Puntos clave
- Los sistemas actuales de IA son altamente especializados y requieren programación compleja para funcionar en conjunto, mientras que la AGI integrará estas funciones en un único modelo adaptable.
- Se prevé que la AGI llegue alrededor de 2033, según plataformas de pronóstico colaborativo, aunque el cronograma sigue siendo incierto, ya que los avances tecnológicos no siguen calendarios fijos.
- La industria de seguros debe monitorear activamente el desarrollo de la AGI, ya que promete impactos profundos en la suscripción automatizada, las proyecciones actuariales y el cumplimiento regulatorio.
Hace poco más de tres años, el 30 de noviembre de 2022, se lanzó ChatGPT y, para muchos, comenzó la era de la IA. La industria de seguros ha visto cómo lo que antes era dominio de actuarios, científicos de datos e ingenieros de software ahora está al alcance de todos, incluso de colaboradores que tradicionalmente no eran “técnicos”. Esta democratización del análisis avanzado y la automatización ha transformado no solo la forma en que se realiza el trabajo, sino también quién puede participar. La velocidad del cambio y la innovación parece vertiginosa, y nuevos términos describen una IA aún más poderosa en camino: la inteligencia artificial general (AGI), el siguiente paso hacia máquinas superinteligentes.
La omnipresencia de la IA
A finales de 2025, la inteligencia artificial está en todas partes y rápidamente se está convirtiendo en una parte más de cómo trabajamos y tomamos decisiones. Cuando manejamos hacia la oficina, es probable que nuestro auto nos asista o incluso conduzca por sí solo. Al mismo tiempo, podríamos recibir varios mensajes instantáneos de familiares y colegas, que el asistente de IA de nuestro dispositivo móvil clasifica y prioriza de forma conveniente. Cuando llegamos a la oficina, la IA también está ahí para ayudarnos.
Por ejemplo, un suscriptor podría usar una herramienta de inteligencia artificial para analizar un electrocardiograma en un expediente y utilizar un asistente de correo electrónico para redactar una respuesta solicitando registros médicos adicionales.
Esta experiencia puede parecer muy integrada y uniforme; sin embargo, es posible gracias a múltiples modelos de IA integrados mediante programación informática tradicional. Esta integración es una parte fundamental de la IA agentiva, que permite a los usuarios conectar modelos de IA especializados en una única solución coherente. La IA agentiva también permite que estos modelos interactúen con el “mundo real” para ejecutar tareas, lo que constituye la esencia misma de la “agencia”.
El mundo actual de la IA en silos
La inteligencia artificial moderna está compuesta por modelos que, en esencia, son especialistas en una sola tarea. Por ejemplo, Stable Diffusion genera muchas de las imágenes que vemos hoy, mientras que otros modelos generativos se especializan en síntesis de video, producción de texto, reconocimiento de voz y generación de código. Sistemas distintos también impulsan la traducción de idiomas en tiempo real, los autos autónomos y la interpretación de imágenes médicas. Cada uno sobresale en una tarea específica, pero cuando se combinan mediante la “integración” que permite la IA agéntica, forman el ecosistema digital más amplio que hoy damos por sentado. Estos modelos son especialistas que, por ahora, solo pueden comunicarse entre sí de manera muy superficial. El ajedrez ofrece un buen ejemplo. Las máquinas dominan el ajedrez; los humanos simplemente no tienen posibilidad de vencer ni siquiera a un programa de ajedrez que funcione en un dispositivo móvil cuando está en su nivel máximo. El libro Game Changer guía a los lectores a través de las estrategias poco convencionales de ajedrez descubiertas por AlphaZero, muchas de las cuales eran tan inusuales que los grandes maestros humanos nunca las habían considerado. Pero aquí está el detalle: ese libro fue escrito por Matthew Sadler y Natasha Regan, ambos seres humanos. Los motores de ajedrez con inteligencia artificial más avanzados no pueden escribir por sí mismos, y tampoco podemos simplemente descargar sus estrategias. Escribir un libro sigue siendo el terreno de los modelos de lenguaje grandes (LLM), como ChatGPT. Por su parte, ChatGPT juega ajedrez sorprendentemente mal e incluso ha sido derrotado por versiones de ajedrez que funcionan en hardware muy antiguo, como el Atari 2600. Para escribir ese libro, los autores tuvieron que observar a la IA jugar cientos de partidas, de forma muy similar a como Jane Goodall aprendió sobre el comportamiento de los gorilas observándolos en la naturaleza.
En el camino hacia la IA
Los modelos del futuro integrarán estas funciones, de forma similar a cómo tu dispositivo móvil se ha convertido en tu GPS, cámara, teléfono, buscapersonas, bloc de notas, grabadora personal y reemplazo de la laptop. Esto dará lugar a un nuevo tipo de modelo capaz de realizar tareas sin necesidad de código agéntico que conecte múltiples modelos especialistas entre sí. Si este tipo de modelo realmente es general, podrá aplicarse de inmediato a nuevos ámbitos de problemas que aún no hemos imaginado. Esto podría incluir la adaptación a los cambios regulatorios y de mercado en la industria de seguros para avanzar en la suscripción automatizada, las proyecciones actuariales e incluso la contabilidad estatutaria. En ese momento habremos entrado en la era de la inteligencia artificial general (AGI).
¿Será la AGI tan inteligente como los humanos o incluso más? Eso es poco probable; podría ser más avanzada que la IA actual, pero simplemente mucho más general. Superar la inteligencia humana requerirá otro avance, conocido como mejora recursiva autónoma (RSI), en el que la IA domine por completo la programación informática —tal como ocurrió con el ajedrez— y ya no necesite ayuda humana para mejorar. A la RSI a menudo se le llama “la singularidad” y podría conducir rápidamente a una IA superinteligente, es decir, más allá de la inteligencia humana. Puede pasar tiempo antes de que alcancemos la AGI, y aún más antes de llegar a la RSI o a la superinteligencia. Las estimaciones sobre cuándo llegará la AGI van desde unos pocos años hasta varias décadas. La AGI será un gran avance, y los avances tecnológicos no ocurren en un calendario fijo. El 31 de enero de 2015, un artículo de Forbes predijo que “el conductor de camión prácticamente ya no sería necesario”. Sin embargo, en 2025, según la Oficina de Estadísticas Laborales, se proyecta que el empleo de conductores de camiones pesados y tractocamiones crecerá un 4% entre 2024 y 2034. En 2025 vemos predicciones similares para muchas profesiones.
Una nueva era
Entonces, ¿cuándo llegará la AGI? Las plataformas de predicción colectiva pueden ser bastante precisas para este tipo de estimaciones, ya que consultan a muchas personas y asignan mayor peso a quienes han demostrado mayor precisión en el pasado. Una de las plataformas líderes, Metaculus Prediction, estima como fecha media mayo de 2033; la pregunta se planteó originalmente en 2020, y esta fecha irá cambiando a medida que avancemos.
Una vez que llegue la IA, nuestros sistemas se volverán altamente adaptables y nuestro mundo cambiará para siempre. Como ocurre con prácticamente todas las industrias, la AGI promete tener un impacto profundo en el sector de los seguros.
Dado el rápido avance de la bioinformática y de las prácticas regulatorias, será fundamental que las aseguradoras sigan de cerca la evolución de esta tecnología. Una nueva era está en el horizonte; prepararse para ella es una responsabilidad compartida.
¿Quieres conocer más sobre la experiencia de RGA en inteligencia artificial y cómo nuestros conocimientos pueden beneficiar a tu organización? Hablemos.
