La línea de tiempo de la IA — hitos año a año
De Turing en 1950 a los agentes en 2026. Los momentos que cambiaron todo, explicados por qué importan hoy.
Germán Falcioni✦ Lectura: 12 min
La línea de tiempo de la IA — hitos año a año
El campo cumple 90 años
La IA tiene casi un siglo de historia. Pero los últimos cinco años fueron más transformadores que los noventa anteriores juntos.
Esto es lo mínimo que tenés que saber para entender el momento que estamos viviendo.
1950: Turing escribe la pregunta fundadora
Alan Turing publica "Computing Machinery and Intelligence" y propone el Turing Test: si conversás con algo y no podés distinguirlo de un humano, eso cuenta como inteligencia. Sigue siendo referencia 75 años después.
1956: Conferencia de Dartmouth
John McCarthy, Marvin Minsky y otros se juntan un verano. McCarthy acuña el término "Artificial Intelligence". Anuncian que en pocos meses van a resolver el problema. No lo resuelven. Y así nace el patrón: la IA promete mucho y entrega menos.
1974-1980: Primer Invierno
El hype colapsa. Las computadoras eran lentas. No había datos. El financiamiento se secó. Los académicos siguieron trabajando en silencio.
1980-1987: los sistemas expertos
Vuelve la euforia con sistemas que codifican reglas de expertos humanos. Funcionan en nichos pero son frágiles. Si cambiás una regla, todo se cae.
1987-1997: Segundo Invierno
Los sistemas expertos no escalan. Hype murió de nuevo. En el silencio, gente como Geoffrey Hinton y Yann LeCun seguía trabajando en redes neuronales.
1997: Deep Blue le gana a Kasparov
IBM construye una máquina que vence al campeón mundial de ajedrez. No "entiende" ajedrez: calcula millones de jugadas por segundo. Pero al público le importa el resultado, no el cómo.
2012: AlexNet gana ImageNet
Una red neuronal reconoce imágenes mejor que cualquier programa anterior. Es el quiebre. Desde acá, todo acelera.
2016: AlphaGo le gana a Lee Sedol
DeepMind crea un sistema que vence al campeón mundial de Go. Se creía que faltaban 30 años para esto. Llegó en uno.
2017: el paper de los Transformers
Vaswani y su equipo en Google publican "Attention Is All You Need". Inventa la arquitectura que después usan todos los modelos modernos. Sin este paper no hay ChatGPT, ni Claude, ni Gemini.
2020: GPT-3
OpenAI libera un modelo de 175 mil millones de parámetros. El primero que parece versátil para casi cualquier tarea.
2022: llega ChatGPT
OpenAI lo lanza en noviembre. Llega a 100 millones de usuarios en dos meses (Stanford AI Index 2024). El mundo entero se entera de que la IA cambió.
2023-2024: la guerra de modelos
GPT-4, Claude 2 y 3, Gemini, Llama. Competencia brutal. Los precios bajan. El acceso crece.
2025-2026: los agentes
La IA deja de ser un chatbot. Ahora actúa: lee tu calendario, encadena tareas, se conecta con tus herramientas. Es trabajo integral, no solo conversación.
Tres ideas para llevar
Primero: la IA tiene 90 años, pero recién hace 14 que funciona de verdad (desde AlexNet, 2012). Si te parece nuevo el hype, no estás solo: es nuevo masivamente.
Segundo: los inviernos no fueron porque la IA fuera imposible. Fueron porque faltaban datos y poder de cálculo. Cuando los dos llegaron, la curva se disparó.
Tercero: estás viviendo un punto bisagra. Los próximos cinco años van a separar a quienes la usan bien de quienes no. No hace falta ser técnico. Hace falta entender qué hace y para qué sirve.
¿Querés profundizar en algo del artículo?
01 ¿Por qué la IA tardó tanto si la idea es de 1950?
Porque predecir bien necesita datos y poder de cálculo. En 1950 no había ni una cosa ni la otra. Internet (datos) y GPUs (cálculo) recién llegaron en los 2000s y 2010s.
02 ¿Qué son los inviernos de la IA?
Períodos donde las promesas no se cumplían, el financiamiento se secaba y la investigación bajaba. Pasó en los 70s y de nuevo a fines de los 80s y 90s.
03 ¿Cuándo empezó a ser útil la IA de verdad?
2012 con AlexNet. Desde ahí, cada 2-3 años un salto. Pero la explosión pública fue ChatGPT en 2022.