Por qué me da igual si Astra es AGI o no lo es

Recientemente me puse a escuchar de nuevo una charla de Kai-Fu Lee, grabada hace más de 5 años. Le preguntaban cuándo llegaría la AGI, la inteligencia artificial general, y su respuesta lejos de ser clara y concreta divagaba sobre lo que todavía falta y que veía difícil que llegara en los próximos 20 a 25 años (ver el vídeo). Cinco años después, el 3 de septiembre de 2026, OpenAI presentó GPT-6 Astra y su presidente, Greg Brockman, lo anunció en rueda de prensa como que no era descabellado considerar que habíamos entrado en la era de la AGI (inteligencia artificial general)

Ya escribí en su día sobre Eugene Goostman, aquel chatbot que en 2014 se anunció como el primero en superar el test de Turing, y sobre lo poco que aquello significó en la práctica. Apuesto a que Turing, cuando diseñó el famoso test, habría reconocido cualquiera de los modelos actuales como inteligentes. Sin embargo, hoy en día nos planteamos ¿qué es realmente la inteligencia?

Pero volvamos con Astra, el nuevo modelo de OpenAI. A 18 de septiembre de 2026 en el índice de inteligencia de Artificial Analysis, Claude Fable 5.1 obtiene 53 puntos los mismos que GPT-6 Astra. La diferencia es inexistente, pero el dato no debe interpretarse como una medición universal de inteligencia: es el resultado agregado de varias evaluaciones, con una metodología que cambia con el tiempo. En ARC-AGI-3, Astra alcanza el 99,9% usando el arnés propio de OpenAI, una configuración distinta de la estándar. El resultado es impresionante, pero también recuerda que los resultados de los benchmarks dependen tanto del modelo como del diseño de la prueba. Para poner este resultado en perspectiva y comprender la velocidad de crucero de la evolución de esta tecnología hay que aclarar que en marzo de 2026, los sistemas de frontera estaban por debajo del 1% en ARC-AGI-3, mientras que Astra aparece en septiembre con un resultado casi perfecto. [EDITADO: mientras este artíiculo esperaba escrito a que se publicara, Anthropic ha publicado Claude Opus 5.5 y Claude Sonnet 5.5, ambos que superan a Claude Fable 5.1 y GPT-6 Astra en el índide de Arificial Analysis. La tesis del artículo, lejos de perder fuerza, cobra incluso más sentido]

Andrew Ng, cuyo criterio siempre he respetado, lleva tiempo repitiendo que la AGI está sobrevalorada y que durante mucho tiempo habrá tareas que los humanos resolvamos mejor (te recomiendo esta entrevista). Los números le dan la razón en parte: el cerebro humano tiene alrededor de 100 billones de sinapsis, mientras que los modelos más grandes de hoy están por debajo de los 10 billones de parámetros (este dato es una estimación ya que muchos fabricantes no lo facilitan), un orden de magnitud muy inferior (hay que aclarar que una sinapsis no es lo mismo que un parámetro pero permite entender las diferencias de magnitud entre nuestro cerebro y un modelo de frontera). Y en ese índice de Artificial Analysis que mencionaba antes, el mejor resultado es de 53 puntos en el momento de escribir este artículo.  Impresionante, pero aún queda recorrido para mejorar.

Así que vuelvo a donde empecé hace años con este blog. Da igual si Astra es AGI, si Fable 5.1 lo es más o menos o si le ponemos cualquier otro nombre. La pregunta que de verdad importa no es cómo se llama, es para qué sirve hoy, dónde falla y qué no sabe hacer todavía. Eso es lo único que te va a ayudar a decidir si esa herramienta te sirve para tu trabajo o para tu vida cotidiana. Kai-Fu Lee llevaba razón en el fondo: no sabemos poner fecha a esto. Lo que sí podemos hacer es dejar de preguntarnos si la inteligencia artificial es inteligente o consciente y empezar a preguntar en qué nos puede ser útil hoy mismo.

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