Geoffrey Hinton, premio Nobel de Física y uno de los llamados “padrinos de la inteligencia artificial”, advirtió que a finales de 2026 o en 2027 podría ocurrir un “Chernóbil” vinculado con la IA. El hallazgo no describe una explosión nuclear, sino una catástrofe tecnológica capaz de obligar a gobiernos y empresas a reaccionar.
El informático británico de 78 años, profesor emérito de la Universidad de Toronto, señala dos escenarios concretos: un ataque asistido por IA contra la red eléctrica que provoque una caída masiva de tensión, o la paralización del sistema financiero durante una semana. Son riesgos que no exigen máquinas conscientes, sino herramientas potentes usadas con fines maliciosos.
“Tengo que usar mi reputación por completo para alertar a la gente”, sostiene Hinton en el documental IA, probablemente no haya de qué preocuparse.
La red eléctrica como una casa con miles de llaves
La clave está en imaginar la infraestructura de un país como una casa gigantesca. La electricidad sería el agua que circula por las tuberías; los bancos, las cerraduras de las puertas; y los sistemas digitales, el cableado que conecta cada habitación.
También te puede interesar:Geoffrey Hinton, el ‘padrino’ de la IA lanza su mensaje más crudo: solo queda un camino para sobrevivir a…Una IA no tendría que “pensar” como una persona para causar un daño serio. Podría ayudar a detectar qué interruptores digitales conviene atacar, en qué orden y en qué momento. El peligro no está en un robot que toma el control, sino en una herramienta que encuentra rápido la pieza más frágil del engranaje.
En esa imagen doméstica, un atacante no derriba toda la casa con un martillo. Busca una llave de paso escondida, corta el suministro y deja sin servicio varias habitaciones a la vez. Hinton teme que la inteligencia artificial reduzca el tiempo y el conocimiento necesarios para hallar esas vulnerabilidades.
Su advertencia usa a Chernóbil como símbolo. El 26 de abril de 1986 explotó y quedó destruido un reactor de la central situada en la entonces Ucrania soviética, con una liberación masiva de radiación. Para Hinton, un incidente digital de alto impacto podría cumplir hoy una función similar: revelar un riesgo que muchos prefieren minimizar.
La autoridad del científico también explica por qué sus palabras tienen peso. En 1986 ayudó a demostrar la eficacia de la retropropagación (ajuste de conexiones para reducir errores), un mecanismo que sigue siendo central para entrenar redes neuronales. Más tarde participó en AlexNet, la red neuronal que transformó el reconocimiento de imágenes en 2012.
También te puede interesar:Geoffrey Hinton, el ‘padrino’ de la IA lanza su mensaje más crudo: solo queda un camino para sobrevivir a…Ese aprendizaje profundo, sistemas que detectan patrones en grandes cantidades de datos, sostiene hoy funciones tan conocidas como reconocer voces, generar imágenes o responder preguntas. Hinton trabajó en Google entre 2013 y 2023 y, en 2024, compartió el Nobel con John Hopfield por aportes fundamentales al aprendizaje automático.
Pruebas antes de abrir la puerta
Frente a ese panorama, Hinton propone un mecanismo sencillo de entender: no instalar una caldera nueva sin revisar sus válvulas y medidas de seguridad. Pide pruebas obligatorias para los modelos de IA más avanzados, evaluaciones independientes y normas comunes entre gobiernos.
También critica a Sam Altman, Mark Zuckerberg y Elon Musk. Según el investigador, conocen los riesgos, pero priorizan el dinero. Su reclamo busca que la seguridad deje de ser un añadido posterior y se convierta en una condición antes de desplegar sistemas cada vez más capaces.
Sin embargo, Hinton rechaza definirse como catastrofista. Considera que la IA todavía puede abrir una oportunidad de abundancia radical y mejorar servicios esenciales. Su advertencia apunta a otra idea: una tecnología útil necesita fusibles, revisiones y personas dispuestas a escuchar antes de que se apague la casa entera.
Directora de operaciones en GptZone. IT, especializada en inteligencia artificial. Me apasiona el desarrollo de soluciones tecnológicas y disfruto compartiendo mi conocimiento a través de contenido educativo. Desde GptZone, mi enfoque está en ayudar a empresas y profesionales a integrar la IA en sus procesos de forma accesible y práctica, siempre buscando simplificar lo complejo para que cualquiera pueda aprovechar el potencial de la tecnología.
