Desde un laboratorio en Lausana, una inteligencia artificial llamada Giotto.ai ha roto las quinielas en el mundo del razonamiento automatizado. Superó a gigantes como GPT‑5 en una de las pruebas más exigentes del sector, y lo hizo con menos datos, menos parámetros y una arquitectura propia. Europa no gana en tamaño, pero esta vez sí en lógica.
Un modelo que razona como si pensara
El 23 %. Esa es la puntuación con la que Giotto.ai alcanzó el primer lugar en el benchmark ARC‑AGI‑2, una prueba diseñada para medir razonamiento abstracto en máquinas. Desarrollada por una start-up fundada por ex ingenieros de la EPFL, esta IA suiza no se entrenó con todo internet, sino que aprendió a resolver problemas a partir de patrones y deducciones. Lo hizo con una arquitectura ligera —200 millones de parámetros— y técnicas como la síntesis de programas, el razonamiento paso a paso y el ajuste dinámico durante cada prueba. Lejos de la fuerza bruta, Giotto busca replicar algo más cercano a la intuición lógica.
Turns out our youngest researcher was right! We crossed the 20% mark and are now at a high score of 21.67%, leading the 2025 @arcprize competition!
For context, Grok-4 is currently at 16%, Claude Opus at 8.6%, and GPT‑o3 at 6.5%…
The sky is now officially the limit. pic.twitter.com/HsiBiJpTfZ
— Aldo Podestà (@podesta_aldo) July 30, 2025
Lo que propone: IA con cabeza propia
Frente a modelos que completan frases o predicen respuestas a partir de probabilidades, Giotto.ai apuesta por una IA que razona, no que repite. Aspira a resolver tareas que cambian de forma y contexto, como lo haría un ser humano enfrentado a un problema nuevo. Y lo hace con eficiencia. Cada tarea cuesta apenas 20 céntimos de dólar en cálculo, una fracción del gasto necesario para hacer funcionar modelos multimillonarios como GPT‑5 o Claude 3.
Cómo se mide su inteligencia
La competición ARC‑AGI‑2, creada por el investigador François Chollet (autor también de Keras), evalúa la capacidad de un modelo para generalizar desde pocos ejemplos. No premia la memoria, sino la deducción. Giotto no fue el único en participar, pero sí el que más lejos llegó. En mediciones internas, su puntuación sube hasta el 23,19 %, muy por encima del 9,9 % que alcanza GPT‑5 y del 16 % logrado por Grok‑4 en el mismo entorno de pruebas. Sin embargo, estos resultados aún no han sido validados por evaluadores externos.
Lo que no se dice también importa
Giotto.ai aún no ha publicado un paper técnico completo ni ha abierto su código. Esto limita la posibilidad de verificar sus avances o entender del todo cómo opera su arquitectura. Tampoco se conoce con detalle qué datos de entrenamiento utilizó. En un momento en que la confianza en la IA se juega también en la transparencia, este silencio genera expectación, pero también interrogantes.
Una pista suiza en el mapa europeo
La aparición de Giotto.ai no es un caso aislado. En Suiza también se ha desarrollado Apertus LLM, un modelo abierto impulsado por fondos públicos, centrado en investigación científica y transparencia. Mientras Apertus busca robustez democrática, Giotto apunta al núcleo duro del razonamiento. Dos caminos distintos hacia una IA europea más autónoma.
La dimensión estratégica de esta tecnología no ha pasado desapercibida. El Ministerio suizo de Defensa, a través de Armasuisse, otorgó a Giotto.ai un contrato de 750.000 francos para desarrollar un sistema capaz de detectar señales tempranas de crisis sociales o geopolíticas. El modelo se alimentará exclusivamente de datos de libre acceso, y los detalles del proyecto se mantienen bajo reserva.
Isabelle Chappuis, consejera nacional y miembro de la comisión de política de seguridad, subrayó la importancia de mantener una IA desarrollada bajo valores y ciencia europeas: «Giotto.ai es la prueba de que Suiza está en la carrera, y debe seguir con modelos creados según nuestros estándares».
Pensar más, predecir menos
Giotto.ai no es el modelo más grande ni el más famoso. Pero acaba de demostrar que una IA puede resolver problemas complejos sin necesidad de leerlo todo antes. Mientras el mundo discute sobre escalado, tokens y velocidad, desde Lausana llega una pregunta más sencilla: ¿y si la próxima gran IA no necesitara saberlo todo, sino simplemente pensar mejor?
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