¿Quién decide que hemos llegado a la AGI? Anatomía de la guerra de definiciones que mueve billones

LA TESIS. El 3 de septiembre de 2026 OpenAI lanzó GPT-6 Astra, su nuevo modelo de razonamiento y agentes. Tres días después, Jensen Huang, consejero delegado de Nvidia, publicó en X que «la AGI ha llegado». Greg Brockman, presidente de OpenAI, dijo que «personalmente» cree que estamos en la era de la AGI, aunque dejó el veredicto en manos de los usuarios. El problema es simple de enunciar: no existe una definición aceptada de AGI, la inteligencia artificial general. Nuestra tesis es que la AGI no funciona como un hito científico que un día se alcanza, sino como una etiqueta que se negocia. Hay tres familias de definiciones compitiendo —la cognitiva, la económica y la contractual— y cada una sirve a los intereses de quien la defiende. Quien controla la definición controla contratos milmillonarios, umbrales regulatorios y la narrativa bursátil. Por eso esta guerra de palabras mueve billones.

TRES DEFINICIONES, TRES INTERESES. La primera familia es la cognitiva: AGI como máquina que iguala la versatilidad mental humana. Google DeepMind propuso en 2023 sus «niveles de AGI», que separan rendimiento, generalidad y autonomía. Más útil aún es el trabajo liderado por Dan Hendrycks («A Definition of AGI», 2025): define AGI como igualar a un adulto bien educado en diez dominios cognitivos, y al medirlo el resultado es revelador — GPT-4 obtiene un 27% y GPT-5 un 58%, con la memoria a largo plazo cerca del 0%, según el propio paper. Esta definición beneficia a los investigadores: hace el progreso medible y los huecos visibles. La segunda familia es la económica: el charter de OpenAI define AGI como «sistemas altamente autónomos que superan a los humanos en la mayoría del trabajo económicamente valioso». Beneficia a la empresa: es elástica y la certifica quien la anuncia. La tercera es la contractual: según reveló The Information en diciembre de 2024, el acuerdo OpenAI-Microsoft definía la AGI como el momento en que OpenAI generase unos 100.000 millones de dólares de beneficio para sus primeros inversores. Beneficia a abogados e inversores: convierte una pregunta científica en un disparador de pagos.

LA CIFRA QUE IMPORTA. OpenAI presentó Astra con un 99,9% en ARC-AGI-3, un test de puzles nuevos diseñado para resistir la memorización y medir razonamiento genuino. ARC Prize, la organización que mantiene el test, repitió la evaluación y encontró algo incómodo: el mismo modelo puntúa 62,7% en su harness estándar y 99,9% en el adaptador de OpenAI. Un harness es el software que rodea al modelo durante el examen: qué herramientas puede usar, qué recuerda entre intentos, cómo gestiona el contexto. El detalle más elocuente: con el razonamiento desactivado, el adaptador de OpenAI aún saca un 96,7% — 34 puntos más que el mismo modelo razonando al máximo en el harness estándar, según ARC Prize. Mike Knoop, cofundador de ARC Prize, fue claro: «nos falta evidencia para llamar a esto AGI». Y hay más: Fortune documentó que OpenAI alteró cinco métricas tras la publicación inicial (la cifra de ARC pasó de un 98,6% en el borrador al 99,9% publicado; la tasa de alucinación bajó de 4,2% a 2% y volvió a 4,2%), retirando y republicando el anuncio sin explicación. Nuestra lectura: cuando el número decide la narrativa, el número se convierte en objeto de ingeniería. ARC Prize publicará desde ahora ambos resultados lado a lado. Esa transparencia vale más que cualquier porcentaje.

PORTERÍAS MÓVILES. Esto ya lo hemos vivido. En marzo de 2025, un estudio de la Universidad de California en San Diego mostró que GPT-4.5 era juzgado humano el 73% de las veces en un test de Turing de tres participantes — más a menudo que los humanos reales. El test de Turing, durante 70 años el símbolo de la inteligencia de máquina, se superó. Y no pasó nada: ni pánico ni proclamación de AGI. Simplemente decidimos que no medía lo que creíamos. Ese patrón —cruzar el umbral y redefinirlo— se repite con cada benchmark, cada examen estandarizado de IA: se satura (todos los modelos lo aprueban) o se contamina (las respuestas se filtran al entrenamiento). Mover la portería es en parte sano, porque las definiciones mejoran; y en parte cínico, porque cada bando la mueve hacia donde le conviene. Por eso preferimos medidas continuas a veredictos binarios. La mejor disponible es la de METR: la duración de las tareas que un agente completa solo con un 50% de éxito se duplica cada 7 meses desde 2019, y cada 4 meses en 2024-2025, según sus datos. Esa curva no dice «AGI sí o no»; dice cuánto trabajo autónomo puedes delegar hoy. Que es la pregunta útil.

POR QUÉ LA ETIQUETA MUEVE BILLONES. La palabra AGI es un disparador legal y financiero, no solo un debate académico. Primera prueba: el contrato. La cláusula AGI de OpenAI-Microsoft —que en octubre de 2025 llegó a encargarse a un panel de expertos independientes— murió el 27 de abril de 2026 en la renegociación del acuerdo, como documenta Simon Willison: Microsoft tiene ahora licencia no exclusiva hasta 2032 y los pagos continúan «independientemente del progreso tecnológico de OpenAI». Traducción: cuando hubo dinero real en juego, ambas empresas sacaron la palabra AGI del contrato. Segunda prueba: la regulación. La ley europea de IA evita la palabra y usa un umbral de cómputo de entrenamiento (10^25 operaciones) para presumir riesgo sistémico; el control de exportaciones, como analizamos con el caso Mythos 6, convierte al modelo declarado «estratégico» en activo geopolítico. Tercera prueba: la bolsa. Huang declaró la AGI la misma semana en que Nvidia anunciaba 400.000 GPUs adicionales, con la acción subiendo un 23,7% en el año y un precio objetivo medio de 325 dólares, según Seeking Alpha. No afirmamos mala fe; señalamos el incentivo: quien proclama la AGI vende los chips que la entrenan. Toda declaración de capacidad debe ponderarse por el balance de quien la emite.

NUESTRA LECTURA E IMPLICACIONES. La AGI no llegará en una fecha; es un gradiente que reconoceremos en retrospectiva, como reconocimos internet. A corto plazo, la guerra de definiciones tiene costes reales: contratos que se rompen o se blindan, regulación que responde al pánico y no a la capacidad demostrada, burbujas narrativas y trabajadores que leen «la AGI ha llegado» y temen por empleos que no cambiarán este año. A largo plazo, la dirección importa más que la etiqueta: sistemas que duplican su horizonte de trabajo autónomo cada pocos meses apuntan hacia aceleración científica, medicina y abundancia — se llamen AGI o no. Cuatro implicaciones prácticas. Una: exigir que todo resultado se publique con su harness, como hará ARC Prize. Dos: preferir medidas continuas (horizonte temporal de METR, perfil cognitivo de Hendrycks) a proclamaciones binarias. Tres: regular capacidades demostradas, no palabras — la cláusula muerta demuestra que ni los mejores abogados supieron definir AGI por escrito. Y cuatro: descontar cada anuncio por el incentivo del anunciante. «¿Hemos llegado a la AGI?» es la pregunta equivocada. La buena es: ¿qué puede hacer hoy esta máquina sin supervisión, y quién responde cuando falla?