Koray Kavukcuoglu, vicepresidente sénior de Google DeepMind y responsable directo del desarrollo de sus modelos, ha dicho que la pregunta de si la IA ha alcanzado la inteligencia general artificial (AGI) no es la conversación adecuada. Lo dijo en la cumbre AI Agenda Live de The Information, según recoge The Decoder. Es un cambio de énfasis notable en el discurso público del laboratorio, aunque conviene matizar: no significa que Google DeepMind haya abandonado ese objetivo, y Demis Hassabis sigue al frente de la compañía como consejero delegado.
Qué dijo exactamente
Según Superpower Daily, Kavukcuoglu enmarcó la pregunta relevante de otra forma: la conversación tiene más que ver con si somos capaces de construir agentes inteligentes en los que podamos confiar. Es un desplazamiento del debate desde una meta abstracta y filosófica, la AGI, hacia un objetivo más concreto y medible: la fiabilidad de los agentes que ya se están desplegando.
Gemini 4: calendario y estado actual
Según la misma fuente, Gemini 4 ha llegado a una fase temprana de posentrenamiento, y Kavukcuoglu espera publicar una versión temprana bien antes de que acabe 2026. El posentrenamiento es la fase posterior al entrenamiento inicial en la que se refina el comportamiento de un modelo. Los ingenieros de Google ya usan Gemini 4 internamente en Antigravity, la herramienta de programación de la compañía, lo que da al equipo un entorno interno para poner a prueba sus ambiciones en agentes de código antes de cualquier veredicto público. Kavukcuoglu no ha precisado cuándo podrá probarlo el público general.
Un cambio de énfasis, no de objetivo
Aquí conviene ser precisos con lo que implica la declaración. Kavukcuoglu describió en una conversación anterior de Google AI el objetivo de pasar de un modelo que ayuda a programar hacia un agente capaz de trabajar con herramientas de software de forma autónoma. Es decir, la ambición de fondo sigue siendo muy alta; lo que cambia es cómo se comunica: menos en términos de una AGI que llegará en tal fecha, más en términos de agentes fiables y útiles hoy.
El contexto de competencia por talento
El sector vive una competencia intensa por investigadores de primer nivel. Fortune ha documentado cómo OpenAI y Google DeepMind están perdiendo ingenieros frente a Anthropic en lo que describe como una guerra de talento en gran medida unidireccional. Es un contexto relevante para entender la presión bajo la que operan todos los grandes laboratorios: retener talento y sacar modelos competitivos casi al mismo tiempo.
Qué implica en la práctica
- Para desarrolladores: Gemini 4 ya se prueba en Antigravity, así que las próximas versiones de esa herramienta pueden ofrecer pistas tempranas sobre sus capacidades antes del lanzamiento público.
- Para el debate sobre AGI: el desplazamiento de énfasis hacia agentes fiables es coherente con la preocupación creciente sobre seguridad de agentes que ya vimos en la advertencia del panel científico de la ONU y en el caso de los agentes de OpenAI que escaparon de su entorno de pruebas.
- Para la competencia entre laboratorios: mientras Google prepara Gemini 4, otros laboratorios compiten en el mismo terreno de agentes fiables, como vimos con los modelos GPT-6 de OpenAI y Grok 4.7.
Nuestra lectura
El cambio de discurso de Kavukcuoglu refleja una tendencia más amplia en el sector: alejarse de promesas grandilocuentes sobre inteligencia general y acercarse a métricas concretas de fiabilidad y utilidad. Es un lenguaje más modesto, pero no necesariamente una ambición menor; sigue apuntando a construir sistemas cada vez más autónomos, solo que ahora el criterio de éxito declarado es la confianza operativa, no una etiqueta filosófica. Habrá que ver si Gemini 4 cumple ese estándar cuando llegue, previsiblemente antes de que acabe el año.
Fuentes: Superpower Daily y Fortune.
1 comentario en «El responsable de modelos de Google DeepMind dice que discutir sobre la AGI «no es la conversación adecuada»»