Masayoshi Son, el multimillonario fundador de SoftBank, ha lanzado una afirmación que reordena el debate sobre los plazos de la inteligencia artificial: según él, OpenAI ya utiliza modelos de IA para diseñar sus próximos modelos, y la superinteligencia artificial podría llegar en aproximadamente dos años. El plazo sitúa ese momento potencial en 2028, una fecha que muchos profesionales en activo verán con sus propios ojos.
De 10 años a 2: el recorte que nadie esperaba
En 2024, el propio Son había fijado en 10 años la llegada de la superinteligencia artificial. Ahora, en una entrevista con CNBC, ha recortado ese horizonte hasta los 2 años. No es un ajuste menor: es dividir por cinco una estimación que ya era audaz.
Son explicó que su nueva convicción nace de conversaciones directas con Sam Altman, consejero delegado de OpenAI, y con ingenieros de la compañía. Según relató, esas fuentes internas le confirmaron que un modelo de IA ya está participando en el diseño del siguiente modelo de la empresa.
El salto conceptual es significativo. Si un sistema de IA puede optimizar el diseño de su sucesor, el proceso deja de depender exclusivamente del ingenio humano y pasa a retroalimentarse con una velocidad que los equipos de investigación humanos no pueden igualar.
Qué significa que la IA diseñe a la siguiente IA
La idea que describe Son no es nueva en los círculos académicos de inteligencia artificial, pero sí lo es su aparente implementación práctica en una empresa de primer nivel. El concepto se conoce informalmente como mejora recursiva: un sistema que contribuye a crear una versión más capaz de sí mismo.
La analogía que circula en el contenido original es precisa: es como si el arquitecto que diseña tu casa fuera sustituido por un programa capaz de diseñar arquitectos mejores que él. La cadena se retroalimenta sola, sin que ningún eslabón humano tenga que intervenir en cada iteración.
OpenAI confirmó que ya utiliza inteligencia artificial en partes de su proceso de desarrollo. Sin embargo, la empresa no ofreció detalles sobre modelos no publicados ni sobre el alcance exacto de esa participación. La confirmación existe; la transparencia, no.
Sam Altman y la cultura del plazo comprimido
Sam Altman lleva años comprimiendo sus propias estimaciones sobre el ritmo de avance de la IA. En distintas apariciones públicas ha sugerido que los modelos actuales ya superan a la mayoría de los humanos en tareas específicas, y que la brecha se amplía con cada nueva versión.
La relación entre Altman y Son no es casual ni nueva. SoftBank es uno de los grandes inversores del ecosistema tecnológico global, y la visión de Son sobre la IA ha estado alineada con la de OpenAI durante años. Que Son cite conversaciones con Altman como fuente de su actualización de plazo refuerza la lectura de que ambos comparten un marco de expectativas muy acelerado.
Lo que resulta difícil de separar, en este contexto, es la convicción genuina del análisis técnico y el interés financiero de un inversor con posiciones en el sector. Son tiene razones económicas para que el mercado crea que la superinteligencia está cerca. Eso no invalida su argumento, pero obliga a leerlo con ese filtro activo.
El sector ante una afirmación sin verificación pública
La comunidad investigadora en inteligencia artificial está lejos del consenso sobre qué es exactamente la superinteligencia y cuándo podría materializarse. Algunos de los investigadores más respetados del campo sitúan ese momento en décadas, no en años. Otros, como los vinculados a organizaciones como OpenAI o DeepMind, han ido acortando sus estimaciones a medida que los modelos superaban benchmarks que se creían inalcanzables a corto plazo.
El problema central de la afirmación de Son es que descansa en fuentes privadas. No hay un paper publicado, no hay una demostración técnica abierta, no hay un benchmark concreto que respalde la idea de que un modelo de OpenAI está diseñando activamente al siguiente. La confirmación de la empresa es genérica y no añade precisión técnica.
Eso no significa que la afirmación sea falsa. Significa que, por ahora, es la palabra de un inversor que cita conversaciones privadas con el fundador de una empresa en la que tiene intereses. El periodismo exige distinguir entre ambas cosas.
Por qué importa el plazo de 2028 para el mercado laboral y la industria
Si la superinteligencia artificial llegara en torno a 2028, las implicaciones para el mercado laboral y la estructura de la industria tecnológica serían de una magnitud que los modelos económicos actuales no están preparados para procesar. No como metáfora: literalmente, los modelos de proyección de empleo que usan gobiernos y organismos internacionales trabajan con horizontes de automatización mucho más graduales.
El debate sobre la automatización del trabajo cognitivo ha cobrado fuerza desde la llegada de los modelos de lenguaje a gran escala en 2022 y 2023. Sectores como el jurídico, el financiero, el periodístico o el de la programación de software ya están absorbiendo herramientas de IA en sus flujos de trabajo diarios. Pero eso es automatización parcial, no sustitución sistémica.
Una IA capaz de diseñar IAs más inteligentes que ella misma implicaría un punto de inflexión cualitativamente distinto. Las empresas que hoy invierten en infraestructura de IA, los gobiernos que legislan sobre ella y los trabajadores que adaptan sus perfiles profesionales están tomando decisiones basadas en plazos mucho más largos que dos años.
El historial de predicciones en la industria de la IA
La historia reciente de la inteligencia artificial está llena de predicciones que se cumplieron antes de lo previsto y de otras que llevan décadas incumplidas. Los coches autónomos de nivel 5 se anunciaron como inminentes en 2016 y 2017; en 2025, la conducción completamente autónoma sin supervisión humana sigue siendo una promesa parcialmente cumplida en entornos controlados.
Por el contrario, los modelos de lenguaje como GPT-4 superaron en 2023 las expectativas que muchos investigadores tenían para 2027 o 2028 en tareas de razonamiento y generación de texto. El campo avanza de forma desigual: más rápido en algunas capacidades, más lento en otras.
Masayoshi Son tiene un historial propio de predicciones ambiciosas. Su tesis de inversión en SoftBank Vision Fund se construyó sobre la convicción de que la IA transformaría todos los sectores en plazos cortos. Algunas de esas apuestas generaron pérdidas históricas, como la de WeWork. Otras, como las posiciones en empresas de semiconductores y robótica, han resultado más sólidas.
Lo que está en juego para ti
Si trabajas en un sector que ya usa herramientas de IA, la pregunta relevante no es si la superinteligencia llegará en 2 años o en 20. La pregunta es si las organizaciones en las que trabajas están tomando decisiones de inversión, formación y estructura organizativa basadas en plazos realistas o en el ruido del ciclo de noticias.
Las afirmaciones de Son, respaldadas parcialmente por la confirmación de OpenAI sobre el uso de IA en su propio desarrollo, alimentan ese ciclo. Pueden acelerar inversiones, cambiar prioridades regulatorias y modificar expectativas salariales en perfiles técnicos. Ese efecto es real aunque la superinteligencia no llegue en 2028.
¿Cuánto peso debería tener la palabra de un inversor con intereses directos en el sector a la hora de fijar el horizonte con el que planificas tu carrera o tu empresa?
Imagen ilustrativa generada con inteligencia artificial.
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