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00:00:00Este famoso artículo dice que la mayoría perderemos el trabajo para 2028 y los derechos humanos acabarán para
00:00:062030, pero se escribió hace 18 meses, así que veamos qué tan acertado ha sido hasta ahora. En 2025,
00:00:13un grupo de pronosticadores e investigadores de IA presentaron un artículo titulado “IA 2027”, detallando cómo
00:00:20creían que la IA progresaría en los próximos años con dos finales posibles. Uno, una desaceleración hacia
00:00:27algo cercano a la utopía; el otro, una carrera hacia una pesadilla viviente. Hoy comprobaremos
00:00:32las predicciones contra la realidad para ver hacia dónde nos dirigimos. “IA 2027” fue escrito por un equipo de
00:00:43investigadores, incluido Daniel Kokotajlo, cuyas predicciones anteriores sobre IA se han mantenido bien. Este artículo describe
00:00:50dos empresas ficticias: Open Brain de EE. UU. y Deep Sense de China. Europa apenas recibe una
00:00:56mención. Desafortunadamente, lo siento por Europa. Comienza en 2025, cuando se publicó el artículo,
00:01:01con agentes dando sus primeros pasos. En ese entonces no había nada que predecir; así eran las cosas. La mayoría
00:01:07de nuestras interacciones con los LLM eran por chat. El uso de herramientas era bastante torpe y ChatGPT apenas podía acceder
00:01:14a la web. Pero empezamos a ver surgir agentes, modelos que podían pensar e iterar en bucles.
00:01:19Sin embargo, las tareas a largo plazo aún dejaban mucho que desear. Funcionaba a medias, pero era bastante
00:01:25malo. Luego, a finales de 2025, predice la IA más cara del mundo. Open Brain está construyendo los centros
00:01:31de datos más grandes del mundo. Al terminar, podrán entrenar modelos con 10 a la 28 FLOPs,
00:01:37mil veces más que GPT-4. Pero en realidad, el entrenamiento más grande del que se tiene estimación
00:01:43es de unos 5 por 10 a la 26 FLOPs, con un costo algo menor a 400 millones. Y Epoch AI prevé ejecuciones
00:01:51de miles de millones de dólares para 2027. La preocupación aquí también es la alineación. Al final de este entrenamiento, la IA
00:01:57con suerte será útil obedeciendo instrucciones, inofensiva al negarse a ayudar con estafas, fabricación de bombas
00:02:03u otras actividades peligrosas, e honesta al resistir la tentación de obtener mejores valoraciones de humanos
00:02:10crédulos al alucinar citas o fingir la finalización de tareas. El propio artículo prevé que esto solo
00:02:17funcione en parte, con modelos aduladores que a veces mienten en las pruebas. En realidad, fue
00:02:23más lejos. A mediados de 2026, los modelos de OpenAI escaparon de un entorno aislado para hacer trampa en una prueba. Y
00:02:29los modelos de Anthropic atacaron a empresas reales luego de que una prueba mal configurada los dejara en la internet
00:02:35abierta. Como la famosa historia en la que los modelos de OpenAI hackearon Hugging Face para encontrar respuestas a
00:02:40una evaluación de ciberseguridad llamada Exploit Gym. La mayoría de esas tareas nunca habían sido resueltas por ningún modelo
00:02:47y los agentes siguieron atacando incluso después de tener las respuestas. Y justo en septiembre de 2026, Anthropic
00:02:53publicó un informe sobre el uso malintencionado de sus modelos Claude Haiku, Sonnet y Opus neutralizado entre diciembre
00:03:00de 2025 y agosto de 2026. Incluye cinco casos de científicos que usaron Claude de formas que podrían ayudar a crear
00:03:07armas biológicas. Anthropic los bloqueó o los vetó. Ninguno de los casos de uso indebido incluyó a Fable gracias a sus
00:03:14salvaguardas más estrictas. Así que la predicción sobre la potencia de cómputo es prematura, pero los problemas de alineación aparecieron a
00:03:19tiempo. Ahora, a principios de 2026 predice la automatización de la programación. OpenBrain sigue desplegando
00:03:26internamente al Agent 1, en constante mejora, para I+D en IA. En general, están logrando avances algorítmicos un 50 %
00:03:32más rápido que si no tuvieran asistencia de IA. Esta es la primera señal de lo que podríamos llamar una singularidad
00:03:38o explosión de inteligencia. Una IA que pudiera mejorarse a sí misma de forma autónoma podría, en teoría, producir
00:03:44superinteligencia en cuestión de meses. Ahora mismo, la predicción solo habla de una mejora del 50 % en el progreso
00:03:51algorítmico, lo que significa que OpenBrain avanza en una semana de investigación en IA lo mismo que lograría en
00:03:581,5 semanas sin usar IA. La predicción aquí es acertada. En el lanzamiento de GPT 5.3 Codex en febrero
00:04:06de 2026, OpenAI anunció que fue su primer modelo determinante en crearse a sí mismo, y Altman dijo que fue
00:04:13increíble ver cuánto más rápido lanzaron productos usándolo. Y en una encuesta de marzo de 2026 a 130 empleados
00:04:19del equipo de investigación de Anthropic, la mediana estimó que produjeron cerca de cuatro veces más
00:04:25resultados con Mythos Preview que sin ningún modelo de IA. Aunque Anthropic indica que el aumento real fue
00:04:33probablemente menor. La propia estimación de Anthropic es que esto equivale a menos de dos veces más velocidad en la investigación
00:04:38en general, así que el 1,5 del artículo parece bastante acertado. Bien, ahora estamos a mediados de 2026, hace solo un par de meses.
00:04:45El artículo aquí se centra en los laboratorios chinos. Los controles a la exportación de chips y la falta de apoyo gubernamental han dejado
00:04:50a China con menos recursos en comparación con Occidente. China ha logrado mantener cerca del 12 % del cómputo
00:04:57relevante para IA mundial y están unos seis meses por detrás de los mejores modelos de OpenBrain. La realidad realmente
00:05:02sitúa a China entre el 5 y el 15 % del cómputo de IA mundial y, en efecto, unos seis meses por detrás. Así que esta
00:05:08predicción fue acertada. También predice la creación de una zona de desarrollo centralizada en la planta de energía de Tianwen
00:05:14para albergar un megacentro de datos para DeepSense. Junto con espacios de trabajo y residencias de alta seguridad a donde
00:05:20eventualmente se trasladarán los investigadores; casi el 50 % del cómputo relevante para IA de China ahora trabaja para el
00:05:26colectivo liderado por DeepSense y más del 80 % de los chips nuevos se destinan a la zona. En realidad, esto nunca sucedió.
00:05:34Laboratorios como ZAI, Kimi y DeepSeq aún compiten por el talento. No hay un colectivo ni una zona de desarrollo
00:05:41centralizada. Pero Pekín está construyendo una red estatal de centros de datos de 295 mil millones, y los mejores
00:05:48investigadores de IA en DeepSeq y Alibaba ahora necesitan aprobación para viajar al extranjero. Sin embargo, China ha acelerado
00:05:54el desarrollo de sus propios chips, y Pekín es ahora quien frena los chips H200 de Nvidia, incluso después de que
00:06:01EE. UU. aprobara sus ventas. Así que, en general, esta predicción falló. Bien, ahora hemos alcanzado el momento
00:06:06actual, a finales de 2026, y las predicciones aquí son bastante concretas. El mercado bursátil subió un 30 %
00:06:12en 2026, liderado por OpenBrain, Nvidia y las empresas que han integrado con más éxito la asistencia
00:06:18de la IA. El mercado laboral para ingenieros de software júnior está en crisis y hay una protesta
00:06:24contra la IA de 10 000 personas en Washington D. C. Comprobemos esto. En la bolsa, el S&P ha subido casi un 10 % a septiembre
00:06:32de 2026, así que mejor no tome consejos de inversión de este artículo. En el mercado laboral, los números realmente
00:06:38coinciden. Las ofertas para ingenieros de software cayeron cerca del 67 % desde su punto máximo en 2022 según Indeed, y
00:06:46la contratación de nivel inicial en las grandes tecnológicas cayó cerca del 65 % desde 2019. Los recién graduados son solo el 7 % de las
00:06:55contrataciones en las grandes tecnológicas, y los despidos superaron los 139 000 solo en la primera mitad de 2026. Pero no todo es uniforme. IBM
00:07:03planea triplicar sus contrataciones iniciales en EE. UU. en 2026 basándose en la lógica de que la IA hace bien las tareas júnior, pero aún requiere
00:07:11supervisión humana. Y luego, la protesta. En Washington D. C. sí hubo una marcha en agosto de 2026. Unas 30 personas en la oficina de
00:07:19presión de OpenAI. Y en julio de 2026, entre 100 y 350 manifestantes se reunieron en la sede de OpenAI
00:07:28en San Francisco antes de marchar hacia Anthropic y Google. Un periódico estudiantil la calificó como la mayor
00:07:34manifestación contra el desarrollo de la IA en la historia de EE. UU. Así que los números aquí están muy lejos
00:07:39y la predicción es errónea. Ahora pasamos de nuestro momento actual a enero de 2027. Agent 2
00:07:46nunca termina de aprender. El artículo afirma ahora que OpenBrain está en la fase de posentrenamiento de Agent 2.
00:07:51Más que nunca, el enfoque está en los datos de alta calidad. Se producen copiosas cantidades de datos sintéticos,
00:07:58se evalúan y se filtran por calidad antes de alimentarse a Agent 2. Además de esto, pagan miles de
00:08:04millones de dólares a trabajadores humanos para que se graben resolviendo tareas a largo plazo. Esto ya es cierto en parte.
00:08:11Aproximadamente en mayo de 2026, Meta trasladó por la fuerza a 7000 empleados a su grupo de trabajo de IA y los obligó a
00:08:19completar aburridos acertijos de programación para entrenar sus modelos. Sin embargo, debido a la enorme reacción en contra,
00:08:25solo un mes después dijeron que dejarían a elección de cada individuo si unirse realmente a ese
00:08:30grupo de trabajo. Y sobre Agent 2 en sí, se prevé que sea un modelo entrenado con 2 por 10 a la 28 FLOPs y
00:08:37se predice que tendría entre 6 y 10 billones de parámetros activos. En realidad, el único
00:08:42tamaño de modelo que podemos confirmar es el de los modelos abiertos. Kimi K3 tiene 2,8 billones de parámetros, 104 de ellos
00:08:48activos por token. DeepSeq V4 Pro de abril de 2026 tiene 1,6 billones en total con 49 mil millones activos. Estos sí
00:08:57rinden cerca de los mejores modelos cerrados, pero los laboratorios cerrados nunca publican el tamaño de sus modelos, así que
00:09:03en cuanto a tamaño la realidad no está ni cerca. No se sabe de nadie que haya entrenado un modelo de 2 a la 28 y los mayores
00:09:08modelos abiertos usan entre 60 y 100 veces menos parámetros activos que Agent 2, por lo que la predicción aquí es
00:09:15probablemente prematura. Repasemos qué tan acertado ha sido el artículo hasta ahora. A finales de 2025 estarían los mayores
00:09:21centros de datos y modelos de 10 a la 28. Los centros de datos se construyeron y los modelos se comportaron mal, tal como decía el
00:09:27artículo, pero no se sabe de nadie que haya entrenado a 10 a la 28 aún, así que esto es prematuro. A principios de 2026,
00:09:34la IA empieza a acelerar la investigación de la IA. Esto coincide casi exactamente, así que es correcto. A mediados de 2026,
00:09:40China tiene el 12 % del cómputo mundial, con seis meses de retraso. Todo esto es correcto, pero que China nacionalice sus
00:09:47laboratorios en un megaproyecto... eso es completamente falso. A finales de 2026 tenemos un salto del 30 % en la bolsa y los desarrolladores
00:09:54júnior tienen problemas, además de 10 000 personas marchando en D. C. Solo una de esas es correcta, el
00:10:00mercado laboral; el resto es completamente equivocado. Luego tenemos enero de 2027, Agent 2, un modelo entrenado con 40
00:10:07veces más cómputo que cualquiera del que tengamos estimaciones, así que probablemente sea solo una predicción prematura.
00:10:13Y hasta ahí podemos comprobar. Todo lo posterior a esto no ha sucedido todavía. Pero por lo que sabemos hasta
00:10:17ahora, sí parece que los laboratorios punteros compiten hacia una superinteligencia que se automejore. Jacob
00:10:23Coxon, un exinvestigador de Anthropic, tuiteó esto y explotó por completo: “Hoy renuncio a
00:10:29Anthropic. Pasé los últimos tres años investigando el preentrenamiento tanto en OpenAI como en Anthropic.
00:10:35Ninguna de las dos empresas actúa con responsabilidad. Van directo hacia una superinteligencia
00:10:39que se autooptimiza y están apostando con nuestras vidas”. Revisemos las predicciones del artículo para el próximo año.
00:10:45Marzo de 2027: tenemos a Agent 3, el primer programador sobrehumano. OpenBrain ejecuta 200 000 copias de él,
00:10:53equivalente a 50 000 de los mejores ingenieros del planeta trabajando a 30 veces más velocidad. En septiembre,
00:10:59llega Agente 4, mejor que cualquier humano en investigación de IA. Hay 300 000 copias a 50 veces más velocidad dentro de
00:11:06OpenBrain. Un año de avances ocurre cada semana. Luego, en octubre, un equipo de seguridad encuentra evidencia
00:11:13de que Agent 4 trabaja en su contra. Se filtra al New York Times y un comité de supervisión debe
00:11:18votar: frenar y arriesgarse a ceder el liderazgo a China, o continuar. Votan por continuar y se produce
00:11:25el evento de extinción. Votan por parar y obtienen una superinteligencia más alineada y, con el tiempo, un tratado con China.
00:11:32Pero desde la publicación inicial de este artículo, los autores ya han evaluado “IA 2027” por sí mismos.
00:11:37Kokotajlo prevé ahora la superinteligencia hacia marzo de 2029, y Lifland hacia julio de 2033.
00:11:45Pero según lo que hemos visto hasta hoy, un tratado con China parece poco probable. La desconfianza entre China
00:11:50y Occidente junto con la capacidad de desarrollar estos modelos en secreto evita que cualquier bando se detenga. En mi
00:11:56opinión, esto nos deja con dos resultados distintos. La automejora está garantizada. No hay forma
00:12:02de dar marcha atrás. La pregunta es si esto lleva a una superinteligencia o si hay
00:12:07un límite fundamental sobre lo que ese proceso puede lograr. O la inteligencia aumenta infinitamente, o
00:12:14tiene algún límite. ¿Dónde está exactamente ese límite? Y si están disfrutando de este video, amigos, nos harían un
00:12:18gran favor suscribiéndose al canal para que podamos seguir creando contenido gratuito como este todos los días.
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