Google quiere liderar la Inteligencia Artificial General: “Gemini será la primera AGI”

Durante el evento Google I/O 2025, entre demostraciones de productos y avances impulsados por IA, la compañía lanzó un mensaje inesperado pero contundente: su intención de liderar el desarrollo de la inteligencia artificial general (AGI).

Este anuncio marca un cambio radical en el discurso habitual de Google, que hasta ahora había evitado posicionarse abiertamente en esta carrera.

La idea de alcanzar una inteligencia artificial general (AGI, por sus siglas en inglés) que alcance o supere la inteligencia humana genera entusiasmo en muchas empresas tecnológicas. Sin embargo, compañías como Apple parecen estar tomando un rumbo completamente diferente.

Sergey Brin, cofundador de Google, sorprendió con una aparición no anunciada y afirmó que “nuestra intención es que Gemini sea la primera AGI”, en una charla junto a Demis Hassabis, CEO de DeepMind. La declaración, breve pero potente, supone la primera vez que un alto ejecutivo de Google reconoce públicamente el objetivo de ganar la carrera por la AGI.

A lo largo de la conversación, se hizo evidente el contraste entre las posturas de Brin y Hassabis. Mientras el primero apostaba por la escala y la velocidad, el segundo abogaba por cautela, definición rigurosa y enfoque científico.

Brin predijo que la AGI llegará “antes de 2030”, mientras que Hassabis, con una sonrisa, respondió “justo después”. Esta diferencia de perspectivas representa más que una discrepancia temporal: refleja visiones opuestas sobre cómo debe construirse la inteligencia artificial del futuro.

Hassabis explicó que, para él, la AGI no puede ser simplemente un sistema potente, sino uno que reproduzca las capacidades del cerebro humano con la misma arquitectura. Para ilustrarlo, mencionó ejemplos como Einstein, Mozart o Marie Curie: la AGI debería ser capaz de hacer lo que ellos lograron, pero todo con la misma base cognitiva.

Además, recalcó que los sistemas actuales aún no son suficientemente coherentes: “Hoy, basta con unos minutos para encontrarles fallos obvios. Una AGI debería tardar meses en mostrar debilidades detectables.”

Pese a sus diferencias, ambos líderes coincidieron en varios retos clave para alcanzar la AGI. Entre ellos:

• Mejorar la capacidad de razonamiento de los sistemas.
• Lograr invención creativa genuina.
• Desarrollar modelos del mundo más precisos y consistentes.

Una de las innovaciones presentadas fue la función “deep think”, que permite que diferentes procesos de razonamiento se contrasten entre sí, mejorando la solidez de las respuestas.

En el debate entre aumentar la escala de los modelos actuales o buscar nuevos algoritmos, ambos coincidieron en que se necesita una combinación. Hassabis lo resumió así: “Debes escalar al máximo lo que conoces, pero también dedicar esfuerzos a lo que viene después.”

Brin, por su parte, destacó que históricamente los avances algorítmicos han superado incluso a las mejoras de hardware. Su argumento: “Es probable que los algoritmos sean aún más importantes que el poder computacional en el desarrollo de AGI.”

Google apuesta claramente por la inteligencia artificial multimodal. Gemini, su sistema insignia, fue diseñado desde el inicio para trabajar con múltiples formatos, incluyendo imágenes, texto y audio. Esta visión se refleja en nuevos productos como gafas inteligentes y asistentes visuales.

Según Hassabis, esto permite dos usos clave: un asistente verdaderamente útil que pueda acompañarte en tu día a día, y avances en robótica, donde el principal reto sigue siendo la inteligencia del software.

Consciente de los riesgos que implica el desarrollo acelerado de la IA, Google también abordó la seguridad. Hassabis mencionó herramientas como SynthID, una marca de agua invisible que identifica contenidos generados por IA. Este sistema busca combatir problemas como la generación de vídeos falsos o el entrenamiento de modelos con contenido artificial.

Además, se planteó la posibilidad de usar los primeros sistemas de AGI para crear versiones seguras, con arquitecturas verificables y distribuidas, que minimicen los riesgos.

La conversación cerró con una pregunta lúdica: ¿Vivimos en una simulación? La respuesta de ambos reveló nuevamente sus diferencias:

• Hassabis, con una visión más teórica, sugirió que vivimos en un universo computacional, pero no necesariamente en una simulación.
• Brin, más lógico, propuso que si estamos en una simulación, debe haber un límite en la cadena de simuladores, o aceptaríamos una regresión infinita.

Esta divergencia de enfoques resume bien la estrategia dual de Google: ciencia y competitividad, filosofía y pragmatismo.

Con esta nueva postura, Google desafía directamente a OpenAI, que ha dominado la narrativa sobre AGI gracias a Sam Altman y modelos como GPT-4. Mientras tanto, Meta sigue otra estrategia, centrada en el acceso abierto y la investigación pública.

Google busca ahora posicionarse entre ambos extremos: la precisión científica de DeepMind y la ambición empresarial representada por Brin. La pregunta no es solo quién llegará primero, sino cómo lo hará.

La declaración de Brin cambia las reglas del juego. Google ya no observa desde la barrera: entra de lleno en la carrera por la AGI. Y lo hace con una combinación única de rigor académico, infraestructura tecnológica y ambición empresarial.