La inteligencia artificial (IA) avanza a un ritmo vertiginoso, con empresas de todo el mundo invirtiendo miles de millones en la creación de modelos que buscan superar las capacidades humanas. No obstante, una reciente encuesta internacional realizada por la Asociación por el Avance de la Inteligencia Artificial (AAAI) revela un notable escepticismo entre los especialistas respecto a la posibilidad de alcanzar lo que se denomina inteligencia artificial general (AGI). De los 475 académicos y profesionales encuestados, un 76% considera “muy improbable” o “improbable” que las técnicas actuales logren desarrollar una IA con un nivel de competencia y complejidad similar al de la inteligencia humana. Esta desconfianza se alza en medio de un panorama donde la IA parece estar cada vez más presente en la vida cotidiana.
A pesar de las proyecciones alarmistas sobre un posible dominio de la humanidad por parte de las máquinas, las voces que advierten sobre este riesgo han disminuido. Sin embargo, el impacto de la IA en la sociedad sigue siendo objeto de debate, como lo expresa el grupo AI 2027, que anticipa que la influencia de una IA sobrehumana en la próxima década podría superar incluso la Revolución Industrial. En este contexto, las empresas continúan desarrollando nuevos modelos, como es el caso de Meta, que ha presentado Llama 4 y Maverick. Este último ha alcanzado altas posiciones en clasificaciones comparativas, pero su éxito ha sido cuestionado, ya que algunos expertos han señalado que fue entrenado específicamente para superar las pruebas en las que se evaluó.
La búsqueda de la AGI plantea una serie de desafíos que aún no han sido superados. Expertos como Nuria Oliver, directora científica de la Fundación Ellis Alicante, advierten que estamos lejos de alcanzar esta meta y que se requieren avances significativos en el entendimiento de la inteligencia misma. Otros investigadores, como Senén Barro de la Universidad de Santiago de Compostela, argumentan que las metodologías actuales no serán suficientes para alcanzar la AGI, sugiriendo que el camino hacia este objetivo es incierto. En este sentido, se plantea la necesidad de enfoques que integren el aprendizaje simbólico y la corporalidad en la IA, con el fin de dotar a las máquinas de capacidades que se asemejen más a la experiencia humana.
