El 3 de septiembre de 2026, OpenAI presentó Astra, su nuevo modelo de inteligencia artificial, y afirmó que la inteligencia artificial general (AGI, por sus siglas en inglés) podría haber llegado o estar muy cerca. La noticia ha generado un intenso debate en Silicon Valley y en la comunidad científica, pues el término AGI, antaño confinado a papers técnicos, se ha convertido en un concepto esquivo que mueve inversiones millonarias y alimenta temores sobre el futuro de la humanidad.
¿Qué es realmente la AGI?
La inteligencia artificial general se refiere a una IA con capacidad de comprender, aprender y aplicar conocimiento en una amplia variedad de tareas, al nivel de un ser humano. Sin embargo, no existe una definición única. Para algunos, ya se alcanzó hace años; para otros, los sistemas actuales carecen de facultades esenciales como la creatividad o el aprendizaje continuo.
Ben Goertzel, pionero de la AGI y fundador de SingularityNET, recuerda que en los años 90, hablar de máquinas pensantes era considerado una locura. “Si siquiera mencionabas construir máquinas pensantes reales, la gente pensaba que eras un chiflado”, señala. Él y otros soñaban con máquinas que superaran a los humanos, lo que llamamos superinteligencia artificial (ASI). “El nivel humano es un punto arbitrario”, afirma.
La confusión entre AGI y ASI
Con el tiempo, el término AGI se ha fusionado con el de superinteligencia. Blaise Agüera y Arcas, vicepresidente de Tecnología y Sociedad en Google, explica: “Muchos ahora usan ‘AGI’ para referirse a ASI, o a algo más, como si tuviera alma o conciencia”. Pero la inteligencia y la generalidad son dimensiones independientes. Una calculadora es sobrehumana pero limitada; los primeros modelos de lenguaje eran generales aunque poco articulados.
Agüera y Arcas sostiene que “obtuvimos AGI cuando empezamos a tener lenguaje”. En un ensayo de 2023, él y Peter Norvig de Stanford argumentaron que los grandes modelos de lenguaje (LLM) ya eran AGI porque pueden realizar tareas para las que no fueron entrenados explícitamente. El lenguaje, dice, es una tarea “AGI-completa”: una vez dominada, habilita capacidades más amplias.
Los escépticos: aún falta mucho
No todos comparten ese optimismo. Joscha Bach, del Instituto de Conciencia Artificial de California, afirma que un sistema verdaderamente inteligente no debería necesitar devorar todo Internet ni consumir enormes cantidades de cómputo para una consulta simple. “Tendríamos un sistema mucho más compacto que nosotros, que ha leído mucho menos, pero que aprende y razona mucho mejor”, dice.
Goertzel, tras probar Astra, opina que no hace nada que él no pueda hacer, solo que más rápido. Reconoce que eso es útil, pero le falta chispa creativa. Además, los modelos actuales no aprenden de la experiencia de forma continua. “Pueden aprender temporalmente durante una sesión, pero nada de ese aprendizaje se incorpora permanentemente”, apunta Agüera y Arcas.
El futuro: ¿habrá un momento AGI?
Quizás la lección sea que necesitamos menos generalizaciones y más matices. La IA no es un monolito. No hay que elegir entre estar a favor o en contra. Es posible desarrollar sistemas que ayuden a curar enfermedades mientras se frenan aquellos que podrían lanzar ciberataques masivos.
Tal vez no haya un momento AGI porque la inteligencia no es una sola cosa. La AGI, como la definamos, no resolverá el cambio climático ni el hambre mundial, porque el obstáculo no es saber qué hacer, sino hacerlo. Exigimos sofisticación a las máquinas; quizá deberíamos empezar a exigírsela también a los humanos.
