En 2019, el investigador François Chollet propuso un benchmark innovador para inteligencia artificial: ARC-AGI. En aquel momento, la idea parecía adelantada a su tiempo, ya que aún no existían modelos capaces de enfrentarse a ese tipo de pruebas. Chollet anticipó el auge de la IA, que llegaría años después con la aparición de ChatGPT y el consiguiente boom del sector. Con el tiempo surgieron numerosos benchmarks sintéticos para evaluar el rendimiento de los modelos de IA, pero ARC-AGI se diferenciaba por su enfoque: en lugar de medir la capacidad de memorización, ponía a prueba el pensamiento abstracto y la generalización. Los retos de ARC-AGI y su versión posterior, ARC-AGI 2, consisten en puzzles visuales que resultan sencillos para los humanos, pero tradicionalmente han sido un obstáculo para las máquinas. Sin embargo, en los últimos dos años, los modelos de IA han avanzado notablemente en estas áreas, resolviendo cada vez más problemas de ARC-AGI. En 2024, el modelo o3-preview logró resolver el 87% de ARC-AGI 1, un logro que los propios creadores del benchmark destacaron públicamente. No obstante, el coste fue elevado: 456.000 dólares para 100 tareas, es decir, 4.560 dólares por tarea. Ayer, OpenAI presentó GPT-5.2, su modelo más reciente. Aunque su rendimiento en otros benchmarks ya era sobresaliente, lo más llamativo fue su desempeño en ARC-AGI 1: GPT-5.2 Pro (X-High) resolvió el 90,5% de los problemas, pero lo realmente revolucionario fue el coste, que se redujo a solo 11,65 dólares por tarea, 390 veces menos que el año anterior. Incluso una versión más económica, GPT-5.2 (X-High), alcanzó un 86,2% de aciertos por apenas 0,96 dólares por tarea. Anticipando el progreso de la IA, Chollet y su equipo lanzaron en marzo de 2025 ARC-AGI 2, una versión aún más exigente. Hasta ahora, el mejor resultado lo había conseguido Claude Opus 4.5, resolviendo solo el 38% de los problemas. GPT-5.2 ha dado un salto significativo, alcanzando casi el 55% de aciertos, y manteniendo un coste de 15,72 dólares por tarea. La tendencia es clara: la IA no solo mejora en capacidad, sino que se vuelve mucho más accesible económicamente. Esto es especialmente relevante en un contexto donde el escalado de modelos ya no produce saltos tan espectaculares en rendimiento, pero sí en eficiencia y coste. La industria de la IA parece estar en un punto de inflexión. La cuestión ya no es si la IA podrá resolver un problema, sino cuánto costará hacerlo. GPT-5.2 demuestra que es posible avanzar en ambos frentes: mayor capacidad y menor coste, un factor crucial para OpenAI en un momento de desafíos económicos. Además, este avance representa una respuesta directa a la competencia, como Gemini 3 Pro, y marca el camino hacia una IA más eficiente y asequible. Fuente: xataka.com