La inteligencia artificial está llamada a revolucionar casi todos los aspectos de la vida humana. Desde su irrupción, se desarrollaron herramientas, aplicaciones y programas de todo tipo con el fin de facilitar las tareas dentro de organizaciones y hogares. Sin embargo, aunque no todos lo sepan, cada uno de sus avances es un paso más hacia lo que se conoce como Inteligencia Artificial General (IAG).
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¿Qué es la Inteligencia Artificial General (IAG)?
La Inteligencia Artificial General (IAG) es un tipo hipotético de IA que aspira a comprender, aprender y aplicar conocimiento en una gran variedad de tareas, de forma similar a como lo hacen los humanos.
De esta manera, podría replicar capacidades cognitivas como el razonamiento, la resolución de problemas, el aprendizaje y la comprensión del lenguaje.
Si bien todavía no existen aplicaciones de IAG en la vida real, y muchos investigadores creen que faltan décadas para que las haya, se trata de un sistema que podría tener un impacto transformador en varios campos.
De acuerdo con la International Organization for Standardization (ISO), entre ellos se destaca el lenguaje, la sanidad, los transporte, el arte y entretenimiento, los robots domésticos, la fabricación, la ingeniería y la seguridad.
¿En qué se diferencia la IAG de la inteligencia artificial actual?
Las tecnologías de inteligencia artificial en la actualidad son, en esencia, máquinas de predicción. Esto quiere decir que son capaces de predecir la respuesta a una pregunta con gran precisión porque fueron entrenadas con datos. Pese a esto, su rendimiento no se asemeja al de los humanos en aspectos como la creatividad o el razonamiento lógico.
Esto es lo que diferencia a la IAG de la inteligencia artificial actual. Las herramientas de IAG podrían tener capacidades cognitivas y emocionales, e incluso podrían captar el significado detrás de sus acciones de forma consciente.
En el reporte Artificial General Intelligence de Boston Consulting Group (BCG), la inteligencia artificial actual recibe el nombre de Inteligencia Artificial Estrecha (IAE), entrenada para tareas específicas dentro de entornos familiares. Por su parte, la IAG es un segundo nivel de IA que muestra adaptabilidad a nivel humano en varias tareas.
Por último, la fase más avanzada es la Superinteligencia Artificial (SIA), que supera la inteligencia humana en todas las áreas y opera sin intervención ni supervisión humana.
| Inteligencia Artificial Estrecha (IAE) | Inteligencia Artificial General (IAG) | Superinteligencia Artificial (IAS) | |
| Descripción | Programada para realizar tareas específicas, como reconocimiento facial y asistencia por voz, siguiendo criterios establecidos por humanos. | Programada para realizar más de una tarea y aprende de cada tarea con la inteligencia general de un humano. | Supera la inteligencia humana. Supera a los humanos en todas las tareas con su capacidad de pensar por sí misma. |
| Características | Carece de consciencia y autoconciencia.Supera a los humanos en algunas tareas. | Muestra consciencia y expresión similares a las humanas.Compite con los humanos en todas las tareas. | Muestra comprensión y creencias propias.Supera a los humanos en todo. |
¿Cuáles son los desafíos en el desarrollo de la IAG?
Aunque la IAG apunta a crear sistemas capaces de competir con la versatilidad y el razonamiento humano, en la actualidad, su desarrollo presenta una serie de desafíos que ralentizan el proceso.
A continuación, los cinco principales obstáculos mencionados en el informe de BCG:
- Limitaciones en la capacidad computacional: la infraestructura actual no es suficiente para manejar los cálculos que requiere la IAG en términos de potencia y consumo energético. Ante esto, tecnologías como la computación cuántica podrían contribuir a dar un salto en capacidad.
- Complejidad algorítmica: los algoritmos actuales todavía son básicos comparados con el nivel de razonamiento y toma de decisiones que demandará la IAG. Es necesario avanzar en cómo las máquinas aprenden y procesan información, sobre todo en sistemas que consideran el contexto previo para predecir resultados futuros con precisión.
- Cuestiones éticas: la IAG tendrá un impacto profundo en áreas como empleo, salud, vigilancia y privacidad. Frente a esto, es fundamental asegurar que estos sistemas sean transparentes, justos y responsables.
- Impacto en el empleo: se estima que una alta proporción de empleos en economías avanzadas podría verse afectada. Las empresas tendrán que invertir en talento especializado, capacitar a sus equipos actuales y adaptar sus procesos para aprovechar al máximo esta tecnología.
- Gobernanza y regulación: serán necesarios nuevos modelos regulatorios que protejan a los trabajadores y a la sociedad. Sin embargo, al mismo tiempo, las normativas deben ser flexibles para no frenar la innovación.
¿Qué avances recientes se han logrado en la investigación de la IAG?
La investigación en IAG experimentó avances importantes en los últimos años gracias a innovaciones tecnológicas, nuevos enfoques metodológicos y una mayor capacidad computacional. Estos progresos, además de ampliar las capacidades de los sistemas actuales, los acercan a una IA cada vez más autónoma:
- Modelos de lenguaje multimodal: esto es, la integración de capacidades para procesar texto, imágenes, audio y video de forma simultánea, lo que acerca a la IAG a una comprensión más holística del entorno.
- Arquitecturas autorregresivas más sofisticadas: se trata de nuevos modelos que permiten razonamientos complejos y generación de respuestas más coherentes y contextuales.
- Aprendizaje por refuerzo combinado con aprendizaje supervisado: los métodos híbridos permiten a los sistemas aprender de manera más eficiente y adaptativa, lo que simula mejor la forma humana de adquirir conocimientos.
- Capacidad computacional y eficiencia energética: los avances en hardware y optimización de algoritmos permiten entrenar modelos cada vez más grandes y complejos sin un aumento desproporcionado del consumo energético.
- Técnicas de meta-aprendizaje y aprendizaje autosupervisado: se refiere a modelos que aprenden a aprender, lo que mejora su capacidad para adaptarse a nuevas tareas sin necesidad de grandes cantidades de datos etiquetados.
- Protocolos para la evaluación ética y segura de IAG: es el desarrollo de marcos que permiten analizar y controlar comportamientos inesperados o riesgos asociados a sistemas avanzados.
- Colaboraciones interdisciplinarias: es la integración entre neurociencia, psicología cognitiva e inteligencia artificial para diseñar sistemas inspirados en el funcionamiento del cerebro humano.
¿Cuáles son las aplicaciones potenciales de la IAG en distintos sectores?
La IAG tiene potencial para desempeñarse en diversas industrias. El reporte Artificial General Intelligence Market Overview de Market Research Future indica cómo se podrá aplicar en los principales sectores para mejorar la eficiencia operativa y la toma de decisiones, e indica cuáles son las proyecciones de crecimiento de sus respectivos mercados para 2035.
En primer lugar, la sanidad, valorada en US$ 1.12 mil millones en 2024, se prevé que alcance los US$ 12.7 mil millones para 2035. La IAG tendrá un papel importante en dicho crecimiento gracias a su aplicación en la atención y el diagnóstico de pacientes, y será fundamental para la gestión de datos médicos complejos.
Por otro lado, el sector financiero, valorado en US$ 0.89 mil millones en 2024, se expandirá a US$ 10.1 mil millones para 2035. En este caso, la integración de la IAG mejorará las capacidades de evaluación de riesgos y detección de fraude, lo que mejorará la seguridad financiera general.
Por su parte, se espera que la fabricación, valorada en US$ 0.73 mil millones en 2024, alcance los US$ 8.3 mil millones para 2035. En esta industria, la automatización y el análisis inteligente impulsados por IAG ayudarán a optimizar los procesos de producción, reducir los costos y mejorar la calidad del producto.
En cuanto a la industria automotriz, valorada en US$ 0.92 mil millones en 2024, se proyecta que aumentará a US$ 10.5 mil millones para 20235. Frente al desarrollo de vehículos autónomos y sistemas avanzados de asistencia al conductor, la IAG será esencial para mejorar la seguridad vial y la eficiencia en la conducción.
Por último, la educación, valorada en US$ 830 millones en 2024, se estima que alcalde los US$ 8.4 mil millones para 2035. El impacto transformador de la IAG se verá reflejado en las experiencias de aprendizaje personalizadas, que contarán con herramientas educativas diseñadas a medida de los estudiantes.
¿Qué riesgos y preocupaciones plantea la IAG?
Si bien la IAG puede tener efectos positivos para los seres humanos en distintos ámbitos, este sistema también plantea ciertas preocupaciones. En este sentido, el informático canadiense Yoshua Bengio, considerado uno de los padres de la inteligencia artificial, señaló a través de una publicación en su sitio web: “Si los sistemas de IA logran operar con inteligencia y autonomía a nivel humano o superior, se producirá un riesgo sin precedentes para la seguridad nacional e internacional”.
El experto divide los tipos de amenazas en cuatro categorías, “ya que sus mitigaciones pueden variar, y necesitamos encontrar soluciones para cada una que no agraven las demás”. De esta manera, plantea que las principales amenazas son:
- A la seguridad: Bengio asegura que los actores maliciosos podrían utilizar la IAG para facilitar la destrucción masiva, por lo que los avances en términos de autonomía deben monitorearse de cerca. Esto podrían suponer una amenaza para las personas y las infraestructuras, a menos que se establezcan barreras y contramedidas políticas y técnicas.
- A los procesos democráticos: si bien los deepfakes ya se utilizan en campañas políticas y para promover teorías conspirativas, Bengio advierte que el impacto negativo de la IAG podría tener una magnitud mayor, al punto de alterar los equilibrios sociales y de poder. La inteligencia artificial actual ya tiene una capacidad de persuasión mayor que la de los humanos, y este avance podría aumentarla a un nivel sobrehumano que desestabilice los procesos democráticos.
- Al estado de derecho efectivo: a su vez, Bengio afirma que la persona que controle la primera SIA, el siguiente nivel de la IAG, puede obtener suficiente poder para inhibir a otros actores con el mismo objetivo. Esto podría ocurrir dentro o fuera de los territorios nacionales, y sería una gran amenaza para la soberanía de los estados.
- A la humanidad por la pérdida de control: por último, Bengio agrega que las IA rebeldes podrían surgir en cualquier lugar, ya sea por descuido o de forma intencional. Ante esto, si su inteligencia y capacidad de acción en el mundo son suficientes, podrían controlar una mayor parte de su entorno, primero para protegerse y luego para asegurarse de que los humanos no puedan desactivarlas.
La organización de investigación RAND Corporation, en su informe Artificial General Intelligence’s Five Hard National Security Problems de 2025, enumera cinco riesgos que plantea la IAG. Además de que podría representar una ventaja militar por diversas razones, podría utilizarse para manipular la opinión pública mediante técnicas avanzadas de propaganda.
Al mismo tiempo, podría provocar un cambio en la economía al crear una fuente inagotable de nuevos descubrimientos. Como resultado, los trabajadores autoatizados desplazarían a la mano de obra a una velocidad que desataría un malestar social.
Por otro lado, el informe indica que la IAG podría empoderar a personas sin experiencia para desarrollar armas de destrucción masiva. Los modelos actuales no demostraron la capacidad de brindar información que no esté en Internet, pero la adquisición acelerada de conocimientos podría convertirlos en mentores maliciosos de los usuarios para fabricar armas peligrosas.
Por último, se remarca que la IAG podría erosionar la capacidad de acción humana. A medida que los sistemas se vuelvan más potentes y ubicuos, aumentará la dependencia humana de ella para la toma de decisiones, lo que difuminaría la línea entre las decisiones humanas y las de las máquinas.
En línea con lo que sostiene Bengio, esto podría conducir a una capacidad de acción que escape al control humano y opere de forma autónoma, lo que podría tener consecuencias de gran alcance como apagones rotativos para aumentar la rentabilidad de las redes de distribución energética.
¿Cuándo podríamos ver una Inteligencia Artificial General funcional?
No está claro cuándo se podrá ver una IAG funcional. Mientras muchos investigadores y académicos creen que todavía faltan décadas para hacerlo, otros tantos predicen que esto nunca ocurrirá. Pese a esto, todos coinciden en que sería un gran avance para todos los aspectos de la vida humana.
Según un estudio del Departamento de Sociología de la Universidad de Umeå, si bien la mayoría de los encuestados no proyectaba que la IAG se materializaría alguna vez, el 12% anticipó que ocurrirá dentro de 10 años.
Ante esto, en su reporte Artificial General Intelligence (AGI) Market, la empresa de investigación y consultoría de mercado Roots Analysis, proyecta que el tamaño del mercado de IAG crezca de US$ 3.870 millones en 2024 a más de US$ 116.000 millones en 2035, lo que representa una tasa de crecimiento anual compuesta (TCAC) del 36,25 %.
Preguntas frecuentes sobre la Inteligencia Artificial General (IAG)
¿La IAG reemplazará a los humanos en el trabajo?
La IAG automatizará tareas repetitivas y cognitivas complejas, pero también generará nuevos roles especializados; la clave está en la reeducación y adaptación laboral para aprovechar su potencial.
¿Cuál es la diferencia entre la IAG y la Superinteligencia Artificial?
La IAG iguala la inteligencia humana en múltiples tareas, mientras que la Superinteligencia Artificial supera al humano en todas las áreas y opera con autonomía total sin supervisión.
¿Qué empresas están liderando la investigación en IAG?
Empresas como OpenAI, DeepMind (Google), Anthropic y Microsoft encabezan la investigación en IAG al combinar avances en modelos de lenguaje, computación y ética de IA.
¿Existen prototipos funcionales de IAG en la actualidad?
No existen prototipos completamente funcionales de IAG; las actuales IA son especializadas o “estrechas”, aunque modelos multimodales y autorregresivos avanzan hacia esa meta.
¿Cómo se está regulando el desarrollo de la IAG?
La regulación está en etapas iniciales, con esfuerzos para crear marcos éticos y normativos flexibles que aseguren seguridad y responsabilidad sin frenar la innovación tecnológica.
