Razonamiento, creatividad autónoma y el "Test de Einstein": La hoja de ruta de Google DeepMind hacia la AGI
La llegada de una inteligencia artificial general (AGI) capaz de razonar de manera similar al ser humano se producirá en un plazo de entre 5 y 8 años. Así lo afirmó Demis Hassabis, director ejecutivo de Google DeepMind, durante su intervención en la Cumbre de Impacto de IA 2026 celebrada en Nueva Delhi, India.
El "Test de Einstein" y los límites de la IA enciclopédica
Al evaluar el estado actual de los modelos de lenguaje masivos, Hassabis advirtió que las herramientas contemporáneas funcionan como expertos enciclopédicos que resuelven problemas sobre información ya existente, pero carecen todavía de una dimensión creativa real para generar nuevas hipótesis científicas.
Para medir el verdadero salto hacia la capacidad humana, el directivo planteó un nuevo estándar de evaluación denominado «Test de Einstein»:
- Metodología: Consiste en entrenar a un modelo de IA con todo el conocimiento humano acumulado, aplicando un corte estricto de datos en el año 1911.
- El desafío: Observar si el algoritmo es capaz de deducir e inventar de forma autónoma la Teoría de la Relatividad General, tal como lo hizo Albert Einstein en 1915.
La arquitectura del futuro: Planificación y escala
Para superar la fase de imitación de datos y convertir a la IA en un verdadero motor de descubrimiento científico, Hassabis trazó una hoja de ruta técnica:
- Combinación de arquitecturas: Integrar la capacidad de planificación y búsqueda estratégica de sistemas como AlphaGo con la escala de procesamiento de los modelos fundacionales modernos.
- El rol de Gemini: Modelos como Gemini actuarán como un mapa del funcionamiento del mundo sobre el cual ejecutar procesos de aprendizaje y razonamiento avanzado.
El encuentro en la capital india reunió a más de 20 jefes de Estado y 500 líderes de la industria tecnológica para debatir las reglas y la seguridad de la economía digital de la próxima década.
Desde la perspectiva editorial de next+, las declaraciones de Demis Hassabis marcan un punto de inflexión en la narrativa sobre la inteligencia artificial empresarial. La frontera competitiva ya no estará en construir modelos capaces de resumir documentos o programar código repetitivo, sino en desarrollar sistemas dotados de capacidad de planificación e inferencia científica autónoma. Para los directores de innovación, estrategia y tecnología, la transición de una IA "enciclopédica" a una IA de "descubrimiento" cambiará drásticamente los modelos de I+D corporativos, exigiendo marcos de gobernanza preparados para validar hipótesis y descubrimientos generados autónomamente por máquinas.