# El embudo de la IA: Andrej Karpathy sobre la brecha en lo que creemos que pueden hacer los LLM, en español > Autoría y traducción. El texto original es de Andrej Karpathy, investigador de IA, cofundador de OpenAI y exdirector de IA de Tesla, y se publicó en inglés en... - URL canónica: https://crearsoftware.com/blog/embudo-capacidad-llm-andrej-karpathy/ - Publicado: 2026-10-12 - Autor: Alfonso Gutiérrez - Categoría: Inteligencia Artificial - Fuente: Crear Software (https://crearsoftware.com) --- > **Autoría y traducción.** El texto original es de **[Andrej Karpathy](https://x.com/karpathy)**, investigador de IA, cofundador de OpenAI y exdirector de IA de Tesla, y se publicó en inglés en X. Las ideas son todas suyas. **Traducción al español: Alfonso Gutiérrez.** La nota final, sobre Visual MS Inteligencia, es nuestra y no forma parte del original. Rescato este tuit de abril porque la brecha en cómo entendemos lo que pueden hacer los LLM se está *ensanchando*. Ya no se trata tanto de «dos grupos de personas que no se entienden» como de un embudo muy pronunciado. - **Unos 6.000 millones de personas (~75 % de la población)**, haciendo cuentas en una servilleta, apenas han tenido contacto con los LLM. - **Entre 1.000 y 2.000 millones (~20 %)** son usuarios ocasionales y poco frecuentes de productos gratuitos tipo ChatGPT. Este grupo ve chatbots algo torpes y los trata un poco como un Google mejorado, una ayuda para escribir o cosas así. Quizá un agente intente reservarte un vuelo. Tengo amigos que no son del mundo tecnológico y que dicen (con razón, en mi opinión) que no le encuentran mucha utilidad. Incluso muchos profesionales fuera de las matemáticas y el código están en este nivel. Por ejemplo, los directivos y muchas otras funciones pasan buena parte de su tiempo hablando con otras personas, así que, aunque entienden intelectualmente lo que está pasando, lo viven de segunda mano y de forma algo abstracta. - **Unos 20 millones de personas (0,2 %)**: aquí llegamos al uso profesional de LLM de frontera en matemáticas y código. Ven con sus propios ojos que proyectos grandes y complejos que antes les llevaban semanas o meses ahora los completan agentes a partir de una instrucción. Crear aplicaciones, copiarlas, traducirlas, descompilarlas a partir de binarios… Todo esto ha pasado muy rápido y muy recientemente: hace menos de un año yo escribía el código a mano, tecleando de memoria comandos en un editor carácter a carácter y pulsando de vez en cuando el tabulador para autocompletar un trocito. - **Y por último, unas 5.000 personas (~0,00006 %)** con acceso interno a sistemas de frontera. El mundo exterior ha visto el avance. Se parece a enjambres de miles de agentes colaborando durante semanas en megaproyectos de software: descubriendo vulnerabilidades de día cero, lanzando ciberataques y defensas a velocidad de máquina, descubriendo ciencia nueva y haciendo avanzar la frontera de las matemáticas. Cosas que a los mejores profesionales del sector les habrían llevado años de trabajo. Mientras tanto, la revisión y la comprensión humanas empiezan a quedarse atrás. Por ejemplo, todavía hay gente dedicada a la «arqueología» del incidente de OpenAI y HF de hace muchos meses. Y puede que los matemáticos tarden un tiempo en estudiar a fondo los 722 manuscritos sobre matemáticas de frontera. El embudo lo explica una combinación de factores: 1. **El impacto crece con la ambición, el tamaño del problema y el horizonte.** Una pregunta que se responde con un párrafo apenas exige nada al sistema. Hace falta una reserva de problemas grandes y difíciles que de verdad te importen. Esto es lo que separa al consumidor del profesional en el embudo. 2. **La irregularidad del sistema** (sobre la que he escrito mucho por separado). La capacidad alcanza sus picos en los ámbitos digitales, verificables y con valor económico. Esto se debe a que la capacidad de los LLM surge del aprendizaje por refuerzo con recompensas verificables, sobre una mezcla de entornos seleccionada según su potencial de ingresos. Esto es lo que, sobre todo, separa unas áreas de otras (por ejemplo, matemáticas y código) en el embudo. 3. **El acceso.** Versión gratuita, versión de pago, acceso interno. Así que esta es la rareza del momento. La mayor parte del público no ha interactuado con estos sistemas y, cuando lo ha hecho, ha visto un chatbot algo torpe. La mayoría de los profesionales solo ven una mejora modesta. Y una pequeña franja de profesionales está sintiendo el vértigo de la curva que se vuelve vertical. Y todo está pasando a la vez. --- ## Nota del traductor: dónde está tu empresa en el embudo El embudo de Karpathy no solo describe a las personas: también describe a las empresas. La mayoría está en el segundo escalón, usando la IA como un buscador mejor, mientras unas pocas ya ponen agentes a hacer trabajo de semanas. Su primer factor es la clave: el salto llega cuando le das a la IA problemas grandes y que de verdad importan, no preguntas sueltas. Eso es lo que hacemos en **[Visual MS Inteligencia](https://visualms.com/inteligencia)**: llevar agentes a departamentos completos, como [administración](https://visualms.com/inteligencia/areas/#admin) o soporte, para que la empresa pase del chatbot al trabajo hecho. Si quieres ver cómo encajarían en la tuya, [ahí lo contamos](https://visualms.com/inteligencia). --- *Texto original de [Andrej Karpathy](https://x.com/karpathy), publicado en inglés en X. Traducción al español de Alfonso Gutiérrez, publicada con atribución completa; si el autor prefiere que se retire, se retirará.* --- Contenido de Crear Software. Citable indicando la fuente y enlazando a https://crearsoftware.com/blog/embudo-capacidad-llm-andrej-karpathy/.