Desde la llegada de ChatGPT en 2022, la inteligencia artificial ha experimentado una transformación radical en la capacidad de los agentes para ejecutar códigos y resolver problemas de complejidad creciente. Lo que en sus inicios se limitaba a tareas que un humano podía completar en 30 segundos, hoy en día se extiende a actividades que demandarían una hora entera de trabajo humano. Esta evolución sigue una línea innovadora y dinámica, conocida como la nueva Ley de Moore para los agentes de IA, un fenómeno que está redefiniendo la potencia y utilidad de las máquinas inteligentes en sectores como el desarrollo de software, el análisis complejo y más allá. La analogía con la clásica Ley de Moore, que esperaba que la capacidad de procesamiento de los chips se duplicara aproximadamente cada dos años, busca reflejar la velocidad a la que la inteligencia artificial está aumentando su horizonte temporal en la ejecución de tareas. Según los investigadores del METR, quienes analizaron los agentes más avanzados desde 2019 hasta 2025 en aproximadamente 200 tareas mayormente de codificación y algunas de razonamiento general, existe una correlación muy fuerte entre la longitud o la complejidad temporal de las tareas y la tasa de éxito de los agentes.
Es decir, mientras más largamente se prolonga la tarea, mayor es la capacidad del agente para abordarla correctamente, siguiendo una curva exponencial de mejora. Esta tendencia tiene enormes implicaciones prácticas y teóricas. Tradicionalmente, resolver una tarea más extensa demandaba un grado de razonamiento y gestión que excedía las capacidades actuales de los agentes de IA. Sin embargo, la tasa de progreso observada muestra que la longitud de las tareas que los agentes pueden resolver con una tasa de éxito del 50% se está duplicando aproximadamente cada siete meses. En algunos periodos recientes, este crecimiento incluso se aceleró, con duplicaciones cada cuatro meses entre 2024 y 2025.
De continuar esta aceleración, podríamos esperar que para 2027 los agentes de IA sean capaces de concluir exitosamente tareas que requieran la dedicación humana de hasta un mes. Este avance superexponencial no solo está transformando la manera en que concebimos la automatización sino también el papel de los agentes inteligentes como aceleradores del progreso tecnológico. Al mejorar el rendimiento de los propios agentes, la inteligencia artificial se vuelve una herramienta vital en la creación y optimización de futuras generaciones de sistemas aún más capaces. Este círculo virtuoso crea un efecto de retroalimentación positiva que puede impulsar una «rueda de aceleración» en la innovación, donde los agentes no solo son consumidores sino también motores directos del avance en el campo de la inteligencia artificial y el desarrollo tecnológico. Además de ampliar el horizonte temporal de las tareas que los agentes pueden gestionar, esta nueva Ley de Moore tiene consecuencias profundas para muchos sectores.
En programación, por ejemplo, los agentes ya empiezan a sustituir trabajos rutinarios y repetitivos, permitiendo a los humanos centrarse en problemas estratégicos y creativos. Esa transición abre la puerta a la democratización del desarrollo y una mayor productividad en términos de creación de software. En la investigación científica, los agentes con mayor autonomía y capacidad de razonamiento facilitan el descubrimiento de nuevas hipótesis y la automatización de experimentos complejos, acortando los ciclos de innovación y permitiendo avances sorprendentes en áreas como biomedicina, física y ciencias sociales. El horizonte de tareas de mayor duración también plantea preguntas importantes sobre la relación entre humanos y máquinas. Si los agentes de inteligencia artificial alcanzan niveles donde puedan gestionar tareas de semanas o meses de duración con la misma eficiencia que un profesional experto, se redefine el concepto de colaboración humana-máquina.
La optimización de procesos complejos, la gestión de proyectos a largo plazo y la resolución de problemáticas multidimensionales podrían recargarse en estos nuevos agentes como co-creadores y facilitadores en vez de meros asistentes automatizados. Con todo, la velocidad y el impacto de esta evolución no están garantizados. Aunque el historial reciente es impresionante, aún existen desafíos técnicos, éticos y económicos que podrían ralentizar el avance o dirigirlo hacia caminos diferentes. La dependencia creciente en los agentes de IA requiere marcos de control riguroso, transparencia en los algoritmos, y un debate público serio sobre las implicaciones sociales y laborales de su integración profunda en nuestras vidas. Cabe destacar también que la nueva Ley de Moore para los agentes de IA no solo refleja mejoras técnicas aisladas sino una convergencia de factores: mejores modelos de lenguaje, mayores volúmenes de datos, avances en infraestructura computacional y, sobre todo, un ecosistema de investigación y desarrollo más dinámico y colaborativo.
Esa conjunción impulsa la capacidad de los sistemas para resolver problemas complejos con niveles crecientes de autoorganización y autonomía. Mirando hacia el futuro, la expectativa es que continuemos presenciando un crecimiento acelerado en la capacidad de los agentes, con un horizonte temporal para completar tareas que podría extenderse hasta la duración de meses o incluso años en las próximas décadas. Este cambio transformará no solo la industria tecnológica sino también la forma en que la sociedad aborda el trabajo intelectual, la educación, la innovación y la gobernanza. Reconocer este patrón exponencial y anticipar sus impactos es fundamental para prepararnos para una revolución silenciosa en la inteligencia artificial. Estar al tanto de las tendencias, fomentar el diálogo multidisciplinario y promover un desarrollo ético de la tecnología serán las claves para maximizar los beneficios de esta nueva era y minimizar sus riesgos.
Este reordenamiento radical de las capacidades de la IA puede marcar un antes y un después en la historia humana, acercándonos a una sociedad donde la colaboración con agentes inteligentes multiplique las fronteras del conocimiento y la acción. En suma, la nueva Ley de Moore para los agentes de inteligencia artificial revela un futuro donde la eficiencia, autonomía y creatividad de las máquinas crecen a ritmos nunca antes vistos, potenciando una aceleración sin precedentes del progreso tecnológico y su impacto en nuestras vidas. Comprender esta dinámica y adaptarnos con visión estratégica será imprescindible para aprovechar al máximo las oportunidades que se avecinan.
