Demis Hassabis espera que la inteligencia artificial general (AGI) llegue en dos o tres años, frente a los tres a cinco que estimaba antes en 2026. Así lo recoge una entrevista de Ben Cohen publicada por The Wall Street Journal el 21 de octubre.
Hassabis es científico jefe de Alphabet y presidente de Google DeepMind, además de dirigir Isomorphic Labs, dedicada al diseño de medicamentos con IA. Google confirmó ese reparto de funciones al anunciar que dejaría la gestión cotidiana de DeepMind para concentrarse en cuestiones estratégicas de AGI y ciencia.
Su definición exige creatividad científica
En una entrevista publicada por Big Technology el 29 de enero de 2026, Hassabis definió la AGI como un sistema que pudiera desplegar todas las capacidades cognitivas humanas, incluida la creatividad de científicos y artistas.
Entre sus ejemplos estaba concebir una teoría física, como hizo Einstein, y aprender conocimientos nuevos en cualquier disciplina. Resolver un problema ya formulado y plantear una idea científica original representan, con ese criterio, exigencias diferentes.
También señaló el aprendizaje continuo, la memoria y el razonamiento y la planificación a largo plazo como áreas que podían requerir avances adicionales.
AlphaFold permite precisar qué se está midiendo
El estudio de AlphaFold 3, publicado en Nature en mayo de 2024, describe un sistema para predecir estructuras de complejos que contienen proteínas, ADN, ARN y otras moléculas. Sus autores evaluaron la precisión de esas predicciones frente a herramientas anteriores. Se trata de un avance medido en tareas moleculares concretas.
Al comparar ese alcance con la definición de Hassabis, el rendimiento en predicción molecular por sí solo no acredita todas las capacidades cognitivas que él exige para la AGI.
La propia Isomorphic Labs distingue otro paso dentro de la investigación farmacológica. En la presentación de IsoDDE, publicada el 10 de febrero de 2026, explicó que conocer las estructuras de las biomoléculas resultaba insuficiente para desarrollar el proceso de descubrimiento de fármacos en una computadora.
Isomorphic presenta IsoDDE como un sistema que también predice la fuerza de unión de una molécula a su objetivo y localiza posibles sitios de unión en proteínas. Esas funciones buscan orientar qué moléculas diseñar y priorizar.
La empresa afirma que sus equipos ya utilizan esas capacidades para estudiar estructuras desconocidas, identificar sitios de unión y diseñar nuevas moléculas en sus programas de medicamentos.
