La era dorada de la IA se acerca para la mente humana.

Esta semana se publicaron dos anuncios de nombramientos con pocos días de diferencia. Vistos por separado, parecen la típica rotación de ejecutivos en Silicon Valley. En conjunto, revelan hacia dónde se dirige la carrera por la inteligencia artificial.

En Google, Demis Hassabis cede el control diario de Google DeepMind para convertirse en presidente de la división y científico jefe de Alphabet. Dedicará más tiempo a reflexionar sobre la inteligencia artificial general, la estrategia global y el uso de la IA para el descubrimiento de medicamentos.

He dedicado toda mi vida a trabajar en el campo de la IA general, y ahora que entramos en este momento crucial, asumo un nuevo rol como Presidente de Google DeepMind y Científico Jefe de Alphabet. Esto me permitirá centrarme en la estrategia a largo plazo y en acelerar los avances científicos, incluyendo…

– Demis Hassabis (@demishassabis) 5 de agosto de 2026

En OpenAI, la investigadora Naomi Bashkansky se ha marchado para unirse a Conduit, una joven empresa de San Francisco que intenta descifrar pensamientos mediante sensores neuronales no invasivos. Sus fundadores no se andan con rodeos: llaman al proyecto «telepatía».

Hace dos semanas, renuncié a OpenAI para unirme a Conduit como investigador fundador, donde estamos entrenando modelos para leer la mente humana de forma no invasiva.

He escrito algunas reflexiones sobre cómo podría ser la telepatía en 2035 y cómo lograrlo: pic.twitter.com/cat0d4My15

— Naomi Bashkansky (@NaomiBashkansky) 5 de agosto de 2026

La primera Edad Dorada fue construida por industriales que controlaban ferrocarriles, yacimientos petrolíferos, acerías y las arterias del comercio físico. Esta, en cambio, está siendo construida por quienes intentan controlar el flujo de la inteligencia misma: desde centros de datos hasta laboratorios científicos, desde algoritmos hasta fármacos y, finalmente, desde cerebros humanos directamente a máquinas. El chatbot fue solo el comienzo.

Google separa al filósofo de la IA de la fábrica de IA.

En un comunicado de prensa publicado por Google , el director ejecutivo Sundar Pichai dijo que Hassabis se convertiría en presidente de Google DeepMind y científico jefe de Alphabet, al tiempo que continuaría dirigiendo Isomorphic Labs, la empresa de descubrimiento de fármacos surgida de DeepMind.

Koray Kavukcuoglu, director de tecnología de DeepMind durante muchos años y arquitecto jefe de IA de Google, se convertirá en vicepresidente sénior de Google DeepMind. Supervisará el desarrollo del modelo Gemini, la investigación de vanguardia, la aplicación Gemini y los equipos de IA de Google orientados a los desarrolladores.

Kavukcuoglu se encargará de la gestión: lanzar modelos, colaborar con las divisiones de producto, mejorar Gemini y convertir la investigación en ingresos. Hassabis se convertirá en una especie de filósofo-científico residente de Alphabet, reflexionando sobre la IA general, los descubrimientos científicos y las consecuencias a largo plazo de la creación de sistemas que podrían superar las capacidades humanas.

Hassabis escribió que la humanidad había llegado a “un momento crucial” y que la IA general se sentía ahora “muy cerca”. Pichai dijo que el nuevo puesto le permitiría a Hassabis concentrarse en dar forma a ese futuro en lugar de administrar las operaciones diarias de una organización extensa.

Esto no es necesariamente una degradación disfrazada con un título más pomposo. Hassabis siempre ha parecido más interesado en los avances fundamentales que en los planes de desarrollo de productos trimestrales. Fundó DeepMind en 2010, la vendió a Google por aproximadamente 650 millones de dólares en 2014 y se mantuvo enfocado en la misión original: resolver el problema de la inteligencia y luego usar la inteligencia para resolver todo lo demás.

El problema es que Google ahora necesita hacer dos cosas contradictorias simultáneamente. Debe llevar a cabo investigaciones que podrían definir el próximo siglo, al mismo tiempo que vende productos de IA este trimestre.

Pichai destacó que la aplicación Gemini ha superado los 950 millones de usuarios mensuales, mientras que las descargas de los modelos Gemma de Google han superado los 900 millones. No se trata de prototipos de laboratorio, sino de productos a escala industrial que requieren velocidad, fiabilidad y una ejecución impecable.

Por lo tanto, otorgar a Kavukcuoglu el control operativo constituye una división racional del trabajo. Ha trabajado en DeepMind durante más de 13 años y ha contribuido a sistemas como WaveNet y la arquitectura de aprendizaje profundo por refuerzo que sustenta los primeros trabajos de DeepMind para Atari. Según se informa, en Google Cloud se acogió con satisfacción el cambio, ya que se esperaba que acercara a DeepMind al ámbito comercial de Alphabet.

Sin embargo, esta reorganización se produce en medio de una migración de talento más amplia. Jeff Dean, Sanjay Ghemawat, Oriol Vinyals y Quoc Le, cuatro de los ingenieros e investigadores más influyentes de Google, se marchan para fundar Discovery Loop, una empresa sin ánimo de lucro centrada en la automatización de avances científicos y de ingeniería. Google invertirá en la nueva organización y proporcionará infraestructura en la nube.

Las acciones de Alphabet cayeron alrededor de un 4% tras conocerse la noticia de la reestructuración y las salidas de personal. En general, Wall Street prefiere que sus genios permanezcan a salvo dentro del imperio corporativo.

Hassabis quiere que la IA se gane su lugar en la historia.

Hassabis dedicará ahora más tiempo a Isomorphic Labs, donde la ambición no es simplemente abaratar el desarrollo de fármacos, sino transformarlo de un costoso proceso de ensayo y error en algo más parecido a la ingeniería computacional.

La IA de consumo se está volviendo brutalmente competitiva. Los modelos mejoran, las funcionalidades se copian, los precios bajan y las capacidades supuestamente únicas se convierten en productos básicos en cuestión de meses. La IA científica es diferente. Un sistema que descubre un tratamiento viable contra el cáncer, predice un mecanismo biológico importante o acorta el desarrollo clínico en varios años genera credibilidad, legitimidad social y un enorme valor económico.

Hassabis ha defendido repetidamente que la mejora de la salud debería ser la aplicación más importante de la IA. Su trabajo en AlphaFold contribuyó a demostrar que el aprendizaje automático podía resolver problemas científicos en lugar de simplemente imitar el lenguaje, generar imágenes o ayudar a los oficinistas a producir más diapositivas de PowerPoint. Él y el investigador de DeepMind, John Jumper, compartieron parte del Premio Nobel de Química de 2024 por la predicción de la estructura de las proteínas.

El cálculo estratégico es obvio: otro chatbot ligeramente mejor puede impresionar en una clasificación de referencia, pero un medicamento exitoso puede cambiar millones de vidas y generar miles de millones de dólares en ingresos.

La reorganización de Google, por lo tanto, se parece menos a que Hassabis se aleje de la carrera por la IA que a que se incorpore a su segmento de mayor riesgo. Kavukcuoglu librará la batalla por los modelos. Hassabis defenderá el argumento de que la IA merece una inversión a nivel de civilización porque puede producir resultados a ese nivel.

OpenAI pierde a un investigador que se pasa al negocio de la telepatía.

Naomi Bashkansky renunció a OpenAI el 23 de julio y comenzó a trabajar al día siguiente como investigadora fundadora en Conduit. Había pasado aproximadamente 18 meses en OpenAI, trabajando en investigaciones sobre alineación y contribuyendo a proyectos internos relacionados con la IA general y la resiliencia.

En un ensayo titulado "Por qué dejo OpenAI para desarrollar la telepatía" , describe la misión de Conduit sin la modestia habitual de las empresas emergentes: "Estamos desarrollando la telepatía: modelos que convierten el pensamiento en texto, entrenados con datos neuronales no invasivos".

Su pronóstico es ambicioso. Para 2027, imagina a trabajadores usando cintas neuronales en la cabeza que transmitan continuamente intenciones a agentes de codificación de IA. Para 2030, los modelos de IA podrían comunicarse directamente con representaciones de pensamientos en lugar de esperar a que estos se conviertan en lenguaje. Para 2035, cree que la IA se percibirá menos como una herramienta externa y más como un sentido o una extremidad adicional.

Bashkansky afirma que Conduit se encuentra en la "era GPT-2" de la decodificación neuronal: primitiva en comparación con el futuro de la tecnología, pero lo suficientemente avanzada como para observar su escalabilidad. Estima que una empresa capaz de leer y escribir en el cerebro humano de forma generalizada podría llegar a valer más de un billón de dólares.

Es la propuesta de startup más pura posible de la Edad Dorada: terriblemente ambiciosa, técnicamente incierta y vinculada a un mercado potencialmente mayor que el de la informática personal.

Conduit afirma haber recopilado ya aproximadamente 10 000 horas de datos neuronales y lingüísticos de miles de participantes, utilizando auriculares personalizados y un sistema instalado en un sótano que funcionaba hasta 20 horas diarias. Los participantes mantenían conversaciones, escribían y hablaban mientras la empresa registraba señales neuronales no invasivas.

El modelo resultante no produce transcripciones perfectas. Intenta identificar la intención semántica: el significado general de lo que alguien se dispone a comunicar. Conduit ha publicado ejemplos en los que la frase de un participante, como «la habitación parecía más fría», generó una predicción que hacía referencia a una brisa o ráfaga de viento. La formulación era incorrecta, pero el concepto subyacente estaba relacionado.

La empresa afirma que su sistema puede identificar una idea poco antes de que el participante la plasme en palabras habladas o escritas. Aún no ha publicado detalles técnicos completos ni una validación independiente de su modelo, indicando que publicará un informe de investigación más exhaustivo más adelante.

Esa aclaración es importante. El término "telepatía" es una excelente estrategia de marketing, pero aún no se trata de una máquina que rebusque casualmente en los recuerdos secretos de alguien. Es una inferencia estadística basada en mediciones neuronales con ruido, contexto lingüístico y un potente modelo de lenguaje que ya es capaz de adivinar lo que una persona probablemente quiere decir. El LLM realiza una función similar a la de un mapa de navegación cuando la recepción GPS es deficiente: reduce una señal difusa a un destino plausible.

La ciencia es real, pero la exageración va viento en popa.

Conduit no es la única empresa que cree que la escalabilidad permitirá el desarrollo de interfaces cerebrales no invasivas. La investigación Brain2Qwerty v2 de Meta utilizó magnetoencefalografía (MEG) para decodificar oraciones a partir de la actividad cerebral de nueve participantes mientras escribían. Cada participante aportó aproximadamente diez horas de grabaciones. El sistema logró una tasa promedio de errores de palabras del 39 %, mientras que el participante con mejor desempeño produjo muchas oraciones con no más de una palabra incorrecta.

Eso es impresionante, pero sigue siendo un experimento controlado en el que los participantes teclean activamente dentro de equipos especializados. Los electroencefalógrafos no son diademas para el consumidor. Son dispositivos grandes y costosos diseñados para laboratorios y hospitales.

Los sistemas de EEG portátiles son más prácticos, pero generan señales mucho más ruidosas. Un análisis reciente de Scientific Reports reveló que varios sistemas de conversión de EEG a texto, supuestamente exitosos, se comportaron de manera similar al recibir ruido aleatorio, lo que sugiere que, en ocasiones, los modelos memorizaban patrones lingüísticos en lugar de decodificar realmente la actividad cerebral.

Así pues, la conclusión honesta no es ni que la telepatía haya llegado ni que esto sea ciencia ficción. La decodificación neuronal no invasiva está avanzando. Los modelos de lenguaje complejos son especialmente útiles porque pueden transformar señales incompletas en posibilidades coherentes. Sin embargo, la brecha entre reconocer intenciones generales en condiciones controladas y leer continuamente pensamientos sin restricciones en la vida cotidiana sigue siendo enorme.

La pregunta clave es si los conjuntos de datos masivos pueden cerrar esa brecha. Conduit apuesta a que la neurociencia aprenderá la misma lección que transformó la IA: las teorías sofisticadas y elaboradas manualmente acabarán sucumbiendo ante la cantidad suficiente de datos, la capacidad de procesamiento necesaria y un modelo suficientemente grande.

Es una apuesta arriesgada. La historia nos enseña que no debemos descartar las apuestas arriesgadas simplemente porque inicialmente parezcan ridículas. La historia también nos enseña que los fundadores que describen mercados de billones de dólares no son observadores neutrales.

Los datos neuronales podrían convertirse en los datos más valiosos de la Tierra.

Si el enfoque de Conduit funciona, las consecuencias irán mucho más allá de una mayor velocidad de escritura.

Las computadoras actuales obligan a los humanos a condensar intenciones complejas en clics, gestos y frases. Una interfaz cerebral podría sortear este obstáculo. En lugar de dar instrucciones a un agente de IA mediante indicaciones cuidadosamente elaboradas, el usuario podría comunicar directamente incertidumbre, curiosidad, ideas visuales e intenciones aún sin formular.

Eso podría hacer que la IA sea mucho más útil. También podría dar lugar a la tecnología de vigilancia más invasiva jamás creada.

El historial de búsquedas revela qué investigan las personas. La actividad en redes sociales revela con qué interactúan públicamente. La información neuronal podría revelar qué consideraron antes de decidir no hablar.

Los problemas de gobernanza son evidentes. ¿Quién es el propietario de las señales originales? ¿Se pueden conservar para el entrenamiento de modelos? ¿Puede un empleador exigir el uso de auriculares para mejorar la productividad? ¿Puede una compañía de seguros inferir condiciones cognitivas o emocionales? ¿Puede una plataforma utilizar respuestas neuronales para optimizar la publicidad antes de que el usuario haya expresado conscientemente su preferencia?

La versión más peligrosa de la tecnología cerebro-computadora podría no ser una máquina gubernamental que lea la mente a la perfección. Podría ser un práctico producto de consumo que la lea de forma imperfecta, almacene los resultados indefinidamente y oculte el consentimiento dentro de un contrato de términos y condiciones de 40 páginas.

Así es como suele entrar el poder en la sociedad: no mediante la imposición de condiciones, sino ofreciendo envíos gratuitos y una mejor experiencia de usuario.

La próxima guerra de plataformas se librará en torno al sistema operativo humano.

La incursión de Hassabis en la IA general y la biología computacional, el lanzamiento de una empresa de descubrimiento automatizado por parte de veteranos de Google y la deserción de un investigador de OpenAI para construir interfaces neuronales no son acontecimientos aislados.

Indican que el centro de gravedad se está desplazando más allá de los modelos de lenguaje de propósito general.

Los laboratorios más grandes ya han entrenado sistemas capaces de producir texto, código, imágenes, audio y video. La nueva competencia radica en a qué se conectan esos sistemas. Google quiere que la IA esté vinculada al descubrimiento científico y la medicina. Conduit quiere que esté vinculada a la intención. Meta investiga los mecanismos neuronales del lenguaje. Otras empresas se dedican a la robótica, los laboratorios autónomos y la biología sintética.

Los próximos monopolios quizás no se construyan en torno a sitios web o sistemas operativos para teléfonos inteligentes. Quizás se construyan en torno a la interfaz entre la inteligencia y el ser humano físico.

Eso es lo que convierte esta época en una era dorada de la IA. La tecnología es verdaderamente extraordinaria y sus beneficios podrían ser enormes. Además, está siendo desarrollada por un pequeño grupo de instituciones extraordinariamente ricas que compiten por controlar la infraestructura a través de la cual las personas trabajan, piensan, descubren y, quizás, eventualmente, experimentan la realidad.

La Edad Dorada original tendió vías férreas a través de los continentes. Esta está tendiendo vías invisibles entre la mente, la máquina y la molécula.

Quien sea dueño de esas pistas no solo será dueño de la próxima gran plataforma tecnológica, sino que también podría ser dueño de la ruta por la cual la intención humana entra al mundo.