Demis Hassabis, Nobel de Química, Advierte que la Inteligencia Artificial Va Demasiado Rápido

Esa mezcla de utilidad y vértigo aparece en la mirada de Demis Hassabis, CEO de Google DeepMind y premio Nobel de Química por AlphaFold. En una serie de declaraciones, el investigador pone una pieza clave sobre la mesa: la Inteligencia Artificial está “sobrevalorada” en el corto plazo, pero “infravalorada” a mediano y largo.

Además, Hassabis revela un hallazgo que explica el clima actual: el progreso del último año equivale, según su cálculo, a “condensar diez años” de avances. Y admite algo poco común en la industria: si hubiera dependido de él, la IA habría permanecido más tiempo en el laboratorio antes de saltar a productos masivos.

“Se han perdido y ganado cosas” por no haber seguido una ruta más lenta, advierte Hassabis.

Ahora bien, ¿qué cambió el mecanismo? Para Hassabis, el interruptor fue la aparición de los chatbots a gran escala y de los modelos base (modelos entrenados para muchas tareas). La gente los encontró útiles. Y ese éxito comercial empujó a compañías y países a una carrera frenética que vuelve más difícil sostener el rigor científico en paralelo.

La analogía doméstica ayuda a entenderlo. Durante años, la IA se pensó como un trabajo de taller: se prueba una pieza, se ajusta un engranaje, se mide el riesgo. Pero, de repente, muchas herramientas salieron a la calle como si fueran electrodomésticos. Y cuando algo se vuelve “de uso diario”, la presión ya no es solo por hacerlo bien, sino por hacerlo antes que el vecino.

En esa casa digital, los sistemas actuales funcionan como un aparato pasivo. Hassabis los describe así: el usuario pone la energía —la pregunta, la idea, la tarea— y la IA responde con un texto o un resumen. Es útil, sí, pero depende mucho de la intervención humana.

El salto a los “agentes”: del electrodoméstico al cadete con llaves

La próxima etapa, señala, son los agentes (sistemas con mayor autonomía). Ya existen de forma primitiva, pero podrían volverse mucho más impresionantes, fiables y capaces en dos o tres años. Y ahí cambia el riesgo: un agente no solo contesta. Empieza a hacer.

En la metáfora, es como pasar de una licuadora a un “cadete” que recorre la casa con llaves: abre puertas, busca cosas, conecta servicios. La oportunidad es enorme, porque podría convertirse en el asistente definitivo que te devuelve foco en un mundo lleno de ruido. Pero el cableado también se vuelve más delicado: un error, o un actor deshonesto, puede provocar daños a otra escala.

Por eso DeepMind trabaja en ciberdefensa, pensando en un escenario con “millones de agentes autónomos” moviéndose por Internet. Hassabis incluso confiesa que “no duerme mucho”, consciente de lo que puede venir.

Para dimensionar la transformación, recurre a un espejo histórico: la Revolución Industrial. Trajo mejoras sanitarias, avances médicos y hasta una nueva separación entre vida laboral y personal. Pero también desplazó trabajos por etapas y obligó a crear instituciones —como sindicatos— para reequilibrar el tablero.

La diferencia, insiste, es de velocidad y escala: el cambio por IA podría ser diez veces mayor y ocurrir diez veces más rápido. No en un siglo, sino en una década. Y ahí aparece el problema central: la sociedad no tiene una infraestructura sólida para absorberlo.

Entonces, la aplicación práctica no es solo “usar mejor” un chatbot. Es empezar a discutir, con economistas, científicos sociales y gobiernos, qué reglas y qué modelos harán falta para distribuir beneficios de forma amplia. Incluso, advierte, puede hacer falta repensar sistemas económicos.

Porque si el trabajo cambia de forma radical, también se toca una fibra íntima: el propósito. Mucha gente lo encuentra en sostener a su familia, algo que Hassabis considera noble. El desafío es que ese sentido no se reemplace con ruido, sino con nuevas formas de valor.

La IA, en su etapa inicial, ya movió muebles en la casa. Lo esperanzador es que todavía hay margen para ordenar el cableado antes de que llegue la próxima ola de interruptores.