«No tenemos mucho tiempo»: el aviso del Nobel que dirige la IA de Google

Demis Hassabis, premio Nobel y director de Google DeepMind, avisó en la Universidad de Stanford de que la inteligencia artificial general llegará «hacia 2030» y de que «no tenemos mucho tiempo para prepararnos». Te explicamos, sin tecnicismos, qué significa eso para tu vida, tu trabajo y tu salud.

Imagina que uno de los ingenieros que mejor conoce el motor de un coche que va a 200 por hora se gira hacia ti y te dice, con calma: «En unos cinco años este coche va a triplicar su velocidad, y no estoy seguro de que la carretera esté preparada». No es un agorero de internet. No es un vendedor de humo. Es la persona que diseña el motor. Y acaba de ganar el Nobel.

Eso es, más o menos, lo que ocurrió el pasado 29 de mayo en el auditorio de la Escuela de Negocios de la Universidad de Stanford (California). Demis Hassabis —cofundador y director ejecutivo de Google DeepMind, el laboratorio de inteligencia artificial más premiado del mundo— se sentó a conversar con el presidente de la universidad, Jonathan Levin, y soltó una frase que dio la vuelta al planeta: que la llamada «inteligencia artificial general» podría llegar «hacia 2030, con un margen de un año arriba o abajo», y que la sociedad «no tiene mucho tiempo para prepararse para lo que eso significa».

La conversación completa está publicada en el canal oficial de Stanford Graduate School of Business y dura casi una hora. En La Prensa IA la hemos visto entera para traducírtela a un idioma que se entienda en la cocina de casa, no solo en un laboratorio. Porque lo que dijo Hassabis no va de robots de película: va de tu médico, de tu nómina y de la educación de tus hijos.

Vamos por partes.

Quién es Demis Hassabis y por qué deberías escucharle

Antes de creer o descreer una predicción, conviene saber quién la firma. Y aquí la trayectoria importa.

Hassabis fue niño prodigio del ajedrez: a los trece años era uno de los mejores del mundo para su edad. De adolescente diseñaba videojuegos que vendían millones de copias. Luego se cansó de intuir cómo funciona la mente humana y se puso a estudiarla en serio: se doctoró en neurociencia. Y en 2010 fundó DeepMind, una empresa con un plan de negocio que, según contó riéndose en Stanford, hacía que los inversores le mirasen con cara rara: «Paso uno, resolver la inteligencia. Paso dos, usarla para resolver todo lo demás».

Suena a chiste de garaje. Pero en 2024 ese mismo hombre recibió el Premio Nobel de Química, fue nombrado Sir por la reina de Inglaterra y ha aparecido varias veces en la lista de las cien personas más influyentes del mundo de la revista Time.

Dicho de otro modo: cuando Hassabis pone fecha al futuro, no lo hace desde la barra de un bar. Lo hace desde el asiento del conductor.

«Resolver la inteligencia»: la historia del videojuego que casi arruina a DeepMind

Para entender por qué Hassabis se atreve a poner fecha, hay que entender cómo empezó todo. Y empezó con un videojuego cutre de los años 70.

Cuando nació DeepMind, la empresa apenas tenía dinero. «Teníamos un par de millones de dólares, que hoy no darían ni para pagar a un becario», bromeó. Con ese dinero, en lugar de fabricar un producto para vender rápido, se pusieron a enseñar a una máquina a jugar al Pong, aquel tenis primitivo de dos rayas y una pelota.

La gracia era esta: no le dieron a la máquina ninguna pista sobre las reglas. No le dijeron dónde estaba la pelota ni cómo moverse. Solo le dejaron ver los píxeles de la pantalla, igual que los ve una persona, y le pusieron un único objetivo: gana puntos. Que aprendiera sola, a base de probar y equivocarse. Los técnicos llaman a eso «aprendizaje por refuerzo»; tú puedes llamarlo, sencillamente, aprender a base de palos, como aprende un niño a montar en bici.

Y aquí viene la parte humana de la historia. Durante semanas —«a mí me parecieron seis meses»— la máquina perdía 21 a 0 todas las partidas. Movía la raqueta a lo loco, sin sentido. El dinero se acababa. «Llegué a pensar: puede que hayamos llegado veinte años demasiado pronto», confesó Hassabis.

Hasta que un día la máquina, casi por casualidad, marcó un punto. Luego otro. Después empezó a ganar partidas. Y al final machacaba al ordenador. Ese instante, ese «primer punto», fue la prueba de que la idea funcionaba. A partir de ahí solo había que darle problemas más grandes.

La lección que se llevó Hassabis es la que puede resumir toda la revolución de la IA de los últimos años: cuando una de estas máquinas consigue el primer pequeño avance, casi siempre encuentra la manera de mejorar sola a partir de ahí. Y eso es exactamente lo que ha pasado desde entonces, a una velocidad que asusta.

AlphaGo: el día en que una máquina inventó una jugada que ningún humano había visto

El siguiente peldaño se llamó AlphaGo, y aquí la cosa dejó de ser un juego para convertirse en un aviso.

El Go es un juego de mesa oriental con más de 2.000 años de historia. Es endiabladamente difícil: hay más jugadas posibles en una partida de Go que átomos en el universo conocido. No se puede ganar «calculando por fuerza bruta» como hacía el famoso ordenador que derrotó a Kaspárov al ajedrez. En el Go mandan la intuición y el reconocimiento de patrones. Por eso se creía que a un ordenador le quedaban décadas para dominarlo.

En 2016, AlphaGo derrotó al campeón mundial, Lee Sedol. Pero lo importante no fue el marcador. Lo importante fue que, en mitad de la partida, la máquina jugó un movimiento que ningún gran maestro humano había hecho jamás en dos milenios. Una jugada nueva. Original. Bella, según los expertos.

Para Hassabis, ese fue el momento clave de su vida profesional. Si una máquina podía inventar algo verdaderamente nuevo en un juego, quizá podía inventar algo nuevo en la ciencia. «El día que volvimos de Seúl, arrancamos el proyecto AlphaFold», contó. Es decir: dejó los juegos y apuntó la misma tecnología contra uno de los grandes misterios de la biología.

AlphaFold: la medicina que regaló al mundo (y por la que ganó el Nobel)

Aquí está, probablemente, el ejemplo más importante de todo el artículo, porque demuestra que esto no es futurología, ya está cambiando vidas.

Nuestro cuerpo funciona gracias a las proteínas, unas piezas minúsculas que hacen prácticamente todo el trabajo dentro de las células. Cada proteína se pliega sobre sí misma formando una figura tridimensional muy concreta, como un origami complejísimo. Y conocer esa forma exacta es la llave para entender enfermedades y diseñar medicinas. El problema es que averiguar la forma de una sola proteína en un laboratorio podía costar años de trabajo. Se llevaba medio siglo intentándolo. Se conocían apenas 150.000 formas. Y hay más de 200 millones de proteínas.

AlphaFold, el sistema de DeepMind, aprendió a predecir esa forma en segundos. No en años: en segundos. Resolvió de golpe un problema que la humanidad llevaba 50 años atascada.

¿Y qué hicieron con semejante tesoro, que valía miles de millones? Aquí Hassabis tomó una decisión que dice mucho de él: lo regalaron. Publicaron gratis, en una base de datos abierta, la forma de los 200 millones de proteínas, para que cualquier investigador del planeta pudiera usarla. Hoy la utilizan más de tres millones de científicos en 190 países, prácticamente cada día.

«Nosotros solos solo podríamos haber arañado la superficie del impacto que esto puede tener», explicó. Gracias a ese regalo, los laboratorios que investigan enfermedades olvidadas —como la malaria o el zika, esas que las grandes farmacéuticas ignoran porque no dan dinero— pueden saltarse años de trabajo y ponerse directamente a buscar una cura. Por este avance, Hassabis compartió el Nobel de Química de 2024.

Recuerda este ejemplo, porque será clave al final: cuando la IA se usa bien, no sustituye a los científicos; los pone a correr.

«Estamos en las estribaciones de la singularidad»: qué quiso decir de verdad

Llegamos al titular. En un acto de Google, días antes de ir a Stanford, Hassabis dijo que estamos «en las estribaciones de la singularidad», y la frase corrió como la pólvora. En Stanford, Levin le pidió que se explicara. Y la explicación es más interesante que el titular.

«Estribaciones» son las primeras lomas antes de una gran cordillera. La imagen es la de alguien que empieza a subir y todavía no ve la cima, pero ya nota la pendiente. Con «singularidad», Hassabis se refiere a la nueva era que se abrirá cuando llegue la inteligencia artificial general, esa que él calcula para «hacia 2030».

¿Y qué es la «inteligencia artificial general», o AGI por sus siglas en inglés? Olvida los robots asesinos. La definición sencilla es esta: una inteligencia artificial capaz de aprender y resolver cualquier tarea intelectual que pueda hacer una persona, no una sola cosa. Las IA de hoy son especialistas: una traduce, otra dibuja, otra juega. La AGI sería una mente polivalente, como la nuestra, capaz de pasar de la física a la poesía y de ahí a organizarte la agenda.

«Creo que estamos a solo unos años de eso, tal vez hacia 2030, con un margen de un año arriba o abajo, lo cual es asombroso de pensar. La sociedad necesita oír esto, porque no tenemos mucho tiempo para prepararnos para lo que significa, y va a ser enormemente trascendental.»

Fíjate en el matiz, porque es importante y muchos titulares se lo saltaron: Hassabis no dice que la máquina vaya a dominar el mundo. Dice que estamos en el arranque de un cambio gigantesco y que llegamos con los deberes sin hacer.

«Diez veces la Revolución Industrial, diez veces más rápido»

Para que nos hagamos una idea del tamaño de lo que viene, Hassabis usó una comparación que se te queda grabada.

La Revolución Industrial —las máquinas de vapor, las fábricas, el tren— transformó el mundo por completo… a lo largo de un siglo. Pues bien, según él, la inteligencia artificial tendrá «diez veces el impacto de la Revolución Industrial, y diez veces más rápido». Es decir, un terremoto cien veces mayor, comprimido en una sola década en lugar de en cien años. Y aún se quedó corto a propósito: «probablemente es una infravaloración», añadió.

Aquí es donde el tono cambia. Hassabis no es un pesimista. Se define a sí mismo como «optimista prudente». Cree de verdad que esta tecnología puede ayudarnos a curar enfermedades, a frenar el cambio climático, a resolver la energía. «Estaría mucho más preocupado por esos problemas si no supiera que algo como la IA viene de camino», dijo.

Pero, y es un pero enorme, avisa de que un cambio tan bestia y tan veloz va a provocar sacudidas: en el empleo, en la economía y hasta en la manera en que entendemos el sentido de la vida. Y que no podemos dejar que lo resuelvan solos cuatro ingenieros de Silicon Valley.

«El público tiene razón en estar preocupado»

Levin le puso delante un dato incómodo: en muchos países, y especialmente en Estados Unidos, la gente ve la inteligencia artificial con recelo. Miedo al paro, a la vigilancia, al poder desmedido de las grandes tecnológicas.

La respuesta de Hassabis sorprende viniendo de quien viene: «Creo que el público tiene razón en estar preocupado». No lo negó ni lo maquilló. Reconoció que es una tecnología «de doble uso» —sirve para lo bueno y para lo malo— y pidió abiertamente que economistas, filósofos y científicos sociales se sienten a la mesa junto a los ingenieros, porque «la tecnología es solo una pieza de esto».

Curiosamente, señaló que en otros lugares el ambiente es muy distinto. Contó que en la India la IA entusiasma a los jóvenes, porque la ven como una oportunidad: por primera vez, cualquier persona con un móvil tiene acceso casi a las mismas herramientas que antes solo estaban en Silicon Valley, y con apenas unos meses de retraso. «Eso es algo increíble si te paras a pensarlo», dijo.

También lanzó un dardo elegante a algunos de sus colegas del sector, sin dar nombres: los acusó de comunicar «con demasiada certeza», de hablar como si el futuro ya estuviera escrito, a veces con «motivos ocultos» como levantar dinero. Su postura es la contraria: hay muchísima incertidumbre, nada está decidido, y precisamente por eso lo que hagamos en los próximos años es tan importante.

El problema de la «carrera hacia el abismo»

Uno de los momentos más honestos de la charla llegó cuando Levin le preguntó por la seguridad. ¿Deberían las empresas de IA autorregularse? ¿Debería intervenir el Gobierno?

Hassabis reconoció que el ambiente actual está lejos del ideal. Describió una «competición ferozmente intensa», «quizá la mayor que ha habido nunca en la industria tecnológica», con dos carreras encima de la mesa a la vez: la de las empresas entre sí, y la geopolítica entre Estados Unidos y China.

El problema, explicó con una imagen muy clara, es el del «dilema del prisionero»: si una empresa se toma su tiempo para hacer las cosas con cuidado y seguridad, corre el riesgo de que otra, más apresurada, se le adelante. Así que todos sienten la presión de correr. A eso lo llaman «la carrera hacia el abismo».

¿Su solución? No una regulación rígida, que llegaría siempre tarde —«si hubiéramos regulado esto hace dos años, hoy sería historia antigua»—, sino algo que él llama regulación «dinámica»: reglas ágiles, ligeras, capaces de adaptarse a toda velocidad e informadas por lo que de verdad está pasando en los laboratorios punteros. Anunció que este mismo año presentará un plan más detallado sobre cómo hacerlo.

Lo que Hassabis pediría que la IA NO tocara todavía

Una estudiante le hizo una pregunta preciosa: ¿qué no quieres que la IA toque en esta vida?

Su respuesta fue la consciencia. Es decir, la capacidad de sentir, de tener experiencias propias. Hassabis cree que las máquinas actuales no son conscientes —«son herramientas inteligentes, y eso ya es un reto enorme»— y recomendó ir con muchísimo cuidado antes de intentar crear máquinas que parezcan tener sentimientos.

Su propuesta es dar los pasos de uno en uno: primero, construir herramientas inteligentes que nos ayuden (eso ya sería la AGI); después, usar esas herramientas para entender mejor nuestro propio cerebro y definir con rigor qué es la consciencia; y solo entonces, si acaso, la sociedad decidiría si quiere cruzar esa segunda línea roja. «La inteligencia y la consciencia se pueden separar», dijo. «No hace falta lo segundo para tener lo primero. Es una elección.»

Es una distinción que a mucha gente le costará entender, pero resume su filosofía: inteligencia sí, criaturas artificiales con sentimientos, mejor no tengamos prisa.

Entonces, ¿qué hago yo con todo esto? El consejo para la gente normal

Aquí es donde la charla baja de las nubes y aterriza en tu día a día. Un estudiante le preguntó qué estudiaría él si volviera a empezar. Y la respuesta sirve para cualquiera, tenga 18 o 58 años.

No mires hacia otro lado. «El genio no vuelve a la lámpara», dijo. La IA no se va a ir, así que lo inteligente es aprender a usarla, no fingir que no existe.

Estas herramientas multiplican lo que ya sabes hacer. Hassabis insistió en una idea muy liberadora: hoy, una persona que estudia humanidades, que dirige un negocio o que tiene una idea en la cabeza pero nunca supo programar, puede convertir esa idea en algo real usando estas herramientas. Y quien ya es experto —un buen programador, un buen médico— puede hacer cien veces más. La IA, dijo, «democratiza» y a la vez potencia a los especialistas. No es un techo; es una palanca.

Va a haber cambios, pero también oportunidades enormes. «Lo único que puedo decirte con seguridad es que todo va a cambiar en los próximos diez años, probablemente más de lo que la gente supone», advirtió. «Pero en cualquier época de grandes cambios hay grandes oportunidades. Tiene que haberlas.»

Y cerró con la frase que mejor resume su mensaje, la que deberíamos apuntar en la nevera:

«Redoblad vuestra propia capacidad de decidir. El futuro todavía está por escribir. No hagáis caso a nadie que os diga lo contrario.»

En resumen: cinco ideas para quedarte tranquilo (y alerta)

No hace falta ser ingeniero para sacar algo en claro de todo esto. Si te quedas con cinco cosas, que sean estas:

1. La persona mejor situada del mundo para saberlo calcula que «hacia 2030» llegará una IA tan capaz como una mente humana. No es ciencia ficción; es la previsión de un premio Nobel.
2. No habla de robots que dominan el mundo, sino de un cambio económico y social del tamaño de diez revoluciones industriales, comprimido en una década.
3. Ya hay pruebas de que esto puede ser para bien: AlphaFold, regalado al mundo, está acelerando la lucha contra enfermedades que antes se ignoraban.
4. El propio Hassabis pide frenar y pensar: quiere a economistas, filósofos y gobiernos metidos en la conversación, no solo a los técnicos. Y da la razón a quien tiene miedo.
5. Para ti, el consejo es claro: no le des la espalda a estas herramientas, apréndelas, úsalas para potenciar lo que ya sabes… y recuerda que el futuro «todavía está por escribir».

La cordillera está ahí delante, entre la niebla. Según el hombre que dibuja los mapas, estamos empezando a subir. Lo sensato no es ni salir corriendo asustados ni mirar el móvil como si nada. Es calzarse bien las botas.

Fuente principal: conversación de Demis Hassabis con el presidente de Stanford, Jonathan Levin, publicada en el canal oficial de Stanford Graduate School of Business (29 de mayo de 2026). Foto: Arthur Petron, CC BY-SA 4.0, vía Wikimedia Commons.