En marzo de 2016, una máquina derrotó al campeón mundial de Go, uno de los juegos de tablero más complicados. No aprendió a ganar memorizando partidas de grandes maestros, sino jugando contra sí misma, millones de veces. Su programador fue David Silver, investigador de Google DeepMind.
En abril de 2025, Silver publicó un ensayo titulado Welcome to the Era of Experience. Su tesis es que los modelos de lenguaje que constituyen actualmente la IA (ChatGPT, Gemini, Claude…), construidos sobre el conocimiento humano acumulado en texto, están alcanzando su límite. Las fuentes de datos de calidad están prácticamente agotadas y ahora los sistemas solo recogen anécdotas y opiniones subjetivas cada vez menos valiosas.
La solución propuesta es que la nueva IA aprenda interactuando con modelos virtuales del mundo —simulaciones complejas del entorno físico, social y económico— mejorando continuamente mediante prueba y error, sin atender al conocimiento humano, exactamente como la máquina que aprendió a jugar al Go.
En enero de 2026 Silver abandonó DeepMind para fundar Ineffable Intelligence con sede en Londres. La startup acaba de cerrar la mayor ronda semilla de la historia de Europa: 1.100 millones de dólares, con la participación de Sequoia, Nvidia, Lightspeed, Google y el Fondo Soberano de IA del Reino Unido. El objetivo declarado: una superinteligencia capaz de descubrir conocimiento sin depender de lo que los humanos ya saben.
Un superlearner autónomo es una revolución productiva sin parangón. No solo desplazará trabajo manual —eso ya ocurrió en las otras revoluciones industriales—, sino también el de ingenieros, médicos, abogados, financieros, consultores, arquitectos, directivos… nadie sería invulnerable. En la vida cotidiana, la transformación sería igualmente radical: una superinteligencia capaz de curar enfermos mejor que los humanos, fabricar materiales inimaginables, disparar la innovación tecnológica o diseñar políticas de vivienda más eficientes que el mejor urbanista. Silver propone un sistema que aprende hasta llegar al óptimo, disparando el progreso de la humanidad.
Pero, a diferencia de un juego, no está claro que un modelo, por bueno que sea, funcione igual que la vida real. Para empezar, ¿qué es lo óptimo? Toda optimización requiere una función objetivo, un criterio que defina qué resultado es mejor que otro y trace líneas rojas en el proceso. ¿La producción máxima o un reparto equitativo? ¿El consumo o el medioambiente? ¿El corto plazo o el bienestar de las generaciones futuras? ¿Priorizar colectivos vulnerables —niños, ancianos, enfermos, pobres— o considerarlos objetivos secundarios?
No existen respuestas técnicamente correctas. Son dilemas éticos e ideológicos que requieren respuestas esencialmente humanas de acuerdo a nuestros valores. Y la humanidad desaparecería en el momento exacto en que la super-IA decidiera cuáles son esos valores.
Pero hay un peligro real y no es el escenario apocalíptico de las películas, sino uno más probable: que una corporación, un gobierno o un villano de sainete fije la función objetivo de la IA sin debate público ni legitimidad democrática, disfrazando de bien universal incontestable el beneficio privado de unos pocos.
Como rotula su empresa, David Silver quiere construir una inteligencia inefable. Inefable, según la RAE, es algo que no se puede explicar con palabras, que no puede ser dicho ni explicado, que trasciende el lenguaje humano: pura taumaturgia.
Quizás este sea el mayor reto. Una inteligencia que supera lo que podemos enseñarle necesita, más que nunca, que le digamos qué queremos ser y hacia dónde queremos ir. Porque, tenga o no conciencia, el algoritmo no puede saber lo que de verdad queremos, si no se lo decimos nosotros.
* Este artículo se publicó originalmente en el número 138 (julio 2027) de la revista Plaza
