Los agentes de IA que abordan las tareas informáticas reales de OSWorld en Ubuntu, Windows y macOS —operaciones de archivos, flujos de trabajo multiaplicación— históricamente alcanzaban solo entre el 1 % y el 12 % de éxito. El AI Index 2026 de Stanford indica que el mejor modelo, Claude Opus 4.5, ahora llega al 66,3 % de precisión, a solo 6 puntos porcentuales de la línea base humana del 72,35 % 66,3 % de precisión en el benchmark de tareas informáticas reales OSWorld
Verificado 2026-08-31
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- Los modelos de IA más avanzados están alcanzando rápidamente a los exámenes diseñados para resistirles. Hace un año obtenían menos del 10 % en Humanity's Last Exam, una prueba de 2700 preguntas diseñada para ser difícil para la IA y favorable a los expertos humanos. Ahora la precisión ha alcanzado 38,3 % en Humanity's Last Exam, frente a menos del 10 % un año antes
- El índice de capacidades de Epoch AI puntúa los modelos de frontera en una sola escala agregada y sitúa un quiebre de la tendencia en abril de 2024, cuando los modelos de razonamiento y el aprendizaje por refuerzo se impusieron en el entrenamiento de frontera. Antes del quiebre la frontera ganaba 8,3 puntos al año; después, 15,5 puntos al año, 1,85 veces la velocidad anterior
- Epoch AI probó tres detectores de IA comerciales — Pangram, GPTZero, Originality.ai — fijados en sus versiones de junio de 2026. Ante texto generado por máquina sencillo detectan casi todo, pero cuando a un modelo se le dieron cinco muestras de la escritura de un autor concreto y se le pidió imitar ese estilo, Detectores de IA fallaron en el 13 % del texto de IA que imita un estilo, frente a menos del 1 % del texto simple