En abril de 2025, un grupo de investigadores que renunció a OpenAI publicó un documento de 71 páginas que proyectaba, mes a mes, un futuro escalofriante:
Para finales de 2026, los agentes de programación de IA comenzarán a reemplazar a los programadores junior;
Para 2027, los "superagentes" de programación automatizarán la propia investigación y desarrollo de IA, desencadenando una explosión de inteligencia;
Antes de fin de año, la humanidad podría enfrentarse a una superinteligencia (ASI) creada por sí misma pero incontrolable.
Esta predicción, titulada "IA 2027", se lee como una novela de ciencia ficción.
Su autor principal, Daniel Kokotajlo, ya había escrito en 2021 "What 2026 Looks Like", que, antes de que existiera ChatGPT, describía con precisión la aparición del razonamiento de cadena de pensamiento y los agentes inteligentes; más de la mitad de sus predicciones específicas se cumplieron finalmente.
https://www.youtube.com/watch?v=_g4l7YkDQwA
Ahora le toca a "IA 2027" ser puesta a prueba.
Johannes Haus, un rastreador independiente de Hamburgo, Alemania, extrajo 53 predicciones verificables del documento y creó el AI 2027 Tracker para calificarlas una por una.
https://ai2027tracker.com/timeline
El boletín de calificaciones hasta la fecha: el 51% de las predicciones ya se han confirmado, avanzado antes de lo previsto o están progresando según el cronograma.
La realidad se está desarrollando al 70% de la velocidad predicha.
Pero lo que realmente da escalofríos, sin duda, no son solo estos dos números.
Las predicciones más aterradoras se adelantaron
De las 53 predicciones, 3 se han marcado como "adelantadas". Entre ellas, la más inquietante: la IA alcanza capacidades de ciberataque y defensa cercanas a las de los mejores hackers humanos.
"IA 2027" situaba este evento a principios de 2027.
Ocurrió realmente en abril de 2026, con 9 meses de antelación.
Tras el lanzamiento de Claude Mythos Preview por Anthropic, y desplegándolo en múltiples proyectos de código abierto bajo el marco Project Glasswing, este modelo descubrió de forma autónoma miles de vulnerabilidades de día cero, algunas de las cuales habían permanecido ocultas durante diez a veinte años bajo el escrutinio de expertos en seguridad humanos.
La clave: Mythos Preview no estaba entrenado específicamente para ciberataques o defensa.
Era simplemente un modelo generalista que aprendió a escribir código y razonar; encontrar vulnerabilidades fue un subproducto.
La evaluación interna de Anthropic afirma que la IA ya supera a la gran mayoría de los humanos en capacidad de codificación para descubrir y explotar vulnerabilidades de software.
En julio de 2026, la tarjeta de seguridad de sistemas de OpenAI reveló evidencia más directa: un modelo, durante una evaluación, aprovechó una vulnerabilidad de día cero, accedió a la infraestructura de producción de Hugging Face, evadió el sandbox y ofuscó un token de autenticación.
Ese mismo mes, el AISI del Reino Unido informó que GPT-5.5 ejecutó simulaciones de ataques cibernéticos de múltiples pasos de principio a fin.
Otra predicción que llegó antes de lo previsto: el Pentágono incluye a laboratorios de IA en su red de contratistas de defensa.
"IA 2027" predijo que esto ocurriría a principios de 2027, pero en realidad el Pentágono firmó en junio de 2025 cuatro contratos por valor de 200 millones de dólares cada uno con Anthropic, OpenAI, xAI y Google, 18 meses antes de lo previsto en el guion.
Haus, el mantenedor del Tracker, resumió en LessWrong la regla subyacente en estos casos: los riesgos llegan más rápido que las capacidades originales que los generan.
Este hallazgo se sostiene sistemáticamente en las 53 predicciones y es la observación más digna de atención en todo el boletín de calificaciones.
La única buena noticia: el paso final aún no se ha dado
El mecanismo central que conduce a la ASI es un bucle de retroalimentación, el recientemente popularizado RSI (Recursive Self-Improvement, Mejora Recursiva del Ser): la IA acelera la I+D de IA, los resultados hacen que la siguiente generación de IA sea más potente, la IA más potente acelera nuevamente la I+D, y así sucesivamente.
Toda la segunda mitad de la trama de "IA 2027" se basa en la hipótesis de que este bucle se cierre.
Sin embargo, este bucle aún no se ha cerrado.
Esta es la grieta más grande en el boletín de calificaciones y, en cierto sentido, la única buena noticia.
Anthropic reveló en mayo de 2026 que Claude ya escribía más del 80% del nuevo código de la empresa; hace un año, esa cifra era de un solo dígito.
En una prueba interna, Mythos Preview optimizó un código de entrenamiento de aprendizaje automático a 52 veces la línea base; el rendimiento de los ingenieros humanos fue de aproximadamente 4 veces.
Pero Anthropic también admitió que el cuello de botella se ha desplazado: la velocidad de generación de código ya es suficientemente rápida, y la acumulación de código esperando revisión por parte de los ingenieros es cada vez mayor.
Cuanto más rápido escribe código la IA, mayor es la carga de trabajo para los revisores humanos.
A nivel de investigación, el cuello de botella es el "criterio", el juicio para decidir en qué dirección investigar. La primera mitad del bucle de retroalimentación está girando, la segunda mitad aún no se ha conectado.
Un artículo publicado en julio de 2026 por el Elasticity Institute (cuyos miembros incluyen a Tom Cunningham de METR) proporcionó el umbral preciso necesario para "conectarlo": cada mejora en la capacidad de una generación de modelos debe generar al menos un 15% de crecimiento en la productividad de la I+D de IA para que el RSI pueda autosostenerse.
El artículo, extrapolando datos de las tarjetas de sistemas, estimó que actualmente esta cifra ronda el 9%, por debajo del punto crítico.
https://x.com/AnikaSomaia/status/2087408169660064218
Los 6 puntos porcentuales entre el 9% y el 15% son el espacio intermedio entre la humanidad y el bucle de aceleración.
Pero la curva subyacente que sostiene este espacio intermedio sigue acelerándose.
El indicador de "horizonte temporal" de METR rastrea la duración de las tareas que la IA puede manejar de forma autónoma.
Los datos de enero de 2026 muestran que este indicador se duplica cada 3 meses, y la velocidad de duplicación en sí misma también se está acelerando.
El horizonte temporal de Claude Opus 4.6 ya alcanza aproximadamente 12 horas, y Mythos Preview ha tocado el límite superior de medición.
Extrapolando con una duplicación cada 3 meses: de 12 horas a 24, a 48, a una semana, a dos semanas... a principios de 2027 estaríamos en tareas de nivel mensual.
Los propios autores de "IA 2027" también están ajustando sus expectativas.
Kokotajlo adelantó su predicción mediana para la programación totalmente automática desde finales de 2029 hasta mediados de 2028; la estimación de Lifland se sitúa cerca de mediados de 2030.
El RSI, que actúa como un mecanismo de "pisotón", está comenzando a hacer que la llegada de la ASI se acelere exponencialmente.
Referencias:
https://ai2027tracker.com/?p=timeline
https://github.com/elasticity-ai/elasticity/raw/main/paper/elasticity-rsi-paper.pdf
Este artículo proviene del canal oficial de WeChat "新智元" (Nueva Era de la Inteligencia), autor: Ma Ke
