+18 La agi llega este año

La AGI llega este año: el fin del trabajo que divide a los expertos​

La inteligencia artificial general (AGI) está a punto de llegar. O no. Depende de a quién se le pregunte. Mientras unos sostienen que los últimos agentes de OpenAI han acelerado el calendario hasta hacer inevitable la superinteligencia en cuestión de meses, otros apuntan que los modelos actuales, lejos de mejorar, están dando peores resultados que sus versiones anteriores. La discusión, lejos de ser académica, tiene una consecuencia inmediata: si la AGI llega este año, millones de trabajos de oficina desaparecen. Si no llega, el hype habrá servido para que las empresas justifiquen despidos y reconversiones que ya estaban en marcha.

El anuncio que lo cambió todo​

El punto de partida es una predicción que circula desde hace meses: los agentes presentados por OpenAI han pasado de los razonadores a los agentes en solo cuatro meses. Estos agentes realizan tareas automáticas, lo que ha provocado un aumento exponencial en la investigación. Según esta tesis, ya hay rumores de que tienen el nivel 4, IA que aprende e investiga. Esta IA investigadora llegaría en solo dos o tres meses y permitiría que el modelo lea miles de artículos de investigación, ponga en práctica esos conocimientos y se automejore. Con ello, el nivel 5 se alcanzaría en cuestión de semanas. A partir de ahí, todo explotaría: la IA se mejoraría de manera exponencial, alcanzando la AGI en cuestión de días, y la superinteligencia en cuestión de horas.

El escenario, expuesto con entusiasmo casi religioso, tiene su reverso. Un artículo en Nature sostiene que ya hemos alcanzado la AGI, que los actuales LLMs pasan sin problemas el Test de Turing y funcionan como expertos en muchos dominios. Estamos a falta de una inteligencia superhumana que lo domine todo, pero eso no es necesariamente la definición de una AGI. Muchos argumentos contra la inteligencia de los LLM ya no se sostienen: no solo repiten lo aprendido, sino que razonan, manejan conceptos físicos, procesan distintos tipos de datos y resuelven problemas nuevos. Que no tengan cuerpo, metas propias o memoria permanente no los descalifica automáticamente.

¿Por qué unos ven la AGI inminente y otros la sitúan a 20 años?​

La discrepancia no es menor. Hay quien sostiene que Gemini 3 es muy superior a la mayoría de humanos y que la AGI se alcanzó en septiembre del año 2024 con los razonadores. En el extremo opuesto, un análisis más escéptico apunta que algo funcional puede llegar, pero superar el grado cognitivo de los humanos es dudoso hasta que existan ordenadores cuánticos. Podrán hacer muchas cosas y muy rápidas, y superar al 90% de la población, pero al 10% más inteligente, ese que aporta ideas felices ingeniosas, le hace falta capacidad más allá de leer datos y apuntar datos. Le faltan 20 años, concluye esta corriente.

Entre ambos extremos, una observación incómoda: los usuarios que están probando las últimas versiones de GPT y Claude notan que dan peores resultados que sus versiones anteriores. «De momento GPT-5 me está dando peor resultado que su versión anterior y Claude también lo noto flojeando. No sé qué han hecho, pero para mí han ido para atrás», señala un comentario. El uso principal: programación e investigación. Si los modelos empeoran en sus tareas clave, la predicción de una mejora exponencial se tambalea.

El impacto en el empleo: de la oficina al campo​

La consecuencia práctica de todo esto es el empleo. La mayoría de trabajos de oficina, esos de calentar la silla, a tomar por saco, resume una intervención. Y espera que no saquen robots en unos diez años y hagan también los trabajos manuales. Los que peor lo van a pasar son los que dicen que su remo está asegurado. La palabra «remo» —trabajo, en la jerga— aparece una y otra vez: antes de que termine el año ya no hará falta remar.

El impacto no es uniforme. Hay trabajos físico-creativos que no se van a reemplazar, apunta alguien. Hale, todos de vuelta al campo. Otro añade que en España habrá que sumar años hasta que se implemente todo: dile a un paleta que ha montado una pyme porque tenía un primo en una empresa del Ibex que si AGI, IA y todo eso. Un paletazo así desconfía al máximo de todo. La brecha entre lo tecnológico y lo emocional es brutal, sentencia un tercero. No dudo que tecnológicamente estemos listos para no tener que remar, pero hasta que los humanos lo asimilemos y lo pongamos en práctica, aún falta.

La advertencia de los que ya lo ven en marcha​

No todos son especulaciones. Hay datos concretos. Spotify reveló que sus mejores ingenieros no han escrito una sola línea de código desde diciembre gracias a un sistema interno de IA llamado Honk, basado en Claude. La compañía ha lanzado más de 50 nuevas funciones solo en 2025, con la IA permitiendo correcciones de errores en tiempo real y despliegues de funcionalidades. La anécdota, difundida en redes, sirve como ejemplo de que la sustitución de tareas cognitivas ya está ocurriendo en empresas punteras.

En paralelo, la integración de la IA en procesos productivos avanza por otra vía: granjas enteras de CPUs para implementar procesos en paralelo, simplificación, menores tiempos, productos personalizados. La AGI no llega este año, lo que llega son los agentes especializados para realizar trabajos específicos, con el mismo coste que un trabajador, pero el agente trabaja todas las horas, todos los días. La teoría es que las empresas que sustituyan a sus trabajadores por estos agentes ganarán en competitividad. La práctica está por ver.

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El punto exacto donde el análisis se atasca es el mismo que al principio: nadie sabe si la AGI llegará en meses o en décadas. Los que la ven inminente se apoyan en la velocidad de los últimos avances. Los escépticos, en que los modelos actuales a veces empeoran y en que la inteligencia general requiere algo más que leer y apuntar datos. Mientras tanto, las empresas ya están reorganizando sus plantillas con la excusa de la IA, llegue o no la AGI. Y los que estudiaban una FP de informática miran al horizonte con una mezcla de curiosidad y vértigo.