Carrera por la IAG: Hype de Big Tech vs. Realidad Científica
La búsqueda de la inteligencia artificial general (IAG) y la superinteligencia se ha convertido en la carrera tecnológica definitoria de nuestra era, con gigantes tecnológicos globales invirtiendo recursos sin precedentes en estos ambiciosos objetivos. OpenAI, un líder en el campo, reveló recientemente su modelo GPT-5, describiéndolo como un “paso significativo en el camino hacia la IAG”, el estado teórico donde un sistema de IA puede realizar cualquier trabajo humano con alta autonomía. Sin embargo, incluso el CEO de OpenAI, Sam Altman, mientras elogiaba los avances de GPT-5, reconoció limitaciones cruciales, señalando que al modelo le “falta algo bastante importante”, particularmente su incapacidad para aprender continuamente después del lanzamiento. Esta advertencia subraya una distinción crítica: los sistemas actuales, aunque impresionantes, aún no han logrado la autonomía autosuficiente requerida para un trabajo a tiempo completo a nivel humano.
OpenAI no está solo en esta competencia de alto riesgo. El CEO de Meta, Mark Zuckerberg, declaró recientemente que el desarrollo de la superinteligencia —un estado teórico donde un sistema de IA supera con creces las capacidades cognitivas humanas— “ya está a la vista”. La unidad de IA de Google, por su parte, delineó su propio camino hacia la IAG al revelar un modelo no lanzado diseñado para entrenar IAs dentro de simulaciones convincentes del mundo real. Mientras tanto, Anthropic, otro actor importante, anunció una actualización de su modelo Claude Opus 4, intensificando aún más el panorama competitivo.
Aunque el fervor intelectual y financiero es grande, los fundamentos científicos de esta búsqueda siguen siendo objeto de debate. Benedict Evans, un experimentado analista tecnológico, caracteriza la IAG como “tanto un experimento mental como una tecnología”. Señala una falta fundamental de un modelo teórico que explique por qué los sistemas actuales de IA generativa funcionan tan eficazmente, y mucho menos lo que se necesitaría para que alcancen la IAG. Evans traza una analogía con la primera carrera espacial, sugiriendo que es similar a construir un programa Apolo sin comprender completamente la gravedad o la mecánica de los cohetes, esperando que simplemente hacer un cohete más grande sea suficiente. Describe gran parte del discurso actual como “basado en sensaciones”, con científicos de IA a menudo confiando en la intuición personal en lugar de una comprensión científica concreta.
Sin embargo, no todos los expertos comparten este nivel de escepticismo. Aaron Rosenberg, socio de la firma de capital de riesgo Radical Ventures y exjefe de estrategia de la unidad de IA de Google, DeepMind, ofrece una definición más optimista, aunque más estrecha, de IAG. Él cree que si la IAG se define como lograr al menos el rendimiento humano del percentil 80 en el 80% de las tareas digitales económicamente relevantes, podría estar al alcance en los próximos cinco años. Por el contrario, Matt Murphy, socio de la firma de VC Menlo Ventures, enfatiza que la definición de IAG en sí misma es un “objetivo móvil”, lo que implica que la carrera evolucionará y continuará durante años a medida que el listón se eleve constantemente.
Incluso sin lograr la IAG, el éxito financiero de los sistemas actuales de IA generativa es innegable. Los ingresos recurrentes anuales de OpenAI han aumentado a 13 mil millones de dólares, con proyecciones de superar los 20 mil millones de dólares para fin de año. La compañía también está en conversaciones para una venta de acciones que podría valorarla en la asombrosa cifra de 500 mil millones de dólares, superando incluso a SpaceX. Sin embargo, este éxito comercial y los grandes pronunciamientos sobre la superinteligencia plantean preocupaciones entre algunos expertos. David Bader, director del Instituto de Ciencia de Datos del Instituto de Tecnología de Nueva Jersey, considera que tales afirmaciones reflejan más un posicionamiento competitivo que avances técnicos genuinos. Advierte contra la confusión de las narrativas de marketing con los avances reales, enfatizando la necesidad de centrarse en preocupaciones inmediatas como asegurar que los sistemas actuales sean confiables, transparentes y libres de sesgos, en lugar de perseguir objetivos distantes y mal definidos.
La carrera también es intensamente global, con China emergiendo como un contendiente formidable. DeepSeek, una firma china, presentó recientemente su modelo R1, que cuenta con capacidades de razonamiento comparables al trabajo líder de OpenAI. Grandes corporaciones, incluida Saudi Aramco, ya están integrando la tecnología de IA de DeepSeek, reportando mejoras significativas en la eficiencia. Artificial Analysis, una empresa que clasifica modelos de IA, señala que seis de los 20 modelos principales en su clasificación son chinos, desarrollados por empresas como DeepSeek, Zhipu AI, Alibaba y MiniMax. En el campo de rápida evolución de los modelos de generación de video, seis de los diez primeros, incluido el líder actual, Seedance de ByteDance, también son chinos. El presidente de Microsoft, Brad Smith, ha subrayado la importancia estratégica de la adopción global, afirmando que el país cuya tecnología de IA sea más ampliamente adoptada en todo el mundo finalmente ganará la carrera de la IA, estableciendo paralelismos con la dificultad de suplantar el liderazgo de Huawei en 5G.
Independientemente de los debates en curso sobre la viabilidad y el cronograma de los sistemas superinteligentes, se están invirtiendo inmensas sumas de dinero y talento de primer nivel en esta competencia global. Las dos economías más grandes del mundo, Estados Unidos y China, están inmersas en una intensa contienda tecnológica que no muestra signos de desaceleración. Como observa Rosenberg, hace apenas cinco años, sugerir que la IAG estaba en el horizonte se habría considerado “blasfemo”; hoy, se está convirtiendo cada vez más en una visión de consenso que el camino está realmente claro.