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En muchas conversaciones corporativas sobre IA hay una idea que se repite: si seguimos aumentando parámetros, datos y cómputo, los modelos acabarán resolviendo prácticamente cualquier problema relevante para el negocio. La narrativa del ‘escalado’ refuerza esa intuición: más tamaño, más datos, más rendimiento. Los grandes modelos de lenguaje parecen confirmar esa visión. Versiones sucesivas muestran mejoras claras en generación de texto, razonamiento aparente, programación o análisis de documentos, y lo hacen siguiendo leyes de potencia bastante regulares. No es solo una impresión: estudios como los de Kaplan u Hoffmann han mostrado que, con buena ingeniería, el rendimiento escala de forma predecible al aumentar cómputo y datos.