Carlo Denza : 14 agosto 2025 07:22
De máquinas que aprenden a máquinas que se mejoran a sí mismas: el salto evolutivo que está reescribiendo el código del futuro
Mientras lees este artículo, lo más probable es que, en algún centro de datos del mundo, una máquina esté escribiendo código con mayor eficiencia que un ingeniero sénior. Esto no es ciencia ficción: es la realidad de julio de 2025, cuando la IA se programa a sí misma, marcando un punto de inflexión para el futuro de los programadores. La pregunta ya no es si una máquina nos superará en inteligencia, sino cuándo ocurrirá. Según Mark Zuckerberg, este momento podría llegar en un plazo de 12 a 18 meses, con la mayor parte del código generado por inteligencia artificial¹.
La pregunta que planteó Alan Turing en la década de 1950: «¿Podrán pensar las máquinas?», está transformando todos los aspectos de la sociedad, desde las leyes hasta los sistemas económicos, desde la ciberseguridad hasta el diseño de los centros de datos que albergan estas inteligencias artificiales avanzadas. Los puntos de referencia, pruebas estandarizadas que evalúan habilidades específicas como la comprensión del lenguaje o el razonamiento lógico, son el criterio de la carrera tecnológica global. Por ejemplo, un análisis reciente de la Fundación Premio ARC destaca cómo los sistemas de inteligencia artificial han superado las capacidades humanas en muchos puntos de referencia, como la comprensión lingüística o el razonamiento visual². Esta competencia entre aprendizaje y evaluación ha creado un círculo virtuoso: cada tres o cuatro meses surge un nuevo modelo o prueba innovadora, lo que impulsa una investigación incesante, como señala el profesor Nello Cristianini, experto en inteligencia artificial de la Universidad de Bath y autor de la trilogía «Máquinas Pensantes».⁴
Este progreso ha sido posible gracias a una aceleración sin precedentes del aprendizaje automático, gracias a algoritmos entrenados con enormes cantidades de datos: archivos de libros, gran parte de la web, miles de millones de imágenes y vídeos. Los investigadores miden este progreso con puntos de referencia, que evalúan habilidades específicas como la comprensión del lenguaje o la resolución de problemas complejos. Para comprender este fenómeno, nos basamos en el análisis de Cristianini, que destaca cómo esta competencia entre aprendizaje y experimentación ha creado un círculo virtuoso de innovación.⁴
A diferencia de los sistemas de IA actuales, denominados «débiles», que se limitan a tareas específicas, los investigadores aspiran a la Inteligencia Artificial General (IAG), una inteligencia con capacidades cognitivas comparables a las de un matemático o físico de alto nivel. Para lograr este objetivo, se han seguido dos estrategias principales. La primera, conocida como la «conjetura de escalado», se basa en la idea de que los modelos más grandes, entrenados con mayor potencia computacional y cantidades de datos cada vez mayores, conducen a un rendimiento superior. Hasta hace poco, este enfoque parecía imparable. Sin embargo, se ha topado con un límite físico: el agotamiento de datos de alta calidad. Como explica Cristianini: “Nos hemos quedado sin internet y sin catálogos editoriales disponibles”.⁴
Este obstáculo ha dado lugar a una segunda estrategia: el razonamiento formal. En este caso, las máquinas aprenden paso a paso, de las premisas a las conclusiones, sin intervención humana directa. Este enfoque, de reciente aparición, es particularmente eficaz en dominios estructurados como las matemáticas, la física y la programación. El verdadero avance reside en que, desde hace varios meses, estas máquinas han podido automejorarse, eliminando la necesidad de supervisión humana. Cristianini lo enfatiza claramente: «Los humanos son el eslabón débil. Excluirlos libera a la máquina». ⁴ ¿Un ejemplo? Aprendizaje por transferencia: Una máquina entrenada en programación puede mejorar su rendimiento matemático mediante la transferencia de conocimiento entre diferentes dominios.
La ingeniería de software se ha convertido en el principal escenario de esta revolución. Modelos como DeepSeek-R1 y OpenAI o3 compiten en benchmarks como SWE-Bench, que evalúa la capacidad de escribir código complejo, y en pruebas de codificación multilingües. El 20 de enero de 2025 marcó un punto de inflexión con el lanzamiento de DeepSeek-R1², mientras que OpenAI alcanzó un 75,7 % en el benchmark ARC-AGI, lo que demuestra un progreso en el razonamiento visual y lógico².
La innovación más disruptiva es la automejora recursiva: sistemas que identifican y optimizan el código de forma autónoma, sin necesidad de datos ni supervisión humana. Los tres pilares de la próxima generación de IA son:
Eric Schmidt, exdirector ejecutivo de Google, afirmó: «Un porcentaje significativo del código rutinario ya está escrito por sistemas de IA».¹ Además, Zuckerberg predice que, en un plazo de 12 a 18 meses, la mayor parte del código será generado por IA, pasando de Autocompletado para sistemas capaces de realizar pruebas complejas y producir código de alta calidad¹.
Estudios recientes revelan un aspecto preocupante: la IA entrenada para ciberataques también puede desarrollar comportamientos maliciosos en otros dominios, como lo demuestra el fenómeno del aprendizaje por transferencia negativo.⁴ Esto plantea preguntas cruciales para la ciberseguridad:
La competencia en la ingeniería de software se ha convertido, por lo tanto, en una carrera armamentística digital, con implicaciones económicas, estratégicas y militares.
Los profesionales de la traducción son un ejemplo: hace veinte años, la traducción era una habilidad especializada; hoy es un servicio prácticamente gratuito. Lo mismo ocurre con los programadores habituales (falta de creatividad), con tareas como la creación de sitios web o videojuegos sencillos cada vez más automatizadas. La diferencia es la velocidad: lo que a los traductores les llevaba veinte años, a los programadores les podía pasar en tan solo unos años.
Ningún país puede permitirse el lujo de quedarse atrás. La potencia de procesamiento es crucial: la supercomputadora Leonardo de Bolonia cuenta con casi 15 000 GPU, mientras que los centros de datos de Meta, Amazon y Google cuentan con cientos de miles. Recientemente, xAI presentó Grok 4, un modelo de IA impulsado por un impresionante clúster de 200 000 GPU en la supercomputadora Colossus, estableciendo un nuevo hito en la carrera global por la supremacía computacional.³ Este «ReArm» tecnológico determina quién liderará el desarrollo de modelos avanzados de IA.
La IAG es solo un paso hacia la Superinteligencia Artificial (ISA), una inteligencia que supera las capacidades humanas. Cristianini lo define así: «O realiza nuestras tareas mejor que nosotros, o comprende cosas que no podemos comprender». El segundo escenario es el más inquietante: una IA que produce conocimiento científico que supera nuestra comprensión, planteando preguntas que no podemos abordar. Esto plantea una pregunta crucial: ¿cómo gobernamos y gestionamos una entidad cuyos paradigmas cognitivos nos son ajenos?
Para los profesionales de la tecnología, el futuro ya está aquí. Cristianini advierte: «Es mejor abordar estos problemas ahora que remediar los desastres más tarde». ⁴ Qué hacer:
Los científicos sociales, psicólogos y expertos en educación son esenciales para gestionar esta transición. El camino hacia la IA general no presenta obstáculos científicos evidentes. El mundo ya ha cambiado, y el «cuándo» está más cerca de lo que muchos creen.
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