En el Dwarkesh Podcast, Dario Amodei, director ejecutivo y cofundador de Anthropic, anticipó una revolución tecnológica inminente: “Estamos a solo uno o dos años de tener sistemas que equivalen a una ‘nación de genios’ en un centro de datos”.
Desde su perspectiva, construida en el núcleo de la inteligencia artificial avanzada, el umbral para transformar de manera profunda la economía global mediante una productividad exponencial podría estar mucho más cerca de lo que la sociedad reconoce.
Durante el diálogo, Amodei insistió en la falta de conciencia pública sobre el cambio tecnológico que se avecina. “Es absolutamente desconcertante que, mientras la conversación pública sigue centrada en políticas tradicionales, el desarrollo de los modelos de IA está a punto de alcanzar el final de su curva exponencial”, sostuvo, remarcando que la tecnología progresa según lo esperado, pero la percepción social permanece rezagada. Esta afirmación refleja el centralismo de su hipótesis: “el gran cúmulo de potencia de cálculo”.
“Redacté un documento en 2017 donde expuse esa hipótesis”, recordó Amodei, quien agregó: “No importan tanto las técnicas novedosas; lo que determina la capacidad es la cantidad de potencia de cálculo disponible, la magnitud y diversidad de los datos, el tiempo de entrenamiento, y que el objetivo de aprendizaje sea escalable”.
Según el directivo, tanto las leyes de escalado observadas durante el preentrenamiento como los avances recientes en aprendizaje por refuerzo refuerzan esa visión: “Estamos viendo el mismo fenómeno de escalado en RL que el que se observó en los modelos de preentrenamiento”.
Amodei subrayó la capacidad de los modelos actuales para generalizar tareas más allá de su entrenamiento inicial. “Los modelos de lenguaje parten como bloques en blanco, pero una vez entrenados pueden aprender y adaptarse a contextos extensos con rapidez”. Esta generalización sitúa a la inteligencia artificial avanzada como una herramienta capaz de resolver tareas inéditas para los sistemas hasta la fecha.
Consultado sobre el horizonte para alcanzar sistemas equivalentes a una “nación de genios en un centro de datos”, Amodei afirmó: “En 2019 pensaba que había un 50% de probabilidad. Pero ahora, sobre la posibilidad de llegar a ese punto en los próximos diez años, estoy en un 90%. Incluso pienso que en uno a tres años esto podría suceder, aunque hay una pequeña incertidumbre”.
Asimismo, indicó que el crecimiento de los ingresos en el sector está siendo “bizarro”, aludiendo a un ritmo de incremento anual de hasta diez veces en Anthropic: “En 2023 pasamos de cero a USD 100 millones, en 2024 de USD 100 millones a mil millones, y esperamos alcanzar USD 10.000 millones en 2025”.
Aunque reconoce que esa curva no puede mantenerse indefinidamente, sostiene que el impacto económico de la IA será “radical y veloz”.
Sin embargo, Amodei matiza: “La adopción no será instantánea. La difusión económica será mucho más rápida que la de tecnologías previas, pero todavía existen barreras estructurales y de gestión que ralentizarán la integración total”. Para él, este desfase terminará por acelerar la transformación en cuestión de pocos años, no de décadas.
Difusión económica, productividad y automatización
Amodei explicó en el Dwarkesh Podcast que el auge de la IA tiene dos vertientes: “Vivimos dos exponenciales: una de la capacidad de los modelos y otra, ligeramente rezagada, de su difusión económica. Esta última avanza más rápido que cualquier tecnología anterior, aunque limitada por aspectos como la gestión del cambio y la infraestructura empresarial”.
En ese sentido, usó como ejemplo la adopción de Claude Code: “Su integración en grandes empresas es mucho más rápida que la de innovaciones previas, pero aún demanda tiempo para superar barreras legales y de seguridad”.
Al abordar el caso de la ingeniería de software, Amodei aclaró: “Hace meses predije que los modelos escribirían 90% de las líneas de código, y ya ocurre internamente en Anthropic y con algunos de nuestros clientes. Pero escribir código no equivale a eliminar empleos: es un espectro. A medida que los modelos asumen tareas más complejas, los ingenieros pasan a nuevas funciones”.
Como referencia de la mejora de productividad, estimó un aumento actual del 15-20% en velocidad, que continuará creciendo: “El ciclo entre avances modestos y saltos decisivos es cada vez más corto”.
No obstante, reconoció que cerrar completamente el “círculo productivo” entre automatización y gestión de proyectos sigue dependiendo de la estructura humana en las organizaciones.
Retos de inversión, escalabilidad y modelo de negocio
En cuanto a la infraestructura, Amodei destacó las incertidumbres: “Planear la infraestructura informática es un juego de riesgos. Si calculas mal la demanda, puedes poner en peligro la viabilidad económica de la compañía”.
Anthropic, detalló, invierte cifras comparables a las de los principales actores, aunque la estrategia es equilibrar ambición y prudencia: “No puedes apostarlo todo a un solo escenario porque el margen de error es ruin”. Señaló además que “los rendimientos decrecientes limitan el valor de invertir solo en escala”, defendiendo una gestión cuidadosa en la asignación de recursos.
Respecto al futuro comercial, Amodei insistió en la robustez del modelo basado en la interfaz de programación de aplicaciones: “Mientras la tecnología avance rápidamente, siempre habrá nuevas aplicaciones y la API permitirá que startups y grandes empresas se beneficien de las prestaciones más recientes”.
Y añadió que surgirán sistemas donde los pagos y compensaciones estarán ligados al valor económico o al impacto generado: “No todos los tokens producidos por un modelo valdrán lo mismo. Algunos tendrán un valor trivial, mientras que otros, como en el caso de los descubrimientos farmacéuticos, podrían valer millones”.
Implicancias geopolíticas, distribución y desafíos regulatorios
El diálogo también abordó la dimensión internacional. Amodei admitió su preocupación por la distribución desigual del progreso: “Me preocupa que el crecimiento sea del 50% anual en Silicon Valley y marginal en otras regiones, lo que ampliaría desigualdades”.
Además, alertó sobre el riesgo de que gobiernos autoritarios refuercen su control mediante la IA, e insistió en que las democracias liberales deberían tener la iniciativa al definir las reglas globales: “El contexto inicial será determinante; si las democracias toman la iniciativa, podrán establecer principios rectores que protejan la libertad y los derechos individuales”.
Consideró posible que la evolución tecnológica desplace sistemas de gobierno: “Así como la industrialización tornó obsoleto el feudalismo, la IA puede hacer inviables los regímenes autoritarios; pero esto abrirá desafíos inexplorados”.
Sobre la regulación, el directivo reclamó agilidad normativa: “No podemos permitir que la legislación se convierta en un cuello de botella, pero tampoco podemos imponer una moratoria total sin alternativas federales claras. El equilibrio está en una regulación flexible, transparente y capaz de adaptarse con rapidez a riesgos reales como la autonomía o el bioterrorismo”.
También, expresó su temor de que los países en desarrollo queden marginados si no se invierte en infraestructura ni se promueve la transferencia tecnológica.
Amodei también defendió la necesidad de que la IA cuente con principios rectores en lugar de listas cerradas de órdenes: “Enseñar a los modelos con principios facilita cubrir los extremos y ayuda a que respondan adecuadamente ante casos inéditos. No buscamos que la IA tome autonomía absoluta, pero sí que tenga límites claros, siempre respetando la seguridad y los derechos”.
Abogó por una actualización continua de esos principios, abiertos al escrutinio público, a la discusión entre empresas y, potencialmente, a mecanismos democráticos más amplios que determinen el marco ético de la inteligencia artificial.
Un cambio vertiginoso y la dificultad de procesarlo
Al concluir su intervención en el Dwarkesh Podcast, Amodei subrayó el vértigo de este momento histórico: la velocidad con la que se toman decisiones estratégicas y la dificultad de anticipar cuáles serán realmente trascendentes.
Explicó que, mirando atrás, será difícil imaginar el nivel de aceleración vivido en cada paso de la transición a una economía digital impulsada por sistemas que, en palabras de su autor, podrían equivaler a una “nación de genios”.