La IAG Como Punto de Ruptura: Amodei y Hassabis Temen una Era de Maravillas o Emergencia Total

¿Te imaginás que, en lugar de pedirle ayuda a un colega, pudieras delegar una tarea compleja —escribir un programa, analizar datos o planificar un proyecto— a una “mente” digital que no se cansa y que aprende mientras trabaja? Esa escena, que hace poco sonaba a ciencia ficción, entró de lleno en el debate de Davos.

En el World Economic Forum, Dario Amodei, CEO de Anthropic, y Demis Hassabis, CEO de Google DeepMind, pusieron una fecha probable a un salto que inquieta y entusiasma: la inteligencia artificial general (IAG, una IA que puede hacer muchas tareas distintas como una persona) podría superar capacidades humanas en un plazo de uno a cinco años.

Además, ambos coincidieron en un hallazgo incómodo: el momento actual no es una simple evolución tecnológica. Es una “adolescencia tecnológica”, una etapa crítica donde la especie humana se juega parte de su seguridad y su rumbo. Y el engranaje que acelera todo es que la IA empieza a ayudar a construir a su propia “descendencia”.

Hassabis dijo que ve un 50% de probabilidades de llegar a IAG hacia finales de esta década, mientras Amodei proyectó que para 2026 o 2027 podría existir un modelo capaz de hacer todo lo que hace un humano al nivel de un Premio Nobel.

Ahora bien, ¿cuál es la pieza clave que hace que la curva se empine tan rápido? Amodei describió un mecanismo circular: modelos de IA que asisten a los equipos a crear la siguiente generación de modelos. Es decir, el aprendiz se vuelve ayudante del maestro, y el taller produce herramientas para fabricar herramientas.

La analogía doméstica ayuda a verlo sin humo: es como pasar de una casa donde vos cambiás cada lamparita, a una casa con un tablero eléctrico inteligente que detecta fallas, recalibra circuitos y hasta te sugiere cómo mejorar el cableado. No hace magia. Pero reduce el trabajo manual y acelera el mantenimiento.

Por eso Amodei contó que en Anthropic ya hay ingenieros que no escriben código desde cero: dejan que el modelo lo genere y ellos lo editan. Y fue más lejos: estimó que estamos a solo 6 a 12 meses de que estos sistemas puedan hacer de punta a punta el trabajo de un ingeniero de software.

Hassabis, sin embargo, marcó un freno con una imagen menos “limpia”: en ciencias naturales el mundo real se impone. Allí la IA debe enfrentar la verificación física, es decir, comprobar en experimentos si una hipótesis funciona. Y subrayó otro límite: todavía no ve en la IA la capacidad de proponer hipótesis originales (ideas nuevas de verdad), lo que llamó el nivel más alto de creatividad científica.

El “interruptor” que puede cambiar el mercado laboral

La discusión no quedó en el laboratorio. Amodei advirtió que hasta la mitad de los empleos de oficina de nivel inicial podrían desaparecer en uno a cinco años. Hassabis observó que ya este año se nota una ralentización en la contratación de pasantes y becarios, atribuible al avance de estas herramientas.

Entonces, la aplicación práctica es directa y poco romántica: aprender a trabajar con IA empieza a ser un requisito básico. Hassabis recomendó volverse extremadamente competente en el uso de herramientas de IA para generar más valor que el que aporta una formación tradicional por sí sola.

Pero el debate también abrió una ventana más amplia. Hassabis dijo que su mayor temor no es solo el empleo: es la pérdida de significado y propósito si la productividad deja de ser el centro. Se declaró moderadamente optimista y mencionó la exploración espacial como ejemplo de nuevas metas colectivas.

Riesgos y reglas: chips, bioterrorismo y una carrera sin árbitros

Además, Amodei fue categórico con el costado geopolítico. Criticó la venta de semiconductores avanzados a adversarios, comparándolo con vender armas nucleares a Corea del Norte por beneficio económico. Y advirtió sobre riesgos de bioterrorismo facilitados por IA y la falta de instituciones preparadas.

El dato industrial también funcionó como termómetro de época: Amodei reveló que Anthropic pasó de 100 millones de dólares de ingresos en 2023 a 1.000 millones en 2024 y proyectó 10.000 millones para 2025. Hassabis, por su parte, sostuvo que DeepMind volvió a la cima con el lanzamiento de Gemini 3 y que recuperaron una mentalidad de startup para acelerar ciclos.

La clave final, coincidieron ambos, será cuándo aparezcan sistemas capaces de diseñar otros sistemas de IA. Ahí se juega el “interruptor” de época: una era de maravillas o una emergencia total. Y, como en cualquier casa con nuevo cableado, la diferencia la hará quién instala las reglas antes de que salten las chispas.