En 2025, la inteligencia artificial dejó de ser una promesa tecnológica para convertirse en una infraestructura cotidiana. Ya no es solo una herramienta para especialistas, ni un experimento de laboratorio o una curiosidad de Silicon Valley.
Hoy es parte del trabajo diario, de los dispositivos personales, de la ciencia, la política y la conversación pública global. En apenas doce meses, la IA pasó de ser usada por especialistas y una minoría entusiasta a integrarse en la vida de millones de personas.
Ese salto no ocurrió únicamente por nuevos modelos o mayores capacidades técnicas, sino por un cambio más profundo en la relación social con la tecnología. “La sociedad se está acostumbrando a convivir con la inteligencia artificial sin resistencia, incluso cuando los riesgos han aumentado”, explica a EL COLOMBIANO Álvaro Montes, especialista en IA y autor del libro Inteligencia Artificial: la revolución que cambiará todo.
A su juicio, 2025 fue el año en que los modelos se volvieron más complejos, con avances claros en razonamiento, matemáticas y aplicaciones científicas, pero también el año en que la IA se normalizó, “dejó de asustar” y empezó a asumirse como parte del paisaje tecnológico.
Los grandes actores tecnológicos aceleraron esa transición. OpenAI, Google y Anthropic lanzaron modelos más profundos y multimodales. Al tiempo, Nvidia consolidó su dominio sobre la infraestructura, China irrumpió con sistemas competitivos y la inversión global alcanzó cifras inéditas, lo que llevó a que la IA llegara, no solo a los teléfonos, sino a electrodomésticos, plataformas de trabajo, educación y creación de contenidos. Esa expansión tuvo dos caras.
Por un lado, impulsó productividad, avances científicos y nuevas formas de interacción. Por otro, relajó debates que hace un año ocupaban el centro de la discusión pública: derechos de autor, riesgos laborales, ciberseguridad, regulación y concentración de poder. “No es que los peligros hayan disminuido, es que la sociedad se volvió más pasiva frente a ellos”, dice Montes.
A lo largo de 2025, esos cambios se hicieron visibles en cinco grandes frentes.
El golpe chino y la respuesta de Washington
El primer gran sobresalto del año llegó de la mano de DeepSeek. El 20 de enero, el mismo día de la investidura de Donald Trump para su segundo ciclo en la Casa Blanca, esa startup china de IA liberó su modelo R1, un sistema de razonamiento de código abierto que en horas se coló entre los mejores del mundo a una fracción del coste.
Según el International Institute for Strategic Studies, el modelo casi igualaba el rendimiento de los sistemas estadounidenses y abrió un debate sobre si China había cerrado la brecha tecnológica. La coincidencia llevó a Trump a calificar el lanzamiento como un “wakeup call”, una llamada de atención para Silicon Valley.
Apenas veinticuatro horas después, el 21 de enero, el presidente convocó a los CEO Sam Altman (OpenAI), Larry Ellison (Oracle) y Masayoshi Son (SoftBank) en Washington para presentar el proyecto Stargate, una alianza públicoprivada destinada a construir centros de datos y redes eléctricas para IA. Según la agencia AP, el plan arrancó con 100.000 millones de dólares y la inversión podría aumentar hasta los 500.000 millones. Trump lo calificó como una declaración de confianza y Altman como “el proyecto más importante de esta era”.
Esas 48 horas marcaron el tono del año: una China que demostraba poder competir y un Estados Unidos dispuesto a responder con inversiones colosales. Ese primer shock de DeepSeek desató una carrera geopolítica por asegurar computación y energía para la IA a nivel global.
El año en que la inteligencia artificial se volvió cotidiana
Uno de los cambios más significativos de 2025 no estuvo marcado por un lanzamiento puntual ni por una cifra récord, sino por un fenómeno menos visible: la desaparición del miedo a esta tecnología.
La inteligencia artificial dejó de percibirse como una amenaza inmediata en lo laboral y académico, y comenzó a verse como una presencia normal en la vida diaria.
Los datos lo reflejan. Una encuesta de Gallup, realizada a más de 23.000 trabajadores en Estados Unidos, mostró que el 45 % ya utilizaba herramientas de IA en su trabajo al menos algunas veces al año, y que el uso frecuente crecía más rápido que las estrategias formales de las empresas. En muchos casos, la adopción fue individual: empleados que instalaron chatbots, asistentes de escritura o herramientas de programación por su cuenta, sin directrices claras de sus organizaciones.
Algo similar observó la plataforma OpenRouter, que analizó más de 100 billones de tokens de interacciones reales con modelos de lenguaje. Su informe anual reveló que la IA ya no se usa solo para productividad básica, sino también para tareas complejas, creatividad, programación y sistemas autónomos.
Pero para el analista Álvaro Montes, este proceso tiene un lado preocupante. “Lo que vemos es una cotidianización de la inteligencia artificial que no necesariamente viene acompañada de una apropiación crítica”, señala. En su opinión, la normalización no implica mayor comprensión ni control social, sino una aceptación pasiva de tecnologías cada vez más influyentes.
La coronación de los fakes y la “AI slop”
El quinto hito del año no fue un avance técnico ni una inversión, sino una palabra que engloba un grave problema. El 14 de diciembre, el diccionario MerriamWebster eligió slop como palabra del año, un sustantivo que define como “contenido digital de baja calidad que se produce generalmente en cantidad mediante inteligencia artificial”.
La elección vino acompañada de datos. Un estudio de la firma Graphite analizó decenas de miles de artículos y estimó que alrededor del 52 % de los textos recientes en inglés eran generados por IA.
Además, un informe adicional de la consultora Meltwater mostró que las menciones a “AI slop” (basura de IA) se multiplicaron por nueve y que, en octubre, el 54 % del sentimiento asociado era negativo. La experta en experiencia de usuario Kate Moran, de Nielsen Norman Group, advirtió que muchas funciones de IA se ofrecen sin resolver necesidades reales y confunden a los usuarios.
El auge de estos contenidos llevó a que plataformas como TikTok y Meta empezaran a etiquetar el contenido creado por IA, y en Europa se aprobaron normas con multas para las empresas que no garanticen transparencia y protección de datos, aunque varios informes cuestionan la eficacia de estas medidas.
Montes, por su parte, lamenta la relajación del debate sobre derechos de autor y la normalización de vídeos y música generados por IA, que a su juicio carecen de creatividad y reducen la estética. “La sociedad está normalizando el consumo de contenidos hechos con inteligencia artificial, y eso no es bueno ni para la industria creativa ni para los medios ni para el pensamiento ni para la cultura”.
Los USD 5 billones de Nvidia
Si una empresa encarnó el auge de la IA en 2025 fue la fabricante de chips Nvidia. El pasado 29 de octubre, la compañía superó los 5 billones de dólares de valor de mercado, convirtiéndose en la primera empresa de la historia en alcanzar esa cifra.
Reuters subrayó que el hito demostraba el paso de Nvidia de simple diseñador de tarjetas gráficas a columna vertebral de toda la industria. El analista Matt Britzman lo resumió así: “Nvidia ha pasado de fabricar chips a crear una industria entera”.
Su ascenso estuvo acompañado de una oleada de fusiones y adquisiciones. La actividad de M&A (fusiones de empresas y adquisiciones) en tecnología creció un 75 %, con cerca de 20 % de las operaciones ligadas a IA.
Entre las transacciones destacan la compra de Wiz por 32.000 millones por Alphabet, la adquisición de Confluent por 11.000 millones por IBM, y la de Informatica por 8.000 millones por Salesforce; además, SoftBank invirtió 40.000 millones en OpenAI y Nvidia firmó un acuerdo de licencias con Groq, una startup de inteligencia artificial fundada por exingenieros de Google.
Otras operaciones incluyeron la adquisición de CyberArk por Palo Alto Networks (25.000 millones), Sana por Workday (1.100 millones) y WNS por Capgemini (3.300 millones). Analistas de Reuters señalaron que estos movimientos eran estructurales, destinados a ganar talento y tiempo en el despliegue de infraestructuras de IA.
Esa avalancha de inversiones confirmó que la competencia ya no se limita a quién tiene el mejor algoritmo, como ocurrió en 2024, sino a quién controla chips, centros de datos y energía. Este fue el año en que la infraestructura se convirtió en la pieza más estratégica y Nvidia pasó de ser un actor más al principal protagonista.
Consolidación de La inteligencia artificial en la ciencia
La IA dejó de ser una herramienta más de apoyo para investigadores y pasó a ocupar un lugar central en la producción científica. El cambio no fue simbólico ni retórico, sino que se reflejó en resultados concretos, en tiempos de investigación más cortos y en aplicaciones que antes requerían años de trabajo humano.
Uno de los hitos más visibles fue la consolidación de sistemas capaces de abordar problemas complejos en matemáticas, biología, medicina y ciencias naturales. Modelos de razonamiento más profundos, entrenados para trabajar con grandes volúmenes de datos y procesos multietapa, comenzaron a utilizarse no solo para analizar información existente, sino para explorar hipótesis, detectar patrones y acelerar descubrimientos.
Demis Hassabis, director de Google DeepMind y Nobel de Química, destacó durante el año el uso de IA en genómica, diseño de fármacos y modelación de proteínas, así como avances en matemáticas avanzadas y resolución de problemas abstractos.
Herramientas como AlphaFold, que ya habían marcado un antes y un después en años anteriores, se integraron de forma masiva en la investigación académica y farmacéutica, ampliando su alcance a millones de científicos en todo el mundo.
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Para Álvaro Montes, este reconocimiento marca un punto clave en la conversación global sobre la tecnología. “Este año se hizo explícito el impacto de la inteligencia artificial en aplicaciones científicas, no solo comerciales”, explica. A su juicio, el valor de este giro está en que “muestra una cara menos visible del auge de la IA: su capacidad para potenciar el conocimiento, más allá del mercado y del consumo”.
Por eso, el contraste con otros usos de esa tecnología es claro. Mientras crecen apps comerciales de bajo valor o incluso riesgosas, la ciencia se convirtió en uno de los espacios donde la inteligencia artificial mostró resultados tangibles y medibles. “Eso es una buena noticia porque demuestra que, al mismo ritmo que avanzan los usos comerciales, también avanzan los usos científicos”.
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