AGI (inteligencia artificial general)

Definición

La AGI (artificial general intelligence, o inteligencia artificial general) designa una IA capaz de aprender y de resolver casi todas las tareas intelectuales que sabe hacer un ser humano, sin haber sido diseñada para cada una de ellas. Se opone a la IA «especializada»: un programa de ajedrez imbatible no sabe hacer una declaración de la renta.

La palabra es sencilla; la definición, no. Cada actor tiene la suya:

• OpenAI (carta de 2018): sistemas muy autónomos que superan a los humanos en la mayoría de los trabajos con valor económico. Una definición centrada en el trabajo.
• Google DeepMind (2023): una escala de varios niveles, de «emergente» a «sobrehumano», que cruza el rendimiento con la amplitud de tareas. Para sus autores, la AGI no es un interruptor, sino una progresión.
• Dan Hendrycks y un amplio grupo de investigadores, entre ellos Yoshua Bengio (2025): una IA que iguala la versatilidad y el dominio cognitivos de un adulto con estudios, medidos en diez aptitudes inspiradas en los tests de psicología humana. Según esta escala, GPT-4 obtenía un 27 % y GPT-5 un 57 %, con una debilidad marcada en la memoria a largo plazo.

Por qué todo el mundo habla de ella

La AGI es el objetivo declarado de varios grandes laboratorios, entre ellos OpenAI (está en su carta) y Google DeepMind. Sirve de brújula para inversiones masivas en centros de datos. Sus defensores ven en ella una ruptura histórica: «trabajadores» digitales disponibles en masa y descubrimientos científicos acelerados. Eso es también lo que preocupa: una IA general, autónoma y mal alineada con nuestras intenciones plantearía riesgos de otra magnitud.

Dónde estamos (octubre de 2026)

• Los anuncios se multiplican. El 3 de septiembre de 2026, al presentar GPT-6 Astra, Greg Brockman, presidente de OpenAI, dijo creer que este modelo podría marcar la llegada de la AGI, y cerró con «Bienvenidos a la era de la AGI». Aun así, dejó a los usuarios la tarea de juzgar.
• Las verificaciones independientes son más matizadas. La fundación ARC Prize, cuya prueba ARC-AGI-3 se citó como apoyo, recuerda que ni siquiera una puntuación máxima en su prueba demostraría la AGI. Con su configuración de prueba neutral, la puntuación de Astra cae claramente: 62,7 %, frente al 99,9 % con las herramientas que OpenAI diseñó para su modelo. Otros evaluadores no ven un salto general frente a la competencia.
• Los plazos se acortan. En una entrevista con The Wall Street Journal publicada el 21 de octubre de 2026, Demis Hassabis (Google DeepMind) estima que la AGI podría llegar en dos o tres años, frente a tres a cinco a principios de año. Otros investigadores, como Yann LeCun, creen que los modelos de lenguaje actuales no llevarán a ella.
• Los límites siguen a la vista. Los modelos actuales destacan en código, matemáticas y conocimientos, pero siguen siendo irregulares: memoria a largo plazo, aprendizaje continuo, fiabilidad en tareas largas en el mundo real.

Dicho de otro modo: los avances son reales y rápidos, pero ningún consenso científico afirma que se haya alcanzado la AGI. Cuando una empresa lo afirma, juzga según su propia definición.

Cómo leer un anuncio de «AGI»

• ¿Qué definición? ¿La de la empresa o una escala independiente?
• ¿Qué prueba, y quién la hace? Una puntuación obtenida por el fabricante, con sus propias herramientas, no equivale a una evaluación independiente.
• ¿En el mundo real? Resolver acertijos o aprobar exámenes no garantiza llevar solo un proyecto de varias semanas sin errores.
• ¿A quién le interesa anunciarlo? La palabra atrae a inversores, clientes y talento: un anuncio de empresa no es una prueba científica.

No confundir

• AGI y superinteligencia: la AGI iguala al ser humano en la mayoría de los ámbitos; la superinteligencia lo superaría ampliamente en casi todos.
• AGI y agente de IA: un agente encadena acciones de forma autónoma en una tarea concreta. Puede ser muy útil sin ser «general».
• AGI y conciencia: una IA general no sería necesariamente consciente. Son dos cuestiones distintas.