La carrera hacia una inteligencia artificial de nivel humano
Demis Hassabis, director ejecutivo de Google DeepMind, se ha consolidado como una de las voces más influyentes en el debate sobre la inteligencia artificial general. Sus predicciones representan una aceleración drástica con respecto a las estimaciones previas de la industria, lo que refleja el ritmo sin precedentes de los recientes avances en IA.
Cronología en evolución de Hassabis
En múltiples entrevistas realizadas en 2025, Hassabis ha argumentado que es probable que aparezcan sistemas con capacidad de resolución de problemas general a nivel humano en un plazo de 5 a 10 años, asignando aproximadamente las mismas probabilidades de alcanzar la IA general para 2030.
Describe la IA general no como un chatbot ligeramente superior, sino como una IA capaz de razonar, planificar y aprender con flexibilidad en múltiples dominios a la vez, más como un colega brillante que como una herramienta especializada. El extenso informe técnico de DeepMind sobre el riesgo de la IA avanzada va más allá, modelando explícitamente escenarios en los que sistemas que igualan o superan las capacidades humanas aparecerán alrededor de 2030 y podrían causar graves daños si se implementan sin precaución.
Hassabis también enfatiza que su definición de IAG establece un estándar deliberadamente alto, lo cual es importante porque definiciones más laxas facilitarían afirmar que “hemos alcanzado la IAG” en el momento en que un nuevo modelo supere a los humanos en un puñado de parámetros.
En sus comentarios públicos, tiende a combinar el optimismo sobre lo que la IAG puede hacer por la ciencia, la medicina y el clima con una insistencia casi física en que estos sistemas obedecen a leyes de escala y seguirán adquiriendo mucha más capacidad a medida que aumenten la computación y los datos. Esta combinación —una confianza fría y cuantitativa sobre la trayectoria combinada con una visible inquietud por las desventajas— otorga a sus predicciones más peso que los anuncios exagerados de laboratorios más pequeños.
Carrera de la IA general en la industria y predicciones competitivas
Las predicciones de Hassabis, si bien ambiciosas, se consideran conservadoras dentro de la industria de la IA. El director ejecutivo de OpenAI, Sam Altman, ha predicho que la IA general llegará durante el segundo mandato de Donald Trump (2025-2029), mientras que el director ejecutivo de Anthropic, Dario Amodei, sugirió que podría surgir ya en 2026. En cambio, la estimación de Hassabis de 5 a 10 años lo posiciona como un escéptico relativo entre los líderes de la IA.
El cofundador de DeepMind, Shane Legg, ha mantenido durante décadas un pronóstico promedio para la llegada de la IA general en 2028. Una investigación que recopila las predicciones de 8590 investigadores y científicos de IA revela un cambio significativo en el consenso: una encuesta exhaustiva reciente sugiere que los primeros sistemas similares a la IA general podrían comenzar a surgir entre 2026 y 2028, con un 50% de probabilidad de alcanzar la IA general para 2028 y un 80% para 2030.
¿Por qué se están acortando los plazos?
El aumento de la velocidad de las predicciones se debe a avances concretos, no solo a cambios en las perspectivas. Los modelos de vanguardia han pasado de ser chatbots frágiles a sistemas capaces de escribir código, esbozar diseños de experimentos, analizar imágenes y vídeos, y operar como “agentes” semiautónomos que ejecutan planes de varios pasos a través de internet.
Laboratorios como Google DeepMind, OpenAI y otros han demostrado que escalar la computación y los datos, a la vez que se perfeccionan las arquitecturas (por ejemplo, mejor memoria, uso de herramientas y módulos de razonamiento), sigue desbloqueando nuevas y sorprendentes capacidades, sin que aún se haya producido un estancamiento evidente.
Además de las mejoras puras en los modelos, la integración se está acelerando: los modelos de gran tamaño se están fusionando con la búsqueda, la robótica, las bases de datos y el software empresarial, transformándolos de sistemas de chat independientes en infraestructuras de toma de decisiones dentro de empresas y gobiernos.
Esa integración en el mundo real es exactamente a lo que Hassabis se refiere cuando habla de la IA “transformadora” que se avecina: sistemas que no solo responden preguntas, sino que, discretamente, toman decisiones de contratación, gestionan procesos industriales o codiseñan medicamentos y materiales. Al mismo tiempo, el propio informe de riesgos de DeepMind advierte que las mismas propiedades que hacen que la IAG sea económicamente explosiva (autonomía, generalidad, conciencia estratégica) también la hacen inusualmente difícil de controlar con las técnicas de seguridad actuales.
Perspectivas y preocupaciones escépticas
No todas las voces dentro de la comunidad de la IA acogen las predicciones de la IAG a corto plazo con el mismo entusiasmo. Los escépticos advierten que “la inteligencia va más allá de la computación”, lo que sugiere que los enfoques arquitectónicos actuales podrían enfrentar limitaciones fundamentales que no se pueden superar con más tiempo y recursos.
Algunos observadores señalan desafíos sistémicos que podrían afectar los plazos de la IAG. Entre las preocupaciones se incluyen la escasez de datos (la escasez de datos de entrenamiento de calidad), las disputas sobre derechos de autor y propiedad intelectual que afectan la disponibilidad de los datos de entrenamiento, la presión regulatoria y el creciente escepticismo de los inversores respecto a los plazos de rentabilidad de la IA. Las predicciones de algunos analistas sugieren que un ciclo de corrección del mercado de IA podría comenzar ya en 2025, con una duración potencial de 2 a 3 años, hasta 2027-2028.
Impacto en el mundo real e IA “transformadora”
Recientemente, en la cumbre AI+ SF de Axios, celebrada el 4 de diciembre de 2025, Hassabis afirmó que la IA se encamina hacia un momento “transformador” en la historia de la humanidad. Este planteamiento sugiere que, aunque la IA general completa aún esté a varios años de distancia, la trayectoria a corto plazo producirá capacidades profundas que transformarán la sociedad antes de que llegue la verdadera IA.
Las investigaciones sugieren que las capacidades transformadoras de la IA se difundirán gradualmente en lugar de llegar como un avance discreto. Si la afirmación de Hassabis resulta acertada, el mundo podría experimentar los impactos prácticos de capacidades similares a la IA a partir de 2026-2028, incluso si los sistemas no cumplen la definición formal de inteligencia artificial general hasta más adelante.