¿Y si usáramos el 100% de la “memoria” de la Inteligencia Artificial?

Hay una broma recurrente que tengo con mi hijo de 12 años.

Cada vez que vemos a alguien hacer algo particularmente ingenioso, nos miramos con los ojos bien grandes y decimos: “¿¿¿Y si usáramos el 100% de la capacidad del cerebro???...”.

La frase, por supuesto, viene de la película Lucy y de la famosa escena interpretada por Morgan Freeman, sobre nuestro supuesto potencial cerebral sin explotar. Si no la viste... este es el recorte el 100%

Aunque esa idea es un mito — la ciencia demuestra que usamos todo nuestro cerebro, aunque no todas sus áreas simultáneamente al máximo —, traigo esta anécdota familiar porque esa metáfora funciona perfecto para entender un salto tecnológico impresionante que está ocurriendo hoy en la inteligencia artificial: la expansión gigantesca de la “ventana de contexto”, o la “memoria de trabajo” que tiene una IA para procesar y recordar información.

A diferencia del cerebro humano, estas máquinas están dejando atrás sus limitaciones iniciales y multiplicando exponencialmente la cantidad de información que pueden manejar en una sola interacción. Esto abre un universo de posibilidades y desafíos que ya están transformando la educación, la salud y la investigación.

¿Qué es esa “ventana de contexto”?

Pensemos en la ventana de contexto como la cantidad de información que una IA puede “tener en mente” mientras responde una pregunta o procesa un texto. Es como la memoria temporal que usamos en una conversación para no perder el hilo.

Al principio, los modelos de IA como GPT-3 podían manejar unas 3,000 palabras aproximadamente — el equivalente a 10 páginas de texto. Ya era impresionante: podían mantener charlas fluidas, resumir documentos cortos o responder preguntas de seguimiento. Pero si la interacción se extendía mucho o el documento era muy largo, la IA empezaba a “olvidar” detalles iniciales.

El salto cuántico: de páginas a bibliotecas

Hoy la historia es muy distinta. GPT-4, en sus variantes más avanzadas, puede manejar hasta 32,000 tokens — o sea, unas 100 páginas — en una sola interacción.

Google en 2024 fue más lejos con Gemini Pro, que es capaz de procesar hasta un millón de tokens, equivalente a una docena de libros.

Y la próxima frontera ya está aquí. Magic.dev anunció un modelo con una ventana de contexto de 100 millones de tokens. Esto es como darle a la IA acceso a cientos de miles de libros o miles de millones de líneas de código simultáneamente.

¿Por qué es importante para la educación y la salud?

Imaginá qué significa esto para la medicina y la educación en ciencias de la salud:

• Un médico podría consultar la historia clínica completa de un paciente, con décadas de datos, junto con toda la literatura médica y los últimos avances, y recibir en segundos un análisis detallado y personalizado.

• Un estudiante podría tener un tutor de IA que conoce no solo su libro de texto, sino toda la biblioteca universitaria y las investigaciones más recientes para guiar su aprendizaje.

• Un investigador podría pedir a la IA que sintetice enormes volúmenes de datos, descubra nuevas correlaciones y formule hipótesis que tardarían años en ser detectadas manualmente.

El lado oscuro y el desafío ético

Pero con grandes poderes vienen grandes responsabilidades. Esta “memoria” masiva de la IA también plantea preguntas cruciales:

• ¿Cómo garantizamos que la información que procesa y recuerda sea veraz, actualizada y libre de sesgos?
• ¿Qué pasa con la privacidad y la protección de datos sensibles, especialmente en salud?
• ¿Cómo preparamos a los profesionales para trabajar con estas herramientas sin perder su juicio crítico ni convertirse en simples “usuarios pasivos”?

La expansión de la ventana de contexto no solo es un avance técnico: es un cambio cultural y ético que exige liderazgo, formación y regulación.

La mirada y un llamado a la acción

Como un actor de TI en el ámbito de educación en ciencias de la salud, creo que estamos ante una revolución silenciosa que puede redefinir cómo aprendemos, investigamos y cuidamos la salud. Pero solo será positiva si entendemos la tecnología en profundidad, cuestionamos sus límites y preparamos a quienes la usarán con conciencia y ética.

No se trata solo de usar el 100% de la capacidad de la IA, sino de usar ese potencial para potenciar lo mejor del talento humano. La pregunta que queda es:

¿Estamos listos para ese futuro?

Referencias y lecturas recomendadas

1. OpenAI. Introducing GPT-4. 2023.
2. Google AI Blog. Gemini 1.5 Pro and Long-Context Models. 2025.
3. Magic.dev. Announcing the 100M token context model. 2025.
4. Marcus, G. & Davis, E. Rebooting AI: Building Artificial Intelligence We Can Trust. 2019.
5. López, M. “Ventanas de contexto en modelos de lenguaje: qué son y por qué importan.” Blog IA, 2024.

Para la redacción y el refinamiento de este artículo conté con apoyo de inteligencia artificial, a fin de clarificar y profundizar los conceptos principales.