El consejero delegado de Nvidia, Jensen Huang, volvió a encender el debate sobre la inteligencia artificial al asegurar que, en su opinión, la llamada inteligencia artificial general (AGI) “ya la hemos conseguido”. La afirmación se produjo durante una extensa conversación en el pódcast de Lex Fridman, donde el ejecutivo defendió que, bajo ciertas definiciones, los sistemas actuales cumplen el umbral para ser considerados AGI.
Fridman planteó una definición muy pragmática de AGI: una IA capaz de “hacer esencialmente tu trabajo”, es decir, crear, hacer crecer y dirigir una empresa tecnológica de más de mil millones de dólares de valor. Ante ese marco, Huang evitó hablar de horizontes de cinco, diez o veinte años y respondió: “Creo que es ahora. Creo que hemos logrado la AGI”. Para el directivo, el punto clave no es que la IA reemplace por completo a los humanos en todos los ámbitos, sino que ya puede desempeñar tareas complejas de alto impacto económico.
Huang enlazó esta idea con el auge de los “agentes” de IA capaces de tomar decisiones y operar de forma autónoma en nombre de un usuario o una empresa, un campo en el que citó proyectos como OpenClaw, plataforma de agentes abiertos que se está integrando en el ecosistema de grandes modelos. Según el ejecutivo, estos sistemas pueden llegar a gestionar operaciones empresariales completas, aunque él mismo matizó que la probabilidad de que un agente de IA “construya Nvidia” es “cero por ciento”.
La postura del CEO de una compañía que supera los varios billones de dólares de valoración ha generado reacciones encontradas en la industria. Analistas y otros líderes tecnológicos advierten que buena parte del debate se reduce a dónde se traza exactamente la línea de lo que entendemos por AGI: si basta con superar exámenes profesionales en medicina o derecho, como anticipaba el propio Huang en 2023, o si se exige un nivel de comprensión y autonomía más cercano a la ciencia ficción.
Mientras algunos ven en las palabras de Huang una maniobra para reforzar el liderazgo de Nvidia en la carrera de la IA, otros recuerdan que las definiciones flexibles pueden inflar expectativas y alimentar temores sobre riesgos laborales y sociales sin una base técnica común. En cualquier caso, el comentario refuerza la sensación de que el debate ha pasado del “si” al “cuándo” y, sobre todo, al “qué llamamos exactamente AGI”.
