El entrenamiento de modelos de IA enfrenta una limitación crítica: la falta de datos públicos de calidad.

La Inteligencia Artificial avanza rápidamente, con modelos cada vez más sofisticados. Cada pocos meses aparecen modelos más potentes y precisos, capaces de generar texto, imágenes, código y razonamiento complejo. Sin embargo, detrás de ese progreso existe un factor crítico que recibe menos atención: la escasez de datos de calidad.

Durante años se repitió la idea de que vivimos en una era de “exceso de información”. Sin embargo, los modelos de IA no consumen cualquier contenido: necesitan datos abundantes, variados y, sobre todo, de calidad. Y esos datos, especialmente los públicos y bien estructurados, son mucho más escasos de lo que parece.

Algunas cifras que ayudan a dimensionar el problema:

• GPT-3 fue entrenado con aproximadamente 300 mil millones de tokens.
• DBRX, de Databricks, ha sido entrenado con más de 12 billones de tokens.

Y esta tendencia sigue acelerándose. Investigaciones independientes, como las de Epoch AI, proyectan que, si continuamos a este ritmo, podríamos agotar las fuentes públicas de texto útil entre 2026 y 2032. Esta predicción ha sido respaldada por Elon Musk, quien ha señalado públicamente que el conocimiento disponible en la web ya no es suficiente para alimentar a los modelos más grandes.

No es solo una cuestión de cantidad

En teoría, vivimos rodeados de datos. En la práctica, la mayor parte es privada, propietaria o está protegida por normativas. Registros médicos, operaciones bancarias, documentación empresarial, sistemas públicos… la mayor parte del conocimiento valioso del mundo no es libre ni accesible, y por buenas razones.

Esta situación ha generado una intensa competencia por el acceso a datos. Las grandes compañías tecnológicas compiten por licencias de contenido, los sitios web implementan restricciones al rastreo automático (web scraping), y se negocian acuerdos millonarios por el acceso a bases de datos especializadas. El resultado es un mercado de datos cada vez más cerrado, costoso y estratégico.

La respuesta emergente: los datos sintéticos

Ante la creciente dificultad para acceder a datos reales de calidad, una alternativa está ganando terreno en la industria: los datos sintéticos. Estos datos no provienen de personas, empresas o registros reales, sino que son generados artificialmente por modelos estadísticos o sistemas de IA con el objetivo de reproducir los patrones y comportamientos de datos auténticos.

Es decir, si entrenamos un modelo con un conjunto de historiales clínicos, imágenes médicas o transacciones financieras, este modelo puede aprender sus características y luego crear nuevos ejemplos que se parezcan a los reales, pero sin contener información identificable. Así se logra un equilibrio entre utilidad y privacidad.

Ventajas:

• Privacidad por diseño: permiten entrenar modelos sin exponer información sensible.
• Escalabilidad: se pueden generar millones de ejemplos en minutos.
• Simulación de situaciones poco comunes: permite entrenar modelos con eventos que raramente aparecen en datos reales, desde anomalías industriales hasta condiciones médicas infrecuentes.
• Reducción de costes: disminuye la necesidad de recolección manual o anotación extensa.

Riesgos asociados:

Existe un fenómeno conocido como “colapso del modelo” (model collapse). Si entrenamos modelos nuevos principalmente con datos generados por otros modelos, la diversidad disminuye. Es como fotocopiar una fotocopia: con cada generación, se pierde nitidez.

Esto puede causar:

• Respuestas más repetitivas.
• Menor creatividad.
• Desconexión con la realidad del mundo.

Por eso, el uso de datos sintéticos debe ir acompañado de supervisión humana y combinado siempre con datos reales cuidadosamente seleccionados.

Estrategias para abordar la escasez de datos

La industria está desarrollando múltiples enfoques para gestionar esta limitación. En lugar de continuar escalando modelos cada vez más grandes, muchas organizaciones están optando por modelos más pequeños y especializados (Small Language Models o SLM), diseñados para resolver tareas específicas de manera más eficiente.

El entrenamiento multimodal también está cobrando relevancia: combinar texto, imágenes, audio y video cuidadosamente curados permite aprovechar mejor los datos disponibles. Paralelamente, se están estableciendo marcos de atribución de datos que permiten a creadores y organizaciones mantener control sobre cómo se utilizan sus contenidos.

Los datos sintéticos seguirán jugando un papel importante, pero su uso debe ser responsable: requiere supervisión continua y evaluación rigurosa para evitar tanto la degradación de los modelos como la amplificación de sesgos. El desafío es real, pero las soluciones están en marcha.

Conclusión

La IA no solo depende de modelos más grandes o hardware más potente: depende de los datos que los alimentan. Y esos datos ya no son infinitos.

El futuro de la IA no se jugará únicamente en los algoritmos, sino en cómo recolectamos, estructuramos, protegemos y combinamos los datos. Las organizaciones que comprendan esta dinámica —empresas, gobiernos e investigadores— tendrán una ventaja competitiva significativa en los próximos años.