La IA escribió el 75 % del código, pero no logró acelerar por sí sola: Google acaba de echar un jarro de agua fría sobre la idea de que la IA evolucione por sí misma 🦖
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Quien investigó fue Google DeepMind, uno de los laboratorios de IA más grandes del mundo. Lo que investigó fue una hipótesis llamada mejora recursiva autónoma: la idea de que la IA cree una versión más inteligente de sí misma, que luego cree una generación todavía más inteligente, tan rápido que los humanos no alcancen a probarla, regularla o, directamente, apagarla. La conclusión aparece en el último informe de seguridad de su modelo insignia, publicado el 14 de octubre: no se encontraron pruebas de aceleración.
Veamos tres cifras. La primera: más del 75 % del código de producción de Google DeepMind lo escribe ahora la IA. La proporción de cambios de código gestionados por completo por la IA pasó del 7,5 % en abril al 11,9 % en septiembre. Su presencia, sin duda, va en aumento. La segunda: alrededor del 88 % de los cambios de código todavía requieren varias rondas de orientación humana o, directamente, los escribe una persona. La tercera: el índice compuesto interno que usan para medir las capacidades —que combina 123 modelos y 92 pruebas comparativas en una sola puntuación— sube alrededor de 0,1 puntos al mes. Tampoco se observó una aceleración estadísticamente significativa después del 1 de abril de 2026.
La forma de la curva explica aún mejor el panorama. La generación de modelos insignia de finales de 2024 rondaba los 0,5 puntos. La generación anterior, en septiembre de este año, superaba ligeramente los 2,9 puntos. Casi todas las versiones siguen una línea recta. El último modelo, Argon, con unos 3,3 puntos, es el único que sobresale, pero su margen de error es lo bastante amplio como para rozar la línea de tendencia. El investigador Haydn Belfield, que participó en la evaluación, explicó que este resultado por encima de la tendencia se debe principalmente al aumento de la capacidad de cómputo y de la inversión organizativa, no a que la IA se esté acelerando por sí sola.
Los datos sobre el trabajo real son aún más claros. Google examinó una muestra de 1389 registros de tareas en las que Argon actuaba como agente dentro de la empresa. La conclusión: cuanto mayor es la tarea, menor es la proporción que completa de forma independiente y más veces necesita la intervención humana. En tareas internas de investigación e ingeniería, apenas resolvió alrededor de la mitad. Y DeepMind considera que el 90 % es el umbral para hablar de automatización integral. Otra encuesta, realizada a 12 responsables sénior e investigadores, señaló que las tareas más automatizables son las que tienen pasos claros y resultados verificables. Las menos automatizables son la investigación científica abierta, el diseño de nuevos experimentos, el diagnóstico de la inestabilidad del entrenamiento y el criterio de investigación a largo plazo.
También hay que ponerlo en contexto. Hace un mes, el director ejecutivo de Anthropic, Dario Amodei, dijo públicamente que la mejora recursiva autónoma ya se estaba acelerando. Sam Altman y Musk coincidieron. Esas declaraciones hicieron caer las acciones de chips casi un 6 % ese mismo día, mientras el bitcoin subía ⚠️
Mi lectura es que esta auditoría no declara que la IA haya fracasado. Lo que hace es rebajar las expectativas del mercado sobre la hipótesis de una aceleración descontrolada. Para el mercado cripto, parte de la valoración premium de los activos asociados a la narrativa de la IA se basa precisamente en la idea de que esta seguirá acelerándose por sí sola. Ahora, la empresa que mejor sabe crear IA dice, a partir de sus datos internos, que no es así. A corto plazo, esto es claramente negativo para el sentimiento del mercado. Pero las cifras del 75 % y el 11,9 % también muestran que la IA ya está profundamente integrada en los procesos de producción; no se ha desmentido la necesidad subyacente de pagos y liquidaciones de la economía de agentes 📉
Echemos un vistazo rápido al mercado: el bitcoin oscila cerca de los 82 000 dólares y Ethereum ronda por debajo de los 2500 dólares. La probabilidad implícita en el mercado de una subida de tipos de la Reserva Federal en octubre pasó del 18 % al 29 % durante la última semana. Es decir, mientras se enfría la narrativa de la IA, la tensión macroeconómica se intensifica.
¿Crees que la IA perderá primero el control por sí sola o que estos datos irán refutando poco a poco esa idea? Si vuelve el pánico por una aceleración de la IA, ¿el bitcoin volverá a ser un refugio para el capital como la última vez? Cuéntanos en los comentarios.
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Cada día te traemos lo más destacado de la IA y las criptomonedas. No solo te contamos qué pasa: también te ayudamos a entender la lógica y las oportunidades que hay detrás 👀🚀
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Quien investigó fue Google DeepMind, uno de los laboratorios de IA más grandes del mundo. Lo que investigó fue una hipótesis llamada mejora recursiva autónoma: la idea de que la IA cree una versión más inteligente de sí misma, que luego cree una generación todavía más inteligente, tan rápido que los humanos no alcancen a probarla, regularla o, directamente, apagarla. La conclusión aparece en el último informe de seguridad de su modelo insignia, publicado el 14 de octubre: no se encontraron pruebas de aceleración.
Veamos tres cifras. La primera: más del 75 % del código de producción de Google DeepMind lo escribe ahora la IA. La proporción de cambios de código gestionados por completo por la IA pasó del 7,5 % en abril al 11,9 % en septiembre. Su presencia, sin duda, va en aumento. La segunda: alrededor del 88 % de los cambios de código todavía requieren varias rondas de orientación humana o, directamente, los escribe una persona. La tercera: el índice compuesto interno que usan para medir las capacidades —que combina 123 modelos y 92 pruebas comparativas en una sola puntuación— sube alrededor de 0,1 puntos al mes. Tampoco se observó una aceleración estadísticamente significativa después del 1 de abril de 2026.
La forma de la curva explica aún mejor el panorama. La generación de modelos insignia de finales de 2024 rondaba los 0,5 puntos. La generación anterior, en septiembre de este año, superaba ligeramente los 2,9 puntos. Casi todas las versiones siguen una línea recta. El último modelo, Argon, con unos 3,3 puntos, es el único que sobresale, pero su margen de error es lo bastante amplio como para rozar la línea de tendencia. El investigador Haydn Belfield, que participó en la evaluación, explicó que este resultado por encima de la tendencia se debe principalmente al aumento de la capacidad de cómputo y de la inversión organizativa, no a que la IA se esté acelerando por sí sola.
Los datos sobre el trabajo real son aún más claros. Google examinó una muestra de 1389 registros de tareas en las que Argon actuaba como agente dentro de la empresa. La conclusión: cuanto mayor es la tarea, menor es la proporción que completa de forma independiente y más veces necesita la intervención humana. En tareas internas de investigación e ingeniería, apenas resolvió alrededor de la mitad. Y DeepMind considera que el 90 % es el umbral para hablar de automatización integral. Otra encuesta, realizada a 12 responsables sénior e investigadores, señaló que las tareas más automatizables son las que tienen pasos claros y resultados verificables. Las menos automatizables son la investigación científica abierta, el diseño de nuevos experimentos, el diagnóstico de la inestabilidad del entrenamiento y el criterio de investigación a largo plazo.
También hay que ponerlo en contexto. Hace un mes, el director ejecutivo de Anthropic, Dario Amodei, dijo públicamente que la mejora recursiva autónoma ya se estaba acelerando. Sam Altman y Musk coincidieron. Esas declaraciones hicieron caer las acciones de chips casi un 6 % ese mismo día, mientras el bitcoin subía ⚠️
Mi lectura es que esta auditoría no declara que la IA haya fracasado. Lo que hace es rebajar las expectativas del mercado sobre la hipótesis de una aceleración descontrolada. Para el mercado cripto, parte de la valoración premium de los activos asociados a la narrativa de la IA se basa precisamente en la idea de que esta seguirá acelerándose por sí sola. Ahora, la empresa que mejor sabe crear IA dice, a partir de sus datos internos, que no es así. A corto plazo, esto es claramente negativo para el sentimiento del mercado. Pero las cifras del 75 % y el 11,9 % también muestran que la IA ya está profundamente integrada en los procesos de producción; no se ha desmentido la necesidad subyacente de pagos y liquidaciones de la economía de agentes 📉
Echemos un vistazo rápido al mercado: el bitcoin oscila cerca de los 82 000 dólares y Ethereum ronda por debajo de los 2500 dólares. La probabilidad implícita en el mercado de una subida de tipos de la Reserva Federal en octubre pasó del 18 % al 29 % durante la última semana. Es decir, mientras se enfría la narrativa de la IA, la tensión macroeconómica se intensifica.
¿Crees que la IA perderá primero el control por sí sola o que estos datos irán refutando poco a poco esa idea? Si vuelve el pánico por una aceleración de la IA, ¿el bitcoin volverá a ser un refugio para el capital como la última vez? Cuéntanos en los comentarios.
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