The Road to Artificial General Intelligence: Understanding the Evolving Compute Landscape of Tomorrow. MIT Technology Review Insights. En colaboración con Arm. Agosto de 2025.
El artículo aborda el núcleo del desafío de la Inteligencia Artificial General (AGI): los modelos actuales, capaces de escribir código o descubrir fármacos, todavía fracasan en tareas simples que cualquier persona puede resolver en minutos. Esta paradoja refleja la dificultad de crear una IA que no solo sobresalga en dominios específicos, sino que iguale o supere la inteligencia humana en múltiples campos. La pregunta central es si la actual revolución de la IA puede realmente dar ese salto, y cuáles serían los habilitadores clave —hardware, software o una combinación de ambos— necesarios para hacerlo posible.
Expertos del sector ofrecen predicciones audaces. Dario Amodei, cofundador de Anthropic, anticipa la llegada de una “IA poderosa” tan pronto como en 2026. Según él, esta tendría propiedades extraordinarias: inteligencia de nivel Nobel en dominios concretos, capacidad de moverse entre interfaces como texto, audio o entornos físicos, y la autonomía para razonar hacia metas propias, en lugar de limitarse a responder preguntas. Por su parte, Sam Altman, CEO de OpenAI, asegura que ya empiezan a verse características similares a la IAG, con un potencial transformador comparable al de la electricidad o internet. Destaca que el progreso se debe a tres factores: la mejora continua en el entrenamiento y los datos, el abaratamiento del cómputo y un valor socioeconómico que describe como “superexponencial”.
El optimismo no se limita a los fundadores de startups. Proyecciones agregadas indican al menos un 50% de probabilidad de que los sistemas de IA alcancen varios hitos de AGI antes de 2028. Encuestas de expertos sugieren que la probabilidad de que las máquinas superen a los humanos en todas las tareas sin ayuda externa es del 10% para 2027 y del 50% para 2047. Además, los plazos se acortan con cada nuevo avance: lo que con GPT-3 se estimaba en 50 años, a finales de 2024 ya se veía factible en cinco años. Para Ian Bratt, vicepresidente de tecnología de machine learning en Arm, los grandes modelos de lenguaje y razonamiento ya están transformando prácticamente todas las industrias, y son la antesala de este cambio radical.
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