AGI

Marc Andreessen, cuando se le pidió en el podcast de Lenny Rachitsky en febrero de 2026 que definiera la AGI, dio tres respuestas: una IA capaz de producir una investigación equivalente a una tesis doctoral, el punto en que una IA toma el control de su propio desarrollo y se mejora a sí misma, y la pragmática, que lo sabremos cuando lleguemos a ese punto. Necesitar tres intentos es el rasgo definitorio del concepto. La AGI es el objetivo declarado de los grandes laboratorios de IA, sistemas sustituibles por humanos, sin una prueba establecida de haber llegado.

Luc Julia, cocreador de Siri, rechaza la premisa. Su libro «L'IA n'existe pas» sostiene que los sistemas actuales realizan un reconocimiento de patrones sofisticado en lugar de inteligencia, que no razonan ni comprenden ni aprenden genuinamente, y que la AGI es improbable con los enfoques actuales, quizá imposible. Atribuye el entusiasmo a intereses comerciales más que a la realidad técnica. «Arvind Narayanan» sostiene una posición igualmente opuesta.

Ethan Mollick, en julio de 2024, trata el desacuerdo como un problema de planificación. Una encuesta de 2023 a informáticos situó la fecha mediana de la AGI en 2047, con una probabilidad del diez por ciento antes de 2027, mientras que los líderes de la IA anuncian plazos de 2027 o cinco años. La respuesta de Mollick es una planificación por escenarios a través de cuatro futuros: estancamiento, crecimiento lineal, crecimiento exponencial, AGI. Invoca el precedente de la ley de Moore, en el que una expectativa tecnológica se convirtió en un objetivo motivador y luego en una profecía autocumplida. Ese precedente deja la pregunta abierta: si la AGI nombra un destino, o si organiza el comportamiento de una industria hacia uno.