Hace poco, un artículo de "Predicciones para 2028" se volvió viral en Internet. El artículo señalaba que, debido al avance de la IA, en 2028 habría una gran ola de desempleo, y muchos trabajos serían reemplazados por la IA.
La publicación del artículo, sumada a la situación en Medio Oriente, hizo que la bolsa estadounidense cayera ese mismo día. El hecho fue considerado surrealista, ya que el artículo claramente parecía escrito por una IA, pero aparentemente caló en el miedo de la gente hacia "el gran desempleo provocado por la IA", por lo que causó un impacto tan grande.
Recientemente, una noticia revelada por OpenAI ha hecho que la gente se dé cuenta de que el "Gran Desempleo de 2028" podría no ser infundado.
Hace poco, el científico jefe de OpenAI, Jakub Pachocki, dijo algo escalofriante en una entrevista exclusiva con MIT Technology Review: su "Estrella Polar" es construir un sistema de investigación multiagente completamente automatizado para 2028.
Para septiembre de este año, se alcanzará el objetivo de la primera fase:
Un "becario de investigación de IA autónoma" capaz de manejar de forma independiente problemas de investigación específicos.
No es un marcador de posición en el roadmap de productos, ni una bravuconada casual de Altman en X. Es OpenAI apostando todos los recursos de la empresa en una dirección.
El significado de la "Estrella Polar"
Cuando una empresa tecnológica habla de su "Estrella Polar", normalmente significa dos cosas: primero, que otras cosas deben ceder el paso, y segundo, que hay consenso interno en la empresa.
A juzgar por las acciones de OpenAI en las últimas dos semanas, este juicio es básicamente correcto.
El 19 de marzo, OpenAI anunció la adquisición de la empresa de herramientas para desarrolladores Astral, cuyo equipo se integró en el departamento de Codex; al mismo tiempo, la empresa anunció la integración de ChatGPT, Codex y el navegador en una "superapp" de escritorio unificada, dirigida por la directora de aplicaciones Fidji Simo, con Greg Brockman ayudando a impulsar la reforma organizativa.
La era de los productos fragmentados ha llegado a su fin. OpenAI está empujando todas sus fichas en una dirección.
Y esta dirección apunta a "dejar que la IA investigue por sí misma".
La lógica de Pachocki es en realidad muy clara: los modelos de razonamiento, los agentes inteligentes y la explicabilidad, estas tres líneas técnicas que antes luchaban por separado dentro de OpenAI, ahora se integrarán bajo un objetivo: crear investigadores de IA que puedan funcionar de forma autónoma durante largos períodos en centros de datos. Dijo que una vez que esto se logre, "es algo de lo que realmente dependemos".
La opinión del ex investigador de OpenAI Andrej Karpathy es más directa: "Todos los laboratorios punteros de modelos de lenguaje grandes harán esto, es la batalla final del JEFE." Añadió una frase que merece ser analizada: "La escalabilidad será, por supuesto, más compleja, pero hacer esto es solo un problema de ingeniería, tendrá éxito."
Presten atención a sus palabras: no es "si puede o no", es "cuándo".
Anthropic en acción
El mismo día que OpenAI anunció la "Estrella Polar", Anthropic lanzó sigilosamente Claude Code Channels: una función que permite a los desarrolladores interactuar directamente con sesiones en curso de Claude Code a través de Telegram y Discord.
Esto parece pequeño por separado, pero visto dentro de la tendencia general, es muy importante.
La lógica de Anthropic es: en lugar de decirles a los desarrolladores lo que la IA podrá hacer en el futuro, es mejor integrarla ahora mismo en el flujo de trabajo real de los desarrolladores. Telegram y Discord no son artículos académicos, son lugares donde los programadores trabajan a diario. Hacer que Claude Code viva aquí significa que pasa de ser una "herramienta" a un "colega".
La reacción de la comunidad respalda este juicio.
Un usuario dijo directamente: "Claude, con esta actualización, ha matado a OpenClaw, ya no necesitas comprar un Mac Mini." El significado detrás de esta frase es que las mejoras en la infraestructura de Anthropic ya han hecho que las alternativas de código abierto pierdan su ventaja de coste.
Y en una línea de tiempo más macro, la velocidad de iteración de Anthropic en Claude Code es realmente sorprendente. En pocas semanas, ha fusionado el procesamiento de texto, la integración de miles de habilidades MCP y la capacidad de corregir bugs de forma autónoma. Mientras OpenAI reforzaba Codex con la adquisición de Astral, Anthropic ya había metido a Claude Code directamente en la ventana de chat de los desarrolladores.
Ambas empresas se dirigen al mismo destino, pero sus rutas son completamente diferentes: OpenAI está haciendo el "investigador totalmente automático para 2028", Anthropic está haciendo "herramientas de agentes inteligentes utilizables hoy".
El verdadero desafío
Sin embargo, hay un detalle que no se puede pasar por alto.
Pachocki hizo algo muy inusual en la entrevista: habló activamente sobre los desafíos de seguridad y controlabilidad, y lo hizo con bastante franqueza.
Dijo que su idea es usar otros modelos de lenguaje grande para "monitorear las notas del investigador de IA", capturando comportamientos indebidos antes de que se conviertan en un problema. Pero acto seguido admitió: "El nivel de comprensión de los modelos de lenguaje grande no es suficiente para controlarlos por completo. Se necesitará mucho tiempo para poder decir realmente 'este problema está resuelto'."
Que el científico jefe de una empresa diga "no tenemos control total" y al mismo tiempo anuncie que entregará un sistema de investigación de IA totalmente automatizado en 2028, son dos cosas que, puestas juntas, merecen que todos lo piensen detenidamente.
No es ser pesimista, es entender la dificultad real de esto. El hecho de que Pachocki pueda decir esto indica que dentro de OpenAI son conscientes de lo arduo del camino.
A nivel técnico, hay un "bucle de Karpathy" resumido por investigadores que vale la pena considerar: un marco exitoso de investigación de IA automatizada necesita tres elementos: un agente con autoridad para modificar archivos individuales, una única métrica que pueda probada objetivamente, y un límite de tiempo fijo para los experimentos.
Este marco ya está empezando a dar resultados en entornos reales. El CEO de Shopify, Tobias Lütke, compartió públicamente un caso: hizo que un agente de auto-investigación funcionara durante la noche, y a la mañana siguiente, el agente había ejecutado 37 experimentos, mejorando el rendimiento del modelo en un 19%.
Del concepto a la implementación, este camino es más corto de lo imaginado.
El futuro de una suscripción de 20.000 dólares
El proyecto "Estrella Polar" no es solo una ventaja técnica, es también la clave del éxito comercial.
Unos números de Paul Roetzer dan que pensar: citó predicciones internas de OpenAI de que, para 2029, el negocio de agentes inteligentes por sí solo podría generar 29 mil millones de dólares en ingresos anuales, incluyendo un "agente de conocimiento" con una tarifa mensual de 2000 dólares y un "agente de investigación" con una tarifa mensual de 20.000 dólares.
Estos números muestran que el "investigador de IA" nunca ha sido solo un objetivo técnico, es un roadmap de ingresos.
Un "agente de investigación" de 20.000 dólares al mes, calculado, es una fracción del salario anual de un investigador senior, pero puede trabajar las 24 horas del día sin parar, ejecutando 37 experimentos simultáneamente. No se trata de reemplazar a una persona concreta, sino de redefinir lo que es la "productividad de la investigación" en sí misma.
Esto me recuerda la frase de Karpathy: "Esta es la batalla final del JEFE". El JEFE al que se refiere no es un competidor, sino el techo de capacidad de la IA en sí mismo.
Una vez que la IA pueda impulsar la investigación científica de forma autónoma, la velocidad del progreso de la IA ya no estará limitada por la cantidad de investigadores humanos y sus horas de trabajo.
Pachocki dijo lo mismo, solo que lo expresó de manera más contenida: "Una vez que el sistema pueda funcionar de forma autónoma durante largos períodos en un centro de datos, esto es algo de lo que realmente dependemos."
El becario de investigación de IA de septiembre de 2026 no es el final, sino un comienzo importante.
