En el marco del Foro Económico Mundial en Davos, un selecto grupo de periodistas de distintos continentes se reunió para participar de un encuentro exclusivo con uno de los mayores referentes de la inteligencia artificial.
Antes de la charla principal, el clima se distendió durante un cóctel donde los representantes de la prensa intercambiaron impresiones y expectativas. Infobae fue el único medio latinoamericano presente en la cita.
Demis Hassabis, director ejecutivo de Google DeepMind, planteó que la inteligencia artificial general (AGI) está cada vez más cerca, aunque advirtió que aún restan avances técnicos críticos por lograr: “Quizá necesitamos uno o dos grandes avances más para lograr una inteligencia artificial general”.
El directivo de Google DeepMind destacó que, a pesar del escepticismo reciente sobre los límites de los modelos de lenguaje de gran escala (LLM), siempre han percibido “mejoras constantes”. “Nunca cuestionamos el progreso”, afirmó a Infobae.
Según Hassabis, la industria todavía consigue “extraer mucho más de las arquitecturas existentes” a través de “preentrenamiento, posentrenamiento y metodologías innovadoras”. Señaló que aún hay margen para perfeccionar los modelos con las técnicas actuales y nuevas variantes.
Sin embargo, alcanzar la inteligencia artificial general implica superar barreras técnicas todavía sin resolver. “Tal vez hacen falta uno o dos avances importantes, principalmente en memoria, aprendizaje continuo y razonamiento a largo plazo”, admitió.
Resaltó la importancia de que los sistemas pueden “almacenar sólo lo relevante y ejecutar planes prolongados”, emulando las capacidades humanas.
Explicó que, por ahora, “los modelos no pueden personalizarse ni modificar su estructura después del entrenamiento”. Hassabis enfatizó: “Nos gustaría que los sistemas de IA puedan aprender en el mundo real, personalizarse y cambiar con el tiempo, y eso todavía no se ha resuelto”.
Acerca de la definición de AGI, Hassabis se desmarcó de quienes afirman que ya se ha llegado a ese nivel. “No creo que la AGI deba convertirse en un término de mercadotecnia”, sostuvo ante Infobae.
Para él, el concepto consiste en “un sistema que pueda exhibir todas las capacidades cognitivas humanas, y me refiero a todas: la creatividad científica de descubrir nuevas teorías, como Einstein, y el ingenio artístico de crear géneros inéditos, como Picasso o Mozart”.
Agregó que la superinteligencia, en cambio, representa otro rango: “Eso implicaría capacidades más allá de cualquier ser humano, como pensar en catorce dimensiones o conectar datos de satélites directamente al cerebro”. Según Hassabis, la AGI “debe igualar, no superar, el alcance humano”.
Sobre aplicaciones concretas, Hassabis identificó las gafas inteligentes como la próxima gran apuesta tecnológica para Google. La razón, enfatizó, es que “el teléfono no es el formato adecuado para interactuar permanentemente con la IA en la vida diaria”.
Explicó que los asistentes digitales podrían brindar una experiencia más próxima. “El siguiente paso será una integración fluida en gafas inteligentes, y estamos cerca de lograrlo con Gemini 3”, reveló a Infobae.
Además, adelantó alianzas estratégicas con Warby Parker, Gentle Monster y Samsung, y adelantó que esperan presentar nuevos dispositivos “pronto, quizá durante el verano”. Hassabis definió el mayor desafío: “Crear un asistente digital universal que esté presente en todos los contextos cotidianos y que entienda las necesidades del usuario”.
En cuanto al modelo de negocio para la IA, Hassabis desmintió algunos rumores sobre Google. “No tenemos planes actuales de incluir publicidad en la app de Gemini; para nosotros, lo más importante es la confianza y la privacidad del usuario”, aseguró.
Detalló que la publicidad podría interferir en la relación entre usuario y asistente digital: “Se debe evitar que el modelo publicitario confunda al usuario respecto a las recomendaciones que recibe. La privacidad y la seguridad deben ser prioritarias”.
Al reflexionar sobre el impacto de la inteligencia artificial, Hassabis observó que estas tecnologías ya modifican el trabajo intelectual. Comparó esta transformación con la que se produjo en el ámbito de los juegos, donde la pasión humana persiste a pesar del avance de las máquinas. “Eso es posible porque somos sistemas de inteligencia general; los seres humanos somos capaces de inventar ciencia y herramientas, lo que nos diferencia del resto del reino animal”, manifestó a Infobae.
Hassabis también abordó temás psicológicos asociados a la automatización. “El propósito y el significado también están en juego, porque muchos encontramos sentido en el trabajo que realizamos”, reconoció.
Por ello, consideró necesario impulsar “una nueva reflexión filosófica para navegar los cambios de época”. Inspirado en los cambios posteriores a la Revolución Industrial, sugerió que los nuevos significados surgirán fuera del ámbito económico, en terrenos como el arte, la exploración o el deporte.
Sobre el horizonte temporal, Hassabis estimó que la inteligencia artificial general podría llegar en “cinco a diez años”, aunque advirtió que “queda mucho por descubrir en términos de nuevas arquitecturas y modelos de aprendizaje”. Subrayó que el desafío no es solo de ingenería, sino también filosófico.
Concluyó por recordar que, por novedoso que sea el campo, no lo es en tanto fenómeno de la conducta humana: la clave del progreso de la especie ha sido la capacidad para crear herramientas y adaptarse a los cambios, piedra angular de las conquistas tecnológicas actuales.
Sir Demis Hassabis (Orden del Imperio Británico y Caballero) es investigador en inteligencia artificial, empresario y ganador del Premio Nobel. Es cofundador y director ejecutivo de DeepMind, una de las compañías líderes mundiales en inteligencia artificial, fundada en 2010 y adquirida por Google en 2014. Bajo su liderazgo, DeepMind ha desarrollado avances históricos como AlphaGo, el primer programa que derrotó a un campeón mundial en el juego de Go, y AlphaFold, que resolvió el desafío científico de predecir la estructura tridimensional de proteínas, clave para el desarrollo de medicamentos y la comprensión de enfermedades.
En 2024 el Comité Nobel lo reconoció con su premio en Química 2024 por su labor en predicción de estructuras proteicas, y ha sido citado más de 200.000 veces en publicaciones científicas. Es miembro de la Royal Society y de la Royal Academy of Engineering, y fue incluido en la lista Time de las personas más influyentes en 2017 y 2025.
