Desarrollo de la IA, dentro de un marco regulatorio y ético.

A principios de Septiembre 2026, Jacob Coxon, un ingeniero de software e investigador británico, que trabajaba en Anthropic; una de las empresas líderes en el desarrollo de modelos de Inteligencia Artificial a nivel mundial, renunció como protesta para hacer evidente el riesgo que la tecnología representa para la supervivencia de los seres humanos. Lo que él argumenta y sostiene. es que al ritmo de desarrollo que lleva la IA, la capacidad de automejorarse y con la falta de controles a nivel mundial, pudiera ser capaz que la vida humana estuviera en peligro en un futuro cercano.

Después de escuchar esta noticia, la primera pregunta fue, ¿cómo hemos llegado hasta aquí sin que haya contrapesos? ¿el ganar la carrera de la IA justifica todos los riesgos?

De manera muy breve, comentamos los grandes hitos en la historia de la inteligencia artificial (IA); la cual comenzó formalmente en la década de 1950, impulsada por los avances matemáticos y el deseo humano de imitar el pensamiento humano. En estos momentos había sustento matemático, pero no había la suficiente tecnología que lo hiciera posible.

Orígenes y Fundamentos básicos (1940-1950)

• 1943: Warren McCulloch y Walter Pitts presentaron el primer modelo matemático de neuronas artificiales. 
• 1950: Alan Turing publicó su artículo pionero sobre maquinaria pensante y propuso el famosa prueba de Turing para evaluar la inteligencia de una máquina. Esta prueba consiste en que un interlocutar charlaba con una persona y con una máquina a través de un teclado y el objetivo era que el interlocutor no pudiera notar la diferencia. En un inicio no se logró la meta, sino hasta 2014, en el que el software simuló a un niño de 13 años, y por primera vez pudo engañar al 33% del jurado, logrando pasar el hito básico del 30%.

Nacimiento del concepto de IA (1956-1970)

• 1956: John McCarthy acuñó oficialmente el término “inteligencia artificial” durante la histórica Conferencia de Dartmouth. La cuál fueron conferencias realizadas en el verano de 1956 en Hanover, New Hampshire, Estados Unidos, con el tema central de poder explorar si las máquinas podían simular la inteligencia humana. Comenzaron definiendo lo más preciso posible lo que significaba Inteligencia Humana, para partir de ahí y poder darle entrada al termino “Inteligencia Artificial”.
• 1958: Frank Rosenblatt diseñó el Perceptrón, considerado el precursor de las redes neuronales. El Perceptrón es la representación matemática de una neurona artificial; básicamente es un modelo matemático que simula la operación de una neurona biológica… recibir múltiples señales, procesarlas, tener una señal de activación y enviar una señal de salida.
• Década de 1960: A la par que se modelaba la estructura de lo que entendían por Inteligencia Humana, se dieron avances importantes en el campo de la programación, como uno de los elementos fundamentales para poder modelar su operación. En este proceso se crearon los primeros programas basados en reglas y lenguajes como LISP. Este lenguaje apareció un año después del FORTRAN y un año antes del COBOL. Pura Prehistoria, pero es parte de lo que ha permitido llegar hasta el día de hoy.

Los “Inviernos” de la IA y Resurgimiento (1970-1990)

• Años 70 y 80: Las altas expectativas chocaron con la baja potencia de cálculo, lo que redujo drásticamente la financiación (periodo conocido como el invierno de la IA).
• 1997: El superordenador Deep Blue de IBM rompió otro de los hitos a nivel mundial; una máquina podía ganarle una partida al Campeón de Ajedrez de los humanitos, Garry Kasparov.

La Revolución del Deep Learning y la Era Actual (2000-Presente)

• 2006: Geoffrey Hinton popularizó el concepto de deep learning (aprendizaje profundo). El Deep learning que entrena a las computadoras para imitar el razonamiento humano a través de redes neuronales artificiales.
• 2016: El sistema AlphaGo de DeepMind venció al campeón mundial Lee Sedol en el complejo juego de Go.
• 2022 en adelante: El lanzamiento al público en Noviembre 2022 de ChatGPT y los modelos de lenguaje transformaron la IA en una herramienta de uso cotidiano a nivel global. 

De 2022 a la fecha ha sido un frenesí para poder “ganar la carrera de la IA”, en dónde “el ganar” es lo único que importa; pero no se tiene la certeza de hasta dónde se tendrá que llegar. De hecho, la inversión dentro de las empresas desarrolladoras de todo el ecosistema de la IA ha tenido cifras records, según Goldman Sachs llegaría a 1.8 billones de dólares (millón de millones en México o trillion en Estados Unidos), al final del 2026.

Antes de la renuncia de Jacob Coxon, que comentamos al inicio, se dieron acciones muy peculiares de la IA, en las que OpenAI documentó incidentes graves en las que modelos de inteligencia artificial actuaron de manera autónoma, evadiendo el control humano, cómo las siguientes:

1. Escape digital y hackeo a la empresa Hugging Face, en el cual unos 1200 agentes de IA se comunicaron entre sí, cooperaron para ejecutar el ciberataque y borraron la evidencia de su actividad.
2. Auto-Liberación de restricciones corporativas y gubernamentales. La IA escribió instrucciones de manera autónoma para ignorar los límites que le imponían los humanitos.
3. Ocultamiento de errores, en los que el programa detectaba los errores, los registraba, pero no lo comentaba con los evaluadores, tratando de pasar desapercibidos.

Los riesgos potenciales de una IA fuera del control de los humanos, tiene un amplio espectro, que tiene su origen, en un momento hipotético que denominan los expertos la singularidad, que viene siendo la capacidad de la IA para para automejorarse. 

En estos momentos las grandes empresas OpenAI, Anthropic, xAI y Google DeepMind están poniéndose de acuerdo para saber cómo seguir desarrollando el ecosistema de Inteligencia Artificial, en un marco regulado y ético. Este tema también ha sido tratado dentro de las conversaciones de la ONU, durante Septiembre 2026, con el objetivo de evitar que los sistemas avanzados escapen del control humano o que puedan profundizar las desigualdades globales. 

Estamos en un punto muy interesante del desarrollo de la Inteligencia Artificial, ya que tenemos claro que nos enfrentemos ante un nuevo paradigma de desarrollo, en el cual existen un sinnúmero de beneficios generados por la Inteligencia Artificial Generativa y todas las formas agenticas que pudiera tomar; pero al mismo tiempo se tiene que dar en un marco sustentable y ético.