El cofundador de DeepMind acorta su horizonte para la AGI. Su estimación reabre el debate sobre cómo reconocer una inteligencia general y qué condiciones deberían exigirse antes de desplegarla.
Una previsión más cercana, no una fecha confirmada
Demis Hassabis, cofundador de DeepMind, espera que la inteligencia artificial general llegue en dos o tres años, según un perfil publicado por The Wall Street Journal el 21 de octubre de 2026. A principios de año situaba ese horizonte entre tres y cinco años.
Trasladada al calendario, su estimación apunta aproximadamente a 2028 o 2029. Es una previsión personal, no una fecha de lanzamiento confirmada por Google.
Qué significa realmente alcanzar la AGI
La inteligencia artificial general, conocida por sus siglas en inglés AGI, describe la aspiración de desarrollar sistemas capaces de aprender y desenvolverse en una amplia variedad de tareas intelectuales con un nivel comparable al humano.
Sin embargo, no existe una definición precisa aceptada por todo el sector. Tampoco basta con superar una prueba concreta para resolver el debate.
Los marcos de evaluación propuestos por investigadores distinguen aspectos como la amplitud de capacidades, el rendimiento y la autonomía. Son dimensiones relacionadas, pero diferentes: un sistema puede ser muy competente en determinadas tareas sin poder trabajar de forma independiente en cualquier situación.
Por eso, hablar de AGI no implica necesariamente hablar de conciencia, emociones o una reproducción biológica del cerebro.
Por qué la comparación con una calculadora se queda corta
Reducir la diferencia a pasar de una calculadora a un colega digital simplifica demasiado la cuestión. Lo importante no es únicamente cuántas cosas puede hacer un programa, sino cómo responde cuando cambian las condiciones.
Imaginemos un asistente que prepara una propuesta de negocio. Para confiarle el proceso completo habría que comprobar si detecta datos contradictorios, revisa sus supuestos, aprende de los errores y reconoce cuándo necesita ayuda.
Redactar una propuesta convincente y resolver de forma fiable todos los problemas que aparecen durante su ejecución son exigencias distintas.
La seguridad también forma parte del objetivo
En el mismo perfil, Hassabis vincula el éxito con introducir la AGI de forma segura y en beneficio de todos.
Esa aspiración plantea preguntas concretas: ¿quién evalúa las capacidades del sistema?, ¿qué límites se aplican a sus acciones?, ¿cómo se investigan sus fallos y quién responde por sus consecuencias?
Una predicción sobre el progreso técnico no responde por sí sola a estas cuestiones. Tampoco demuestra que los mecanismos de supervisión vayan a estar preparados en el mismo plazo.
Qué podría cambiar en la vida cotidiana
Si llegaran sistemas más generales y fiables, podrían ampliar las posibilidades de la investigación, la educación y el trabajo. Pero conviene presentar esos efectos como escenarios posibles, no como resultados garantizados para 2028 o 2029.
- Investigación: ayudar a formular hipótesis y conectar conocimientos, con validación experimental de los resultados.
- Educación: ofrecer apoyos más adaptables, siempre sujetos a criterios pedagógicos y protección de los estudiantes.
- Trabajo: asumir procesos más amplios, lo que exigiría revisar responsabilidades, formación y supervisión.
- Servicios públicos: facilitar determinadas gestiones, siempre que se puedan evaluar su fiabilidad y sus efectos sobre las personas.
Además, no es necesario esperar a que exista consenso sobre la AGI para discutir cómo se utilizan las herramientas disponibles.
La lectura de SombraRadio
La estimación de Hassabis merece atención por su trayectoria, pero una previsión no se convierte en evidencia por proceder de una figura influyente.
La pregunta útil es qué capacidades deberán demostrar estos sistemas y cómo podremos comprobarlas fuera de una presentación o una prueba seleccionada.
Prepararse para avances importantes tiene sentido. Dar por inevitable una fecha concreta puede distorsionar decisiones educativas, laborales y empresariales.
El calendario atrae titulares; las capacidades demostrables y las condiciones de uso determinarán el impacto real.
Fuentes consultadas
- The Wall Street Journal: perfil de Demis Hassabis y su previsión sobre la AGI
- Scholarpedia: concepto y definiciones de inteligencia artificial general
- METR: definiciones y marcos para entender la inteligencia artificial general
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