La inteligencia artificial está experimentando una aceleración sin precedentes que podría transformar nuestra sociedad de manera más profunda que la Revolución Industrial.
Así lo ha manifestado Demis Hassabis, confundador y CEO de Google DeepMind, quien en sus recientes declaraciones ha subrayado el potencial revolucionario de esta tecnología, especialmente en ámbitos como la medicina y la investigación científica.
«Estamos ante una nueva edad de oro de los descubrimientos», ha afirmado Hassabis, quien presagia una aceleración de la investigación científica durante la próxima década gracias a la IA.
El directivo británico, galardonado con el Premio Nobel de Química en 2024 por el desarrollo de AlphaFold —una herramienta de IA capaz de describir la estructura de proteínas—, considera que la inteligencia artificial podría llegar a ser capaz de curar enfermedades, lo que «transformará todo».
La carrera hacia la Inteligencia Artificial General
Uno de los aspectos más controvertidos en el desarrollo de la IA es el horizonte temporal para la llegada de la Inteligencia Artificial General (AGI), un sistema con capacidades cognitivas similares o superiores a las humanas. Mientras figuras como Elon Musk o Sam Altman, CEO de OpenAI, consideran que este hito está a la vuelta de la esquina, Hassabis se muestra más prudente, aunque igualmente convencido de su inminencia.
«Para llegar a la AGI puede que se requieran uno o dos avances más», ha estimado Hassabis, quien ha pronosticado «un periodo de cinco años, o un poco más» como el tiempo necesario para crear una IA de este tipo. «Desde los años 1950, con Alan Turing, el objetivo final de la inteligencia artificial siempre ha sido este», recordó el científico, añadiendo que «como sociedad tenemos que estar preparados para un descubrimiento de este tipo y las implicaciones que comportará».
Avances revolucionarios en múltiples sectores
El impacto de la IA ya es visible en numerosos campos, pero los avances previstos para 2025 prometen amplificar su alcance:
En el ámbito de la medicina, los sistemas de IA están logrando detectar enfermedades en etapas tempranas mediante el análisis de imágenes médicas y datos de pacientes, mejorando significativamente las tasas de supervivencia. La aplicación de modelos como AlphaFold ha determinado la estructura tridimensional de 200 millones de proteínas, facilitando el desarrollo de nuevos tratamientos.
En la lucha contra el cambio climático, modelos como ClimateNet emplean redes neuronales para analizar grandes volúmenes de datos y predecir eventos climáticos extremos con mayor precisión, siendo esenciales para la mitigación de desastres naturales.
El procesamiento del lenguaje natural multilingüe ha alcanzado niveles de precisión sin precedentes, facilitando la comunicación global y rompiendo barreras lingüísticas. Modelos como BERT y GPT-4 están impulsando innovaciones en atención al cliente, motores de búsqueda y creación de contenido.
Transformación del mercado laboral
Según el Future of Jobs Report 2025 del World Economic Forum, en los próximos cinco años se prevé la creación de 170 millones de puestos de trabajo y el desplazamiento de 92 millones, lo que constituye una rotación estructural del mercado laboral del 22%. Esto equivale a un aumento neto del empleo del 7%, o 78 millones de puestos de trabajo.
Marco Argenti, Director de Información de Goldman Sachs, proyecta que la IA transformará profundamente el mundo laboral, con la formación de equipos mixtos donde humanos e IA trabajarán en estrecha colaboración. Las empresas comenzarán a «contratar empleados de IA», creando una nueva fuerza laboral híbrida que requerirá nuevas habilidades de gestión y supervisión.
El debate sobre la escala y la innovación
En una reciente conversación con Sergey Brin, cofundador de Google, Hassabis abordó uno de los debates fundamentales en el desarrollo de la IA: si el progreso depende más de la escala computacional o de los avances algorítmicos.
Hassabis defiende la necesidad de combinar ambos enfoques: «Hay que escalar al máximo las técnicas conocidas y, al mismo tiempo, invertir en la próxima innovación que pueda suponer un salto de diez veces en algún aspecto». Brin, por su parte, considera que «los avances algorítmicos probablemente serán más significativos que los computacionales», recordando que en problemas históricos como la simulación de cuerpos gravitacionales, las mejoras algorítmicas han resultado más determinantes que el simple aumento de potencia computacional.
La necesidad de una regulación internacional
Ante el potencial transformador de la IA, Hassabis ha subrayado la importancia de establecer marcos regulatorios sólidos a nivel internacional. La Unión Europea ya ha dado un paso adelante con la aprobación en 2024 de un marco regulatorio que entrará en vigor en 2026, estableciendo requisitos como transparencia, seguridad y protección de datos.
El CEO de Google DeepMind considera que estos estándares serán clave para garantizar un desarrollo responsable de la IA y definirán el futuro de su aplicación en diversos sectores. «Como sociedad tenemos que estar preparados», ha insistido, reconociendo que la velocidad de los avances tecnológicos supera con frecuencia nuestra capacidad para asimilar sus implicaciones éticas y sociales.
Modelos centauro: el futuro de la toma de decisiones
Uno de los desarrollos más prometedores para 2025 es el de los llamados «modelos centauro», que combinan la capacidad analítica de la IA con la intuición y juicio humano. En el caso del «médico centauro», la IA ayudará en diagnósticos, pero la decisión final seguirá en manos de los profesionales de la salud.
Este enfoque colaborativo entre humanos y máquinas podría extenderse a otros ámbitos de alto riesgo, como la justicia, donde los jueces contarían con IA para mejorar la toma de decisiones sin renunciar a su criterio profesional.
Hacia una IA más accesible y eficiente
Los avances en modelos de lenguaje pequeños y abiertos (SLM) representarán una revolución en 2025. A diferencia de los modelos actuales, estos sistemas podrán ejecutarse en dispositivos móviles sin necesidad de conectarse a servidores masivos, haciéndolos más accesibles y eficientes.
Esta democratización de la IA tendrá aplicaciones en educación, traducción automática y diagnóstico médico en zonas con recursos limitados, contribuyendo a reducir la brecha tecnológica global.
La visión de Hassabis sobre el futuro de la inteligencia artificial combina un optimismo cauteloso con un llamado a la responsabilidad colectiva. Si bien reconoce el potencial transformador de esta tecnología para resolver algunos de los mayores desafíos de la humanidad, también advierte sobre la necesidad de prepararnos como sociedad para una revolución que podría superar en alcance e impacto a la Revolución Industrial.
En palabras del propio Hassabis: «Lo transformará todo». Y ante esta perspectiva, la pregunta no es si la IA cambiará nuestro mundo, sino cómo nos adaptaremos a ese cambio inevitable.
