Hace diez años esta semana, una máquina se sentó frente al mejor jugador de juegos de mesa del planeta dentro de un hotel en Seúl, Corea del Sur. El juego era Go. Tiene más de 3.000 años y tiene más posiciones posibles en las placas que átomos en el universo observable. Nadie pensaba que un ordenador podría ganar este partido, al menos hasta dentro de una década. La máquina ganó cuatro de cinco partidas. Pero la puntuación no era la historia, sino un solo movimiento durante el Juego 2. Movimiento 37. AlphaGo colocó una piedra en una posición tan extraña que los comentaristas que retransmitían el partido en directo pensaron que el sistema había fallado. Los jugadores profesionales de Go que lo veían en todo el mundo lo calificaron de error en tiempo real. Pero no fue un error. Resultó ser una de las jugadas más brillantes en los 3.000 años de historia del juego. Y una máquina lo inventó por sí sola. AlphaGo había calculado que las probabilidades de que algún humano hiciera ese movimiento eran de una entre diez mil. Aun así, jugó la jugada y esa jugada fue la que ganó la partida. Lee Sedol, el campeón del mundo sentado al otro lado del campo, se quedó mirando durante más de doce minutos intentando procesar lo ocurrido. Más tarde dijo que en ese momento se dio cuenta de que AlphaGo estaba siendo creativo. Esa sola cerilla reconfiguró el mundo. China observó cómo una máquina dominaba el juego de estrategia más sagrado de la cultura de Asia Oriental y lo trataba como una crisis de seguridad nacional. Pekín lanzó una enorme campaña de inversión en IA valorada en cientos de miles de millones de dólares. La carrera armamentística global de la IA que todos estamos viviendo ahora mismo comenzó en esa habitación de hotel. Aquí está por qué eso importa ahora mismo. Casi todos los grandes laboratorios de IA en 2026 están centrados en ampliar los modelos de lenguaje. Predecir la siguiente palabra, pero hacerlo mejor y más rápido. Hassabis está haciendo una apuesta muy diferente. Él argumenta que predecir palabras nunca te llevará a una inteligencia real. Lo que falta es la capacidad de pensar realmente con antelación, explorar diferentes posibilidades y planificar antes de actuar. Eso es lo que AlphaGo pudo hacer en 2016 y DeepMind ha estado construyendo silenciosamente sobre esa base desde entonces. El plan es tomar la comprensión de Géminis sobre el lenguaje y el mundo y fusionarla con la capacidad de AlphaGo para buscar y razonar entre problemas. Y luego añadir herramientas especializadas como AlphaFold, que resolvió uno de los problemas sin resolver más antiguos de la biología usando el mismo enfoque central. Hassabis ha dicho que cree que la AGI podría llegar en un plazo de cinco a ocho años. Y que cuando lo haga, hará que la Revolución Industrial parezca lenta en comparación. Todo se remonta a una sola piedra colocada sobre una tabla de madera en una habitación tranquila de Seúl. Esa fue la primera señal real de que las máquinas podían hacer algo que pensábamos que solo los humanos podían hacer: idear una idea que nadie había pensado antes. Y las personas que lo construyeron ahora usan el mismo manual para construir algo mucho más grande.

El exdirector ejecutivo de Google acaba de describir cómo un programador dirige un agente de IA de 7 de la tarde a 4 de la madrugada. Se despierta, desayuna y repasa lo que se inventó durante la noche. Eric Schmidt dice que lo que está pasando ahora mismo es "alucinante". Schmidt dice que los mejores programadores siempre han valido diez veces más que los que están justo debajo de ellos. Eso era cierto antes de la IA, pero ahora esas personas se vuelven aún más valiosas porque son las únicas que realmente pueden controlar estos sistemas. Todos los demás se vuelven reemplazables. La verdadera predicción es sobre la forma de toda la economía. Schmidt dice que nos dirigimos hacia un pequeño número de empresas muy grandes y un número masivo de empresas muy pequeñas. El punto intermedio desaparece porque cuando la IA puede hacer el trabajo, ya no necesitas tanta gente. Esto ya se refleja en los datos reales de contratación. Investigaciones de Stanford encontraron una caída del 20 por ciento en la contratación de desarrolladores en etapas tempranas de su carrera desde finales de 2022. Algunas empresas dicen que la IA escribe ahora entre el 70 y el 90 por ciento de su código de producto. Los equipos que necesitaban diez ingenieros junior ahora funcionan con dos seniors y un agente de IA. Schmidt lleva advirtiendo sobre esto durante dos años. La diferencia ahora es que los números están alcanzando la predicción. La contratación está disminuyendo en el nivel de entrada y el número de empleados está disminuyendo en los sectores de oficina. Y las empresas que se mueven más despacio no tendrán una segunda oportunidad para adaptarse.

Mark Zuckerberg gastó 14.000 millones de dólares para contratar a un hombre. Nueve meses después, lo está desmantelando. En 2025, Meta compró casi la mitad de Scale AI y trajo a su fundador de 28 años, Alexandr Wang, como Director de IA. Consiguió un superequipo de investigadores de élite y un mandato para perseguir la superinteligencia. Pero dentro de Meta, la colisión empezó rápido. Los ejecutivos de la vieja guardia querían IA que impulsara Facebook e Instagram. Wang quería construir el próximo modelo de frontera, no el próximo producto publicitario. Entonces la leyenda se marchó. El ganador del premio Turing, Yann LeCun, se negó a reportar a Wang, lo calificó de "joven e inexperto" y dejó Meta tras más de una década. Las grietas ya eran públicas. A finales de 2025, según se informa, Wang se quejaba de que el agarre de Zuckerberg estaba estrangulando el progreso. Y en marzo de 2026, Zuckerberg hizo su movimiento. Creó una nueva organización de IA aplicada, reportando a otros lugartenientes de toda la vida y dirigiendo proyectos, personas e infraestructuras clave alrededor de Wang. ¿Los investigadores que Wang reclutó personalmente? Ahora reportan a otros ejecutivos. Wang sigue teniendo el título de Director de IA, pero el poder se ha ido. 14.000 millones de dólares invertidos, el principal científico en IA desaparecido y cientos de empleos recortados por esto. Esto es Zuckerberg admitiendo que su mayor apuesta no funcionó. Y lo hace como siempre, no despidiendo a alguien, sino construyendo alrededor de esa persona hasta que no queda nada.