La Inteligencia Artificial General (AGI, por sus siglas en inglés) se refiere a un tipo de inteligencia artificial que posee la capacidad de comprender, aprender y aplicar conocimientos en una amplia gama de tareas a un nivel comparable al de un ser humano.

Las principales características que representan a la inteligencia artificial general son:

• Tener la capacidad de razonamiento general, aprender y resolver problemas en una amplia gama de dominios, no limitada a tareas específicas.
• Tener la habilidad de adquirir y transferir conocimientos de manera continua, adaptándose a nuevas situaciones y tareas.
• Comprender y comunicarse de manera fluida en lenguaje natural, con un nivel similar al de los humanos.
• Poder formular y ejecutar planes para lograr objetivos complejos en entornos dinámicos y no estructurados.
• Tener creatividad e imaginación, con la capacidad de generar ideas, conceptos y soluciones novedosas y originales.
• Tener capacidad de ajustarse y aprender de nuevas experiencias y situaciones imprevistas.
• Poseer conciencia y autoconciencia, es decir, tener un sentido de sí misma y ser consciente de su propia existencia y capacidades.

Aunque hoy en día este tipo de inteligencia artificial es un campo de investigación en sí mismo y no hay evidencias de que se haya logrado implementar, al menos basándonos en lo publicado oficialmente y olvidándonos de los recientes rumores de que OpenAI ya habría conseguido el hito de desarrollar una AGI en su GPT-5, sí que debemos admitir que se están produciendo avances que nos acercan a ello y entramos en un apasionante debate sobre lo cerca o lejos que estamos de conseguirlo.

De esta manera, la AGI podría tener un impacto significativo en la sociedad y en numerosos sectores industriales, ya que podría automatizar y mejorar una amplia variedad de procesos y tareas realizadas actualmente por personas, lo cual plantea desafíos éticos y de seguridad que tendrá profundas implicaciones en prácticamente todos los aspectos de la sociedad y deberemos abordar según avance en su investigación y desarrollo.

En los últimos meses se han conseguido varios avances que nos acercan cada vez más a este hito, entre ellos destacan los realizados en la Inteligencia Artificial Generativa (GenAI) y que no debemos confundir con la AGI, aunque por su acrónimo sea fácil hacerlo.

Nos referimos a la Inteligencia Artificial Generativa (GenAI) como un tipo de inteligencia artificial que es capaz de crear (o generar) contenido nuevo y original a partir de los datos con los que han sido pre-entrenados los modelos de inteligencia artificial entre los que destacan los modelos LLM (Large Languaje Model) y más concretamente los que han marcado un punto de inflexión han sido los modelos basados en Generative Pre-trained Transformer (GPT). Estos modelos utilizan arquitecturas complejas de redes neuronales, como son los transformers, para procesar grandes cantidades de datos de texto en lenguaje natural y generar respuestas coherentes basadas en el contexto.

Otro de los avances actuales viene de la mano de OpenAI y Sora, su último avance en modelos generativos de vídeo. OpenAI ha evolucionado el modelo de generación de video hasta el punto de poder generar video realista a partir de un simple prompt. Sora es capaz de crear contenido visual y simulaciones de escenarios complejos dando así otro salto similar al que se dio en los LLMs con los modelos Transformers (GPT).

Creer que estamos cerca de llegar a la AGI puede ser difícil de asimilar, pero estamos asistiendo a multitud de noticias en esta dirección que, si bien pueden ser un poco sensacionalistas, nos muestra la situación actual en la que está la industria de la inteligencia artificial, entre las cuales destacan dos:

La primera ha sido que el CEO de Cognition Labs, Scott Wu, presentó su plataforma Devin como el primer ingeniero de software basado en IA "completamente autónomo". La plataforma Devin requiere interactuar con ella a través de una consola y un chat introduciendo prompts manualmente y necesita de cierta supervisión, pero Devin ha demostrado ser capaz de:

• Generar imágenes con palabras “escondidas” dentro de la propia foto. Estas palabras están camufladas en la fotocomposición de una manera sutil y hay que prestar mucha atención para detectarlas.
• Crear y desplegar juegos completos.
• Identificar y resolver errores en el código.
• Entrenar y mejorar modelos de IA propios.
• Preparar y ajustar el contexto necesario para abordar errores y solicitudes de características en repositorios de código abierto.

La segunda noticia destacada es sobre el robot humanoide Figure 01, desarrollado por la startup Figure AI en colaboración de OpenAI. Este robot es capaz de realizar tareas de manera autónoma, como caminar y conversar con humanos, destacando por su capacidad de interactuar de forma natural. El proyecto ha avanzado significativamente desde su anuncio en octubre del año pasado, mostrando un prototipo que no requiere control remoto y opera a velocidad real. Además, utiliza redes neuronales de OpenAI en su desarrollo.

En definitiva, esta potencial inteligencia artificial completa supondrá una gran oportunidad para transformar la sociedad y la industria, y en concreto, dentro del sector eléctrico, tiene una aplicación inmediata en el uso de robots autónomos. Para toda empresa es su prioridad máxima garantizar la seguridad e integridad de los trabajadores y velar por un entorno de trabajo seguro y saludable.

Actualmente ya se utilizan robots controlados remotamente para la monitorización de activos en las subestaciones de la red de transporte de electricidad. Estos robots son utilizados para llegar allá donde el humano no puede hacerlo o es peligroso, incrementando la seguridad en las tareas peligrosas, en entornos extremos o de difícil acceso para las personas.

No obstante, es esencial reconocer que la inteligencia artificial es un campo en constante evolución y que aún hay mucho por descubrir y aprender. En este entorno, debemos mantenernos abiertos a nuevas ideas, avances y posibilidades.