Altman dice que 'estamos en la singularidad'; un workshop de IA general recuerda lo que aún no se ha resuelto

Por Zendoric · 28 de julio de 2026.

El 26 de julio, en el pódcast 'Relentless', el consejero delegado de OpenAI, Sam Altman, afirmó que "ya estamos, como quien dice, en la singularidad" —el punto hipotético en el que la IA supera de forma irreversible la capacidad humana—, según recogió Business Insider. Un día después, en la Universidad Estatal de San Francisco, SingularityNET abría el AGI-26 Workshop Day: una jornada de investigación, retransmitida en directo desde las 15:25 UTC, dedicada precisamente a los problemas que siguen sin resolverse para que una IA sea general de verdad.

La plataforma descentralizada de desarrollo de IA reunió como ponentes principales a Gary Marcus, científico cognitivo y uno de los críticos más persistentes del paradigma de "escalar y ya" que domina los grandes modelos de lenguaje actuales, y a Ben Goertzel, fundador de SingularityNET y uno de los teóricos con más recorrido en inteligencia artificial general (AGI, por sus siglas en inglés, el objetivo de construir sistemas con capacidad de razonamiento equiparable a la humana en cualquier dominio, no solo en tareas concretas). Las sesiones técnicas giraron en torno a tres frentes: conciencia artificial (si un sistema puede desarrollar algo parecido a experiencia subjetiva), procesamiento del lenguaje natural interpretable (hacer legibles y auditables los razonamientos de un modelo, hoy en gran medida una caja negra) e inferencia activa, un marco de la neurociencia teórica que describe cómo un sistema inteligente predice y se adapta continuamente a su entorno. Según SingularityNET, la organización ha colaborado previamente con MindChildren_AI y la AGI Society, de acuerdo con la cobertura de Coinfomania.

El dato más llamativo no está en la agenda del workshop, sino en lo que no dice. Que la propia fuente señale que el token de SingularityNET no registra actividad de trading ni movimiento de precio se plantea como una virtud —investigación sin ruido especulativo alrededor—, pero conviene no perder de vista el historial: SingularityNET es, ante todo, un proyecto nacido en la intersección entre criptomoneda e IA, un terreno donde el entusiasmo narrativo ha ido por delante de los resultados verificables más de una vez. Un keynote de Gary Marcus da rigor al cartel, pero no borra esa procedencia; habrá que ver si de este workshop sale investigación publicada y auditable, o solo el vídeo del streaming.

Dicho esto, la yuxtaposición de las dos noticias es el análisis que de verdad importa. Altman dirige OpenAI; su frase sobre la singularidad no viene acompañada de ningún benchmark, ninguna cifra, ningún hito técnico verificable. Es una afirmación de fe pronunciada por el máximo interesado en que el mercado, los inversores y los reguladores crean que el punto de inflexión ya ha llegado. Mientras tanto, en el terreno donde se discuten los fundamentos —¿puede un sistema saber que sabe? ¿podemos entender por qué responde lo que responde?— ni siquiera los investigadores más comprometidos con la idea de la AGI, como Goertzel, dan por resuelto el problema. Emparejarlo en el mismo cartel con Marcus, uno de sus críticos más incisivos, no es casualidad: es reconocer que el debate de fondo sigue abierto.

Esta distinción —capacidad demostrada frente a relato— es la que venimos aplicando en Zendoric desde que analizamos los Elo "optimizados para votantes" o los índices compuestos en su versión más generosa. La retórica maximalista de un consejero delegado no es un dato técnico; es una pieza de comunicación corporativa, legítima pero que hay que leer como tal. Y aquí conecta con nuestra tesis de fondo: si algo determina que la IA general nos lleve a una sociedad de abundancia y no a una serie de accidentes costosos, es precisamente que se resuelvan la interpretabilidad y la robustez antes de desplegar estos sistemas en medicina, gestión de recursos o decisiones de alto riesgo. La conciencia artificial puede ser, a día de hoy, más una pregunta filosófica que una hoja de ruta de producto. Pero la interpretabilidad no lo es: es la condición de posibilidad para confiar en un sistema que algún día participe en erradicar enfermedades. Ese trabajo de fondo, poco vistoso y sin titulares de "singularidad", es el que de verdad marca el ritmo del progreso a largo plazo.