El AI Index 2025, elaborado por Stanford HAI, de la Universidad de Stanford, contabiliza por institución los modelos de IA destacados publicados entre 2014 y 2024. Entre las universidades, la Universidad de Stanford y la Universidad Carnegie Mellon (CMU) suman 25 cada una; la Universidad de Tsinghua y la Universidad de California en Berkeley, 22 cada una; y el MIT, 15.
En este artículo analizamos cinco universidades con una intensa actividad investigadora en IA a partir de estas cifras.
El número de modelos no basta para elegir universidad
«¿Cuál es la mejor universidad para estudiar IA?». Es una pregunta que se plantean tanto los estudiantes que deciden su futuro académico como los profesionales que buscan contratar talento o encontrar socios para colaboraciones de investigación. Sin embargo, las cifras fáciles de obtener pueden llevar a engaño.
El número de modelos de IA destacados que utilizamos aquí contabiliza cuántos modelos llamativos han surgido del ámbito de la investigación. No indica cuántos estudiantes se especializan en IA ni la calidad de la oferta docente. Más que como una clasificación, conviene entenderlo como un punto de partida para observar el dinamismo de la investigación en cada universidad.
Stanford y CMU comparten el primer puesto
Las universidades con más modelos fueron Stanford y CMU, con 25 cada una. Esto significa que, en los 11 años transcurridos entre 2014 y 2024, ambas instituciones desarrollaron 25 modelos destacados.
Stanford, más allá de las fronteras entre disciplinas
Al hablar de Stanford, es imprescindible mencionar Stanford HAI, fundado en 2019. Se presenta como una organización interdisciplinar que desarrolla investigaciones en varias facultades, con el objetivo de abordar la IA desde una perspectiva centrada en las personas.
La IA ya no es un campo que pueda limitarse a la informática. A medida que aumentan sus vínculos con la medicina, el derecho, la economía y la ética, un planteamiento que no dé por sentadas las fronteras entre facultades desde el principio encaja con la evolución de los tiempos.
CMU, empatada
CMU también suma 25 modelos, los mismos que Stanford, por lo que ambas están a la par en número de modelos. El empate también indica que la investigación en IA no está concentrada en una sola universidad.
Más que pensar que el empate numérico deja sin resolver cuál de las dos es superior, lo más acertado sería entender que dos universidades con enfoques distintos avanzan en paralelo.
Tsinghua y Berkeley, con 22 modelos
A continuación figuran la Universidad de Tsinghua, en China, y la Universidad de California en Berkeley, en Estados Unidos, ambas con 22 modelos. La diferencia con Stanford y CMU es de solo tres.
Lo interesante de esta lista es que entre las primeras aparecen universidades de Estados Unidos y China. Las cifras por universidad también muestran que la investigación puntera en IA no se limita a un solo país. Al buscar dónde estudiar en el extranjero o con quién colaborar en investigación, puede merecer la pena ampliar la mirada más allá de las fronteras nacionales y regionales.
El MIT destaca por la amplitud de su investigación
El MIT cuenta con 15 modelos de IA destacados, una cifra modesta en comparación con las cuatro primeras universidades. Sin embargo, al observar la amplitud de su investigación, aparece una imagen diferente.
La página oficial del CSAIL, el Laboratorio de Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial del MIT, indica que en el área de IA y aprendizaje automático hay 68 proyectos, 27 grupos de investigación y 111 personas. Una de sus líneas principales es aplicar el aprendizaje automático a campos como la robótica, la medicina y el procesamiento del lenguaje.
Hay quien destaca con un único modelo de gran tamaño y quien amplía las aplicaciones gracias a numerosos grupos de investigación. Una métrica basada únicamente en el número de modelos no permite medir del todo la amplitud del segundo enfoque.
Cómo elegir más allá de las cifras
Al comparar las cinco universidades, la diferencia máxima en el número de modelos es de 10. Quizá sería precipitado decidir el futuro académico basándose en esa diferencia.
Lo que conviene comparar es en qué campo quieres utilizar la IA. Si das prioridad a su relación con la sociedad, puedes fijarte en universidades con organizaciones interdisciplinares; si buscas una mayor variedad de aplicaciones, en centros con muchos grupos de investigación. Al tomar las cifras como punto de partida y dirigir la atención hacia la estructura de investigación, cambia la forma de ver las universidades.
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