Algo grande está sucediendo. Así lo afirma Matt Shumer, inversor, fundador de start-ups y CEO de OthersideAI, en un artículo publicado en Fortune que ha prendido fuego en las redes sociales. Titulado con esa frase contundente, el texto describe una supuesta revolución en marcha una inteligencia artificial generativa capaz de programar, depurar y resolver problemas complejos de forma autónoma. Algunos lo han celebrado como el primer indicio claro de que estamos a las puertas de la Inteligencia Artificial General. Otros, con más escepticismo, se preguntan si no será solo humo, promesas y un buen montaje.
La promesa de una IA autónoma
La idea que presenta Shumer es seductora. Imagina una inteligencia artificial que no solo sigue instrucciones, sino que las anticipa. Una máquina que escribe código, lo prueba, detecta errores, los corrige y mejora el sistema por sí misma, sin intervención humana. Autonomía total, aprendizaje continuo, toma de decisiones todo ello encadenado en un bucle perfecto de autorrefinamiento. Si esto fuera cierto, estaríamos ante un salto cualitativo gigantesco. No se trataría ya de una herramienta, sino de un colaborador digital con capacidad de razonamiento técnico.
Pero hay un problema. O más bien varios. Y el primero es evidente no hay datos. Shumer no ofrece pruebas, ni código, ni detalles metodológicos. No hay benchmarks, no hay logs de ejecución, no hay forma de verificar lo que se afirma. La revolución, al parecer, no necesita evidencia. Solo una narrativa bien construida y un titular que circule rápido en redes.
El fantasma del pasado Reflection 70B
Este no es el primer episodio de este guion. Shumer ya estuvo en el centro de una polémica hace meses, cuando presentó otro modelo de lenguaje llamado Reflection 70B. Lo describió como un avance extraordinario, un sistema que superaba a los grandes modelos del mercado en razonamiento y coherencia. Pero cuando otros investigadores intentaron replicar los resultados, no encontraron nada. Las pruebas no se sostuvieron. Muchos lo calificaron de fraude. Otros, con más benevolencia, de exageración interesada.
La historia no se repite, pero a veces rima. Y lo que Shumer presenta ahora sobre una IA autónoma programando y depurando por sí misma suena sospechosamente parecido impresionante a primera vista, vacío bajo el microscopio. La credulidad ante estas supuestas demostraciones de "inteligencia" de la inteligencia artificial es un problema grave. No solo porque engaña al público, sino porque desvía la atención de los verdaderos desafíos técnicos y éticos de esta tecnología.
El arte oculto del prompt
¿Qué hay realmente detrás del supuesto milagro? Muy probablemente, ingeniería de prompts. Un arte refinado, sí, pero humano. La idea de que una IA "entiende" que su código está mal, lo depura y lo mejora por sí misma es pura fantasía. Lo más plausible es que el sistema haya recibido una serie de instrucciones cuidadosamente orquestadas "escribe código", "prueba el código", "identifica el error", "corrige el error", "vuelve a probar". Cada paso guiado, no por la autonomía del modelo, sino por la mano del operador.
Esto no es trivial, pero tampoco revolucionario. Es lo que hacen muchos desarrolladores hoy usan modelos como asistentes, no como agentes independientes. Lo que Shumer vende como autonomía es, en realidad, intervención humana extensiva bajo un disfraz de inteligencia artificial. Una coreografía de prompts que, bien montada, puede parecer magia. Pero es solo eso un truco de escenografía.
La burbuja de las narrativas triunfalistas
No es descabellado pensar que Shumer, como en el pasado, está construyendo una narrativa que beneficia a varias partes. A Anthropic, a OpenAI, a las grandes empresas que necesitan justificar inversiones masivas con historias de éxito inminente. Y también a su propia start-up, OthersideAI, que se posiciona en un mercado hambriento de soluciones autónomas.
Estas narrativas triunfalistas no surgen en el vacío. Responden a una necesidad económica mantener viva la fe en un futuro rentable. Pero a costa de qué? A costa de la transparencia. A costa de la ciencia. La IA es una herramienta sofisticada, pero no es magia. Y mientras sigamos permitiendo que inversores y vendedores dicten el discurso, estaremos más cerca de una burbuja de expectativas que de avances genuinos.
Hacia una IA más honesta
Lo que necesitamos no son shows prefabricados, sino metodología. Replicabilidad. Evaluaciones rigurosas. Necesitamos que los relatos sobre grandes logros vengan acompañados de información detallada, de código abierto, de explicaciones honestas sobre limitaciones. No basta con decir "algo grande está sucediendo". Hay que mostrarlo. Hay que demostrarlo.
La inteligencia artificial no está cerca de la autonomía plena. Está en una etapa de herramientas poderosas, pero profundamente dependientes del diseño humano. Y mientras algunos intentan vendernos la ilusión de máquinas pensantes, los verdaderos avances siguen ocurriendo en silencio, en laboratorios, en código revisado por pares, en errores que se corrigen sin espectáculo.
La próxima vez que leas que una IA ha resuelto un problema complejo por sí sola, pregúntate quién le dijo qué hacer? Porque hasta ahora, detrás de cada inteligencia artificial que parece pensar, hay un humano que supo exactamente cómo preguntarle.