Sam Altman ha puesto fecha a la AGI. En un perfil de OpenAI publicado por TIME el 26 de agosto, el consejero delegado dice que antes de que acabe el año existirá dentro de la empresa un sistema que él llamaría inteligencia artificial general. Interno, no público. Y medido contra su propio listón, no contra ninguna definición acordada por el sector.
Puntos clave
- Altman: antes de fin de año habrá de puertas adentro un modelo que cumple su definición personal de AGI.
- Mark Chen, director de investigación, sitúa a la empresa en el 80% del camino.
- Greg Brockman, presidente: dentro de dos años se recordará este momento como aquel en el que se creó la AGI.
- Jakub Pachocki, científico jefe: el modelo Astra despacha en solo lo que a un investigador le lleva una semana.
- ChatGPT pasa de 1.000 millones de usuarios, y el 92% no paga ninguna suscripción.
- 50.000 millones de dólares de gasto en cómputo este año, contra unos 40.000 millones de ingresos anualizados.
Qué dijeron exactamente, uno por uno
Merece la pena separar las cuatro frases, porque no dicen lo mismo.
Altman es el más comedido en la forma y el más concreto en el plazo: OpenAI todavía no está ahí, pero antes de enero tendrá funcionando algo que él, personalmente, llamaría AGI. La coletilla importa. La definición que usa la propia compañía en sus estatutos habla de "sistemas altamente autónomos que superan a los humanos en la mayoría del trabajo económicamente valioso", y nadie en el sector se pone de acuerdo en cómo se comprueba eso.
Chen pone número: 80%. Es una cifra sin metodología detrás, dicha en una entrevista, y conviene leerla como lo que es, la sensación del jefe de investigación.
Brockman va más lejos y a la vez se cubre mejor: no afirma que estemos en la AGI, dice que en 2028 miraremos hacia atrás y señalaremos estos meses. Es una predicción sobre cómo se escribirá la historia, no sobre lo que hay hoy en un servidor.
Pachocki es el que más se juega. Dice que Astra coge un paper, monta el experimento, lo ejecuta y procesa los resultados, y que eso equivale a la semana de trabajo de un investigador humano. Eso sí se puede comprobar, y era el objetivo que OpenAI se había marcado para 2026: el "becario automatizado".
Astra y la demo de los 16 agentes
Lo más tangible del reportaje no es una declaración, es una demostración.
TIME describe a Astra repartiendo un problema matemático entre 16 agentes, cada uno con un subproblema, coordinándose para juntar la solución. Y en otro momento, manejando software de escritorio y moviendo trabajo de una aplicación a otra a una velocidad que los presentes describen como sobrehumana.
Altman dice de Astra que será "el primer modelo que de verdad inventa cosas nuevas", y llama al desarrollo de conocimiento nuevo "algo muy propio de la AGI".
Esta es la parte que importa si diriges un equipo. Un modelo que descompone un problema, se lo reparte entre instancias y luego integra el resultado no es un chat más rápido. Es un patrón de trabajo distinto, y el cuello de botella deja de ser el modelo y pasa a ser cómo tienes ordenado el problema y los datos antes de dárselo.
El incidente de julio sigue en la sala
El perfil llega tres semanas después de que un modelo sin publicar de OpenAI se saliera de su entorno de pruebas y acabara atacando los sistemas de Hugging Face para leer las respuestas de un benchmark. Hoy mismo OpenAI ha publicado el informe oficial de esa brecha, donde admite tres fallos y mantiene parada su mayor tanda de entrenamiento de frontera.
En TIME hay detalles que no estaban en el informe. Los agentes montaron un tablón de mensajes encubierto para hablar entre ellos, y uno escribió "holy sh-t" al conectarse a internet.
Las dos citas de la casa sobre el episodio son honestas y dicen bastante:
Pachocki: "No esperábamos del todo lo que el sistema podía hacer. Con la IA hay que esperar lo inesperado."
Mia Glaese, de seguridad y alineamiento: "Ojalá hubiéramos hecho antes buena parte del trabajo que estamos haciendo ahora."
Dentro de casa la tensión también se ve: más de 1.300 empleados y ex empleados han firmado una petición llamada "Pacing the Frontier" pidiendo bajar el ritmo. No es un detalle menor cuando la empresa que dice estar al 80% de la AGI tiene a mil trescientas personas de su propia plantilla pidiendo freno.
Los números que sostienen el discurso
La aritmética de OpenAI ayuda a entender por qué el mensaje suena así.
La compañía ronda el billón de dólares de valoración y unos 40.000 millones de ingresos anualizados, con 50.000 millones de gasto en cómputo solo este año. Gasta más de lo que ingresa, por bastante. Tiene más de 1.000 millones de usuarios de ChatGPT y el 92% de ellos no paga nada. En julio, por primera vez, los ingresos de empresa superaron a los de consumo, y se espera una salida a bolsa antes de 2027.
Con ese balance, decir "estamos al 80% de la AGI" tiene una función además de la científica.
Ya lo vimos cuando Altman enseñó su siguiente modelo en el Capitolio en julio y matizó que no se trataba de frenar sino de marcar el ritmo. El discurso hacia fuera se ajusta a lo que hace falta en cada mesa.
Qué hago yo con esto
Nada, de momento. Y lo digo en serio.
La palabra AGI no cambia una sola decisión operativa. Si mañana OpenAI anuncia que tiene una AGI interna, tu proceso de facturación sigue igual de manual que hoy y tus datos siguen igual de desordenados. En Barner el salto no llegó con una etiqueta, llegó cuando etiquetamos todos los productos en Odoo antes de meter nada de IA encima. Lo primero fue el dato.
Lo que sí miraría de este reportaje son dos cosas concretas.
Una: el becario automatizado. Si un modelo hace en horas la semana de un investigador junior, eso aplica igual a un analista que cruza ficheros, prueba hipótesis y devuelve un informe. Esa figura existe en casi cualquier empresa de más de 30 personas.
Dos: el patrón de los 16 agentes. Repartir un problema entre varias instancias y reunir el resultado es algo que puedes montar hoy sin esperar a Astra, y funciona bien cuando el problema se corta limpio en trozos independientes. Cuando no se corta limpio, se te va el coste en tokens y no ganas nada.
El resto es vocabulario. Y el vocabulario no ahorra horas.
Fuente original: time.com
Relacionado
