Los grandes modelos de lenguaje (LLM) han avanzado rápidamente, pero una tarea sigue fuera de su alcance: jugar videojuegos. Aunque Gemini 2.5 Pro logró vencer Pokémon Azul en mayo de 2025, lo hizo de forma lenta y con errores extraños. Julian Togelius, director del Laboratorio de Innovación de Juegos de la Universidad de Nueva York, explica en una entrevista con IEEE Spectrum por qué los LLM fracasan en los videojuegos. Según Togelius, la codificación es un 'juego bien comportado' con recompensas inmediatas, mientras que los videojuegos requieren razonamiento espacial y enfrentan una diversidad de mecánicas. Los benchmarks existentes no logran mejorar el rendimiento de los LLM en juegos; incluso algoritmos simples los superan. Además, los LLM pueden generar código para crear un juego, pero no pueden jugarlo, lo que limita el desarrollo iterativo. La diversidad de los videojuegos los hace más difíciles que el mundo real, donde las físicas son consistentes. Esto contrasta con la percepción pública de que la IA debería dominar cualquier juego. Togelius concluye que aún no contamos con una IA de juegos general.
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