THE FACTS:

El debate sobre la inteligencia artificial general (AGI) ha dejado de ser una cuestión meramente especulativa para convertirse en un tema de planificación estratégica entre los principales desarrolladores de tecnología del mundo. Este cambio fundamental ha pasado desapercibido para gran parte de la sociedad, pero representa uno de los consensos más significativos en la comunidad tecnológica actual.

A diferencia de la inteligencia artificial que conocemos hoy (llamada “estrecha” o “débil”), que está especializada en tareas específicas, la AGI representa un sistema capaz de comprender, aprender y resolver problemas en cualquier dominio al nivel de un ser humano o superior. Como explican los expertos, la AGI sería capaz de realizar cualquier tarea intelectual que un humano pueda hacer, desde razonar y resolver problemas complejos hasta comunicarse en lenguaje natural, planificar y aprender de forma autónoma.

Mientras la mayoría de usuarios experimenta con aplicaciones de IA que a menudo resultan frustrantes o limitadas, los principales laboratorios de investigación están trabajando con sistemas mucho más avanzados. La evidencia más contundente de este avance acelerado se encuentra en las declaraciones de los propios responsables del desarrollo tecnológico.

Sam Altman, CEO de OpenAI, sostiene que ya están emergiendo “sistemas que apuntan hacia la AGI”. Por su parte, Demis Hassabis de Google DeepMind proyecta que la inteligencia artificial general podría estar a tan solo “tres o cinco años de distancia”. Dario Amodei, director de Anthropic, va más allá al sugerir que en apenas uno o dos años podríamos contar con “sistemas de IA que son mucho más inteligentes que los humanos en casi todo”.

Lo particularmente notable es que estas declaraciones no provienen únicamente de quienes podrían beneficiarse comercialmente del entusiasmo por la AGI. Figuras fundamentales en la investigación de inteligencia artificial como Geoffrey Hinton y Yoshua Bengio, galardonados por sus contribuciones al campo, comparten perspectivas similares sobre la velocidad de desarrollo. Ben Buchanan, quien fue el principal especialista en IA durante la administración Biden, así como numerosos académicos y funcionarios de seguridad nacional independientes, coinciden en el mismo horizonte temporal.

Los avances cuantitativos respaldan esta visión acelerada. En 2022, cuando ChatGPT fue lanzado al público, los modelos de lenguaje presentaban dificultades con problemas matemáticos básicos y frecuentemente entregaban información incorrecta, sin embargo ahora los modelos actuales han superado significativamente estas limitaciones. El o1 de OpenAI, por ejemplo, alcanzó un 74% de precisión en el examen AIME 2024, una prueba matemática de competición de extrema dificultad, mientras que su predecesor GPT-4o solo logró un 9% en la misma evaluación.

Esta mejora exponencial se evidencia también en aplicaciones prácticas. Programadores profesionales reportan que los sistemas de IA actuales no solo complementan su trabajo, sino que frecuentemente escriben la mayoría del código por ellos. Jared Friedman de Y Combinator señala que aproximadamente un cuarto de las startups en su aceleradora utilizan IA para generar el 95% de su código de programación, algo impensable hace solo dos años.

La transición hacia modelos basados en razonamiento, como o1 de OpenAI y R1 de DeepSeek, marca un punto de inflexión crucial en la evolución de esta tecnología. Estos sistemas, que incorporan un paso computacional adicional antes de formular respuestas, están diseñados específicamente para resolver problemas complejos. Su arquitectura, basada en técnicas de aprendizaje por refuerzo, les otorga capacidades notablemente avanzadas.

La conversación sobre la preparación para la AGI ya no se limita a escenarios futuristas lejanos. Incluso adoptando una postura conservadora que sitúe este desarrollo una década más adelante de lo anticipado por los expertos, existe un amplio consenso sobre la necesidad de implementar ahora mismo estrategias de adaptación. Estas estrategias incluyen modernizar infraestructuras energéticas, fortalecer sistemas de ciberseguridad, agilizar procesos regulatorios para innovaciones basadas en IA y priorizar el desarrollo de capacidades sociales y emocionales sobre habilidades técnicas que podrían volverse obsoletas.

El riesgo más significativo no parece ser la sobrerregulación prematura. Por el contrario, la administración actual ha manifestado su intención de acelerar el desarrollo de la IA. Con inversiones que ya alcanzan cientos de miles de millones de dólares, el impulso hacia la AGI parece prácticamente imparable a nivel industrial y gubernamental.

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