Según el monitoreo de Beating, el cofundador de Google Docs y presidente del Golden Gate Institute, Steve Newman, publicó un análisis de la situación actual de la IA en el segundo trimestre de 2026, tomando como referencia la predicción de escenarios de “IA 2027” que generó un amplio debate el año pasado, comparando paso a paso con los avances reales.

Conclusión principal: La predicción cuantitativa de IA 2027 se ha cumplido aproximadamente en un 65%, pero el factor más crítico, el “multiplicador de aceleración en el desarrollo de software de IA” (el grado en que la IA acelera su propio desarrollo), solo alcanzó el 17% del valor previsto. Este 65% se sustenta principalmente en puntuaciones de pruebas de referencia y en el progreso en la construcción de centros de datos, y no refleja realmente un avance en las capacidades de la IA en el mundo real. Según Newman, la IA todavía es una “tecnología normal”, limitada por fricciones tradicionales como la lentitud en su implementación y la dificultad de integración en las empresas.

Pero también presenta evidencia en dirección contraria. Los ingresos anuales de Anthropic se multiplicaron casi 10 veces en 2025, y en los primeros tres meses de 2026 se triplicaron hasta alcanzar los 30 mil millones de dólares, y en abril, SemiAnalysis estimó que alcanzaba los 40 mil millones de dólares. Claude Mythos se convirtió en el primer modelo restringido por ser “demasiado inteligente”, capaz de detectar vulnerabilidades peligrosas en sistemas operativos y navegadores principales y enlazarlas en ataques ejecutables. Investigadores de OpenAI revelaron que GPT-5.5 ya puede trabajar de forma independiente durante varios días.

Newman presenta dos escenarios. Escenario conservador: en 2026, los modelos comienzan a acelerar su propio desarrollo, y el impacto de la IA en la economía y la ciencia se vuelve innegable. Escenario radical: el guion de IA 2027 se retrasa unos años, la IA toma el control completo de su propio desarrollo y luego resuelve rápidamente problemas como los robots, eliminando barreras tanto por la presión competitiva como por la flexibilidad propia de la IA. El autor de “IA 2027” también actualizó la línea de tiempo en abril, adelantando la predicción media de “programadores automatizados” de finales de 2029 a mediados de 2028, y aún considera posible que aparezca una superinteligencia en 18 meses.

Resumen de Newman: cada vez más cree que el singularidad llegará en las próximas décadas, y la velocidad vertiginosa de los cambios actuales probablemente sea la más lenta que experimentaremos en toda nuestra vida.

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