Qué es exactamente AGI
Antes de discutir fechas, necesito fijar el terreno de juego. Cuando hablo de AGI (inteligencia artificial general) me refiero a sistemas capaces de resolver múltiples tareas cognitivas de forma autónoma, cruzando dominios (razonamiento, planificación, aprendizaje continuo, comunicación, acción) con un rendimiento al menos comparable al humano medio en contextos prácticos. No es solo sacar buenas notas en un examen aislado, sino adaptarse: transferir lo aprendido, generalizar a problemas nuevos y coordinar acciones en entornos cambiantes.
Elon Musk decía en X que AGI llegaría el próximo año. Consulta el Tweet aquí
Para que yo diga “llegó la AGI” en el mundo real, deberían cumplirse, como mínimo, estos criterios operativos:
- Multitarea generalista: rendimiento sólido en un conjunto amplio de actividades (textuales, visuales y, si aplica, físicas) sin reentrenar por cada tarea.
- Autonomía y agencia: capacidad para formular sub-objetivos, planificar en varias etapas y corregir errores sin supervisión humana constante.
- Generalización fuerte: buen desempeño en tareas inéditas, no vistas durante el entrenamiento, con aprendizaje en pocos ejemplos.
- Robustez y fiabilidad: resultados consistentes en largas cadenas de razonamiento, con trazabilidad suficiente para entornos críticos.
- Integración multimodal: entender y producir texto, imagen, audio y/o acción de forma coordinada, con memoria de contexto útil.
- Eficiencia de cómputo/energía: coste por tarea lo bastante bajo para uso masivo fuera de laboratorios.
Definirlo así importa porque evita que cualquier salto de marketing se declare como “AGI”. Con estos criterios, puedo evaluar 2026 con más precisión.
2026 en el calendario: quién lo afirma y con qué (tipo de) evidencias
A lo largo de los últimos meses, varias voces de la industria han situado 2026 como fecha posible para una AGI “mínima viable”. Suelen asociar esa predicción a tres vectores: modelos más grandes/mejores, más cómputo y mejores datos/feedback. Otras voces —más prudentes— empujan la expectativa a más allá de 2026, alegando que todavía faltan capacidades de planificación sostenida, razonamiento algorítmico realmente confiable y dominio del mundo físico (no solo texto/imagen).
No necesito tomar partido ciego. Prefiero traducir el debate en indicadores verificables: si en 2026 vemos X, Y y Z, la tesis “AGI 2026” gana peso; si no, se queda en promesa.
Qué dicen los investigadores frente a los gurús de la industria
Mi lectura es que la tensión no es “optimistas vs pesimistas”, sino horizontes distintos:
- Visión producto: considera suficiente una AGI “útil” aunque imperfecta siempre que abarque muchas tareas de “oficina del conocimiento”, con agentes que ejecuten cadenas de trabajo y herramientas externas.
- Visión ciencia: exige generalización y robustez profunda, con menos atajos y más demostraciones de entendimiento causal y razonamiento verificable.
- Visión seguridad/regulación: pide controles, auditoría y gobernanza antes de declarar “misión cumplida”, porque la disponibilidad masiva sin garantías podría amplificar riesgos.
Para 2026, el consenso duro no existe. Por eso, más que elegir bando, propongo seguir las señales.
Señales a vigilar en 2025–2026: compute, avances técnicos y robótica
1) Compute y energía
- Disponibilidad de chips de última generación y coste por token (o por acción) decreciente.
- Entrenamientos multi-trillón de tokens con mezclas de datos más limpios y feedback de alta calidad.
- Optimización de inferencia: si ejecutar modelos avanzados se abarata drásticamente, la adopción masiva acelera.
2) Arquitectura y entrenamiento
- Razonamiento estructurado: avances en planificación paso a paso, uso estable de herramientas (buscadores, código, bases de conocimiento) y memorias persistentes sin degradación.
- Aprendizaje continuo y por refuerzo a escala, con auto-curricula que eviten el estancamiento.
- Multimodalidad real: modelos que integren texto, visión, audio y acción con políticas consistentes (no demos puntuales).
3) Agentes y trabajo compuesto
- Agentes autónomos que completen tareas de varias horas/días, recuperándose de errores, negociando recursos y entregando productos verificables (código que compila, análisis que cuadra, informes consistentes).
- Orquestación multi-agente: equipos de IA repartiendo roles, revisándose mutuamente y alcanzando objetivos no triviales.
4) Mundo físico (robótica)
- Manipulación generalista con manos robóticas, navegación robusta en entornos no vistos y aprendizaje sim-to-real que no se rompa al primer obstáculo.
- Costes de hardware bajando lo suficiente para pilotos comerciales fuera de laboratorios o almacenes ultracontrolados.
5) Seguridad y evaluación
- Baterías de pruebas abiertas y exigentes que midan razonamiento, fiabilidad, calibración y honestidad factual con metodologías repetibles.
- Controles y auditorías que permitan desplegar capacidades sin comprometer seguridad o cumplimiento normativo.
Si 2026 trae progreso tangible en la mayoría de estos frentes, la afirmación “ya llegó” gana credibilidad. Si solo vemos demos espectaculares sin robustez ni coste sostenible, no.
Escenarios probables: optimista, base y escéptico (con criterios claros)
| Escenario | ¿Qué veríamos? | Lo que sí contaría como “llegó” | Lo que no |
|---|---|---|---|
| Optimista (AGI mínima en 2026) | Agentes que resuelven proyectos de días con supervisión ligera, caída fuerte del coste por tarea, avances en robótica de propósito general limitada | Multitarea generalista, autonomía razonable, generalización a dominios nuevos con errores raros y recuperables | Demos aisladas, resultados frágiles, dependencia extrema de humanos |
| Base (pre-AGI potente) | Modelos muy útiles y mashups de herramientas que cubren gran parte del trabajo del conocimiento, pero con fallos en razonamiento prolongado/robótica | “Casi-AGI” en info-trabajo: productividad x2–x5 en tareas compuestas | Declarar AGI solo por superar benchmarks restringidos |
| Escéptico (posterior a 2026) | Progreso claro pero insuficiente: planificación larga inestable, costes altos, robótica limitada a nichos | — | Vender como AGI un asistente rápido pero no realmente general y autónomo |
Mi postura hoy: escenario base con probabilidad mayor. El optimista es posible si se alinean tres cosas a la vez: saltos de arquitectura, abundancia de cómputo eficiente y evaluaciones rigurosas que prueben autonomía sostenida. El escéptico gana si la planificación larga y el coste energético no mejoran lo bastante.
Impacto si llegara en 2026: empleo, regulación y economía real
Si emergiera una AGI mínima viable en 2026, el primer gran impacto no sería filosófico, sino macro-productivo:
- Trabajo del conocimiento: automatización de flujos de trabajo completos (no solo tareas), con humanos pasando a rol de supervisión, diseño de objetivos y control de calidad.
- Cadena de valor: desde software y marketing hasta operaciones, aparecerían “fábricas de agentes” con SLA, auditorías y gobernanza.
- Competencia y desigualdad: empresas con mejor orquestación y datos internos podrían multiplicar productividad; sectores con barreras regulatorias amortiguarían la disrupción.
- Regulación: previsiblemente veríamos licencias, auditorías de seguridad, etiquetas de contenido y estándares de evaluación antes de adopción masiva en áreas sensibles.
- Robótica: si la AGI se apoya en capacidades físicas confiables, empezaría una sustitución/acoplamiento en tareas repetitivas; si la parte física se retrasa, el impacto sería ante todo digital.
Inteligencia Artificial General (AGI)
A 2026 le doy el beneficio de la duda… pero con condiciones. Para decir “llegó la AGI”, necesito ver autonomía sostenida, generalización real y coste amortizable en producción. Si durante 2026 aparecen sistemas que planifican, actúan y se corrigen durante horas o días en dominios nuevos, con tasas de fallo bajas y medibles, entonces sí: aceptaré que hemos cruzado el umbral. Si no, hablaremos de una pre-AGI muy capaz que ya transforma el trabajo, pero aún no es “general”.
Algunas dudas sobre AGI 2026
¿Un solo benchmark puede “probar” la llegada de la AGI?
No. Se necesita una batería amplia y, sobre todo, evidencia de autonomía y transferencia entre tareas nuevas.
¿Hace falta robótica para declarar AGI?
No necesariamente, pero ayuda. Una AGI “digital” que no domina el mundo físico puede existir; para impactar de forma transversal, la robótica acelera y valida generalización.
¿Qué pasará primero en empresas si llega la AGI?
Creación de pipelines de agentes con control de calidad, auditorías, seguimiento de costes y roles humanos de diseño/validación.
¿Cuánto pesa el coste energético?
Mucho. Sin eficiencia, la adopción masiva choca con presupuestos y sostenibilidad.
Opinión Personal
Creo que 2026 puede traernos algo que se “sienta” como AGI para mucha gente… pero no la AGI que imaginamos en las novelas. Veremos sistemas capaces de planificar tareas largas, coordinar herramientas y entregarnos resultados útiles sin microgestión constante. En el día a día, eso ya cambiará cómo trabajamos: menos tiempo en lo mecánico, más en decidir objetivos y validar calidad. Sin embargo, llamar a eso “inteligencia general” sin matices me parece precipitado.
¿Por qué? Porque la vara de medir no es un demo brillante, sino autonomía sostenida, generalización real y coste razonable. Si un modelo resuelve un proyecto de horas o días, se recupera de errores y lo hace por un precio que una pyme puede pagar, entonces sí podemos hablar de un antes y un después. Si en cambio dependemos de prompts frágiles, pipelines que se rompen y facturas disparadas, seguiremos en la fase “pre-AGI”: espectacular, útil, pero todavía limitada.
También creo que hay dos conversaciones cruzadas. La del producto, que ve suficiente una AGI “mínima viable” que aumente productividad ya, y la de la ciencia, que exige pruebas de razonamiento robusto en entornos nuevos, no solo benchmarks entrenables. Mi brújula está en medio: si un sistema planifica, actúa y se corrige de forma fiable en dominios que no vio, me vale. Pero no me basta con un récord puntual en un test.
¿Llegará entonces en 2026? Mi apuesta: posible, pero condicionada. Si este año bajan los costes de cómputo, mejoran los mecanismos de razonamiento estructurado y aparecen agentes que entregan proyectos completos con supervisión ligera, aceptaré que cruzamos el umbral —aunque sea una AGI “beta” y perfectible. Si eso no ocurre, no es un fracaso: será la confirmación de que la curva sigue subiendo, pero aún necesitamos más ingeniería, más método y menos hype.
En cualquier caso, 2026 no será un año de teorías: será un año de pruebas públicas. O vemos autonomía útil y asequible… o aprendemos exactamente qué falta para llegar.
Ahora te leo: ¿tú qué señales estás viendo? ¿Te convence hablar de AGI “mínima” si ya transforma tu trabajo, o prefieres esperar a una definición más estricta? Déjame tus comentarios y lo debatimos.
