Una nueva reflexión de Dwarkesh Patel plantea que el gran motor del avance reciente en inteligencia artificial no sería una mejora radical en la capacidad de aprender, sino una expansión descomunal del volumen de datos y cómputo. La tesis apunta a una brecha incómoda: los modelos exhiben capacidades impresionantes, pero aún aprenden con una eficiencia muy inferior a la humana. ***