problemas abstractos es vital.
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