Recientemente, durante una cena con líderes empresariales en San Francisco, hice un comentario que generó un ambiente tenso. Pregunté si creían que la inteligencia artificial (IA) actual podría alcanzar algún día una inteligencia similar a la humana, conocida como AGI. Este tema es más controvertido de lo que parece. En 2025, muchos directores ejecutivos de tecnología están convencidos de que los modelos de lenguaje grande (LLMs), que impulsan chatbots como ChatGPT y Gemini, podrían alcanzar una inteligencia humana o incluso superior en el corto plazo. Por ejemplo, Dario Amodei, CEO de Anthropic, escribió que una IA excepcionalmente poderosa podría llegar tan pronto como en 2026 y ser “más inteligente que un ganador del Premio Nobel en la mayoría de los campos relevantes”. Por otro lado, Sam Altman, CEO de OpenAI, afirmó que su empresa sabe cómo construir IA “superinteligente” y predijo que podría “acelerar masivamente el descubrimiento científico”.
Sin embargo, no todos están convencidos por estas afirmaciones optimistas. Un grupo de líderes en IA es escéptico sobre la capacidad de los LLMs actuales para alcanzar la AGI, a menos que se produzcan innovaciones significativas. Thomas Wolf, cofundador y director científico de Hugging Face, criticó algunas de las visiones de Amodei, calificándolas de “pensamiento iluso”. Según Wolf, los avances significativos no provienen de responder preguntas conocidas, que es lo que la IA hace bien, sino de formular preguntas que nadie ha pensado. En su opinión, los LLMs actuales no están a la altura de esta tarea.
Wolf escribió su artículo porque siente que hay demasiado entusiasmo sobre la AGI y no suficiente evaluación seria sobre cómo lograrla. Cree que, tal como están las cosas, hay una posibilidad real de que la IA transforme el mundo en un futuro cercano, pero que no alcance la inteligencia humana o superinteligencia. Muchos en el mundo de la IA están fascinados por la promesa de la AGI, y quienes no creen que sea posible a menudo son etiquetados como “anti-tecnología”. Aunque algunos podrían considerar a Wolf un pesimista, él se ve a sí mismo como un “optimista informado”, alguien que quiere avanzar en la IA sin perder de vista la realidad.
No es el único líder de IA con predicciones conservadoras. Demis Hassabis, CEO de Google DeepMind, ha mencionado que la industria podría estar a una década de desarrollar la AGI, señalando que hay muchas tareas que la IA no puede realizar hoy. Yann LeCun, científico jefe de IA en Meta, también ha expresado dudas sobre el potencial de los LLMs, afirmando que la idea de que puedan alcanzar la AGI es “absurda” y pidiendo arquitecturas completamente nuevas para la superinteligencia.
Kenneth Stanley, un exinvestigador principal de OpenAI, está explorando cómo construir IA avanzada con los modelos actuales. Ahora es ejecutivo en Lila Sciences, una nueva startup que ha recaudado 200 millones de dólares para innovar científicamente a través de laboratorios automatizados. Stanley se dedica a extraer ideas originales y creativas de los modelos de IA, un área de investigación conocida como “apertura”. Lila Sciences busca crear modelos de IA que puedan automatizar todo el proceso científico, comenzando por formular buenas preguntas y hipótesis que lleven a descubrimientos.
Stanley considera que la creatividad es un paso clave hacia la AGI, pero reconoce que construir un modelo de IA “creativo” es más fácil decirlo que hacerlo. Los optimistas como Amodei mencionan métodos como los modelos de “razonamiento” de IA, que utilizan más poder de cómputo para verificar su trabajo y responder preguntas de manera más consistente, como evidencia de que la AGI no está tan lejos. Sin embargo, Stanley señala que generar ideas y preguntas originales puede requerir un tipo diferente de inteligencia.
Para diseñar modelos de IA verdaderamente inteligentes, Stanley sugiere que necesitamos replicar algorítmicamente el gusto subjetivo humano por las nuevas ideas. Los modelos de IA actuales funcionan bien en dominios académicos con respuestas claras, como matemáticas y programación, pero es mucho más difícil diseñar un modelo de IA para tareas más subjetivas que requieren creatividad, que no siempre tienen una “respuesta correcta”.
Stanley está contento de que el campo de la apertura esté recibiendo más atención, con laboratorios de investigación dedicados en Lila Sciences, Google DeepMind y la startup de IA Sakana trabajando en el problema. Está comenzando a ver más personas hablar sobre la creatividad en la IA, pero cree que aún queda mucho trabajo por hacer. Wolf y LeCun probablemente estarían de acuerdo. Se les podría llamar los realistas de la IA: líderes que abordan la AGI y la superinteligencia con preguntas serias y fundamentadas sobre su viabilidad. Su objetivo no es desestimar los avances en el campo de la IA, sino iniciar una conversación amplia sobre lo que está impidiendo que los modelos de IA actuales alcancen la AGI y la superinteligencia, y trabajar para superar esos obstáculos.
