El AI Futures Project movió su pronóstico de un investigador de IA superhumano a 2027, apoyado en señales de aceleración que atribuye parcialmente a la propia inteligencia artificial. Sus autores, sin embargo, subrayan que se trata de estimaciones preliminares y piden reconsiderar el ritmo de desarrollo.
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• El grupo asigna una probabilidad del 50% a que el investigador de IA superhumano llegue en mayo de 2027, según la mediana de Daniel Kokotajlo.
• El proyecto vinculó su revisión con un análisis de METR sobre Anthropic, pero reconoce que su modelado es preliminar y que faltan evidencias públicas clave.
• La cifra de 95% de automatización es una suposición de modelado, no un dato que describa el nivel actual de desarrollo de Anthropic.

Autores de AI 2027 adelantan a 2027 su pronóstico de un investigador de IA superhumano

El AI Futures Project, un colectivo de investigación del que forma parte el exinvestigador de OpenAI Daniel Kokotajlo, revisó sus estimaciones sobre el avance de la inteligencia artificial y ahora considera probable que un investigador de IA superhumano aparezca durante 2027. El cambio desplaza la previsión mediana de Kokotajlo en aproximadamente 19 meses: pasó de diciembre de 2028 a mayo de 2027. Los autores vinculan la revisión con nuevas señales de aceleración en las capacidades de investigación de los sistemas de IA, aunque recalcan que sus cálculos no describen un hecho consumado.

Un calendario más corto para la investigación automatizada

El proyecto llama SAR a un sistema que pueda superar las capacidades humanas en investigación de inteligencia artificial. En la actualización publicada el 11 de noviembre de 2026, todos sus pronosticadores dijeron creer que ese nivel podría alcanzarse en algún momento de 2027. La mediana de Kokotajlo asigna una probabilidad del 50% a que ocurra para mayo de ese año, un giro importante frente a la estimación de diciembre de 2028 que el grupo mantenía en su revisión de mediados de agosto.

La revisión también movió las estimaciones de otros integrantes del equipo. Eli Lifland y Romeo Dean situaron cada uno su mediana para la llegada del SAR en agosto de 2027, mientras Kokotajlo adelantó la suya a mayo. Estas fechas no equivalen a una predicción segura ni a un anuncio sobre un sistema específico: expresan cuándo cada pronosticador considera que el resultado tendría una probabilidad de 50%, según el marco utilizado por el colectivo.

El grupo revisó además su referencia TED-AI, definida como el punto en que los sistemas superan a los humanos en la mayoría de las tareas económicamente relevantes. La mediana de Kokotajlo pasó de finales de 2028 a septiembre de 2027; la de Thomas Larsen avanzó de principios de 2032 a abril de 2028, y la de Dean, de principios de 2035 a septiembre de 2028. En conjunto, el proyecto calcula entre 35% y 65% de probabilidad de que TED-AI llegue antes de 2028.

La diferencia entre SAR y TED-AI importa porque el primero se concentra en la investigación de IA, mientras el segundo abarca un conjunto más amplio de tareas con relevancia económica. En el escenario del proyecto, una IA capaz de contribuir a la investigación podría ayudar a acelerar la creación de sistemas posteriores, un posible ciclo de retroalimentación. Pero la revisión ofrece plazos probabilísticos y no demuestra que ese ciclo ya haya alcanzado una intensidad determinada ni que su desenlace esté asegurado.

La aceleración que llevó al cambio

El AI Futures Project vinculó su actualización con un análisis de METR sobre Anthropic. METR publicó su evaluación el 5 de noviembre y señaló que su equipo realizó una evaluación de alto acceso en la empresa entre el 12 de agosto y el 29 de octubre de 2026 para estudiar cuánto está acelerando la IA su investigación y desarrollo. Según el proyecto, el análisis estimó que Anthropic avanza actualmente en capacidades de IA a un ritmo aproximadamente dos veces superior al de su trayectoria histórica; Reuters también resumió el hallazgo de METR como una mejora cercana al doble en tareas bien especificadas.

El análisis de METR también sugirió que cerca del 80% de la aceleración observada sería atribuible a los propios sistemas de IA. El AI Futures Project incorporó esa lectura a su modelado mediante un factor de aceleración impulsado por IA de 1,7 veces. Ese coeficiente es una decisión del modelo del colectivo basada en el análisis citado, no una medición universal de la velocidad de avance de toda la industria ni una tasa que pueda trasladarse automáticamente a cada desarrollador.

Kokotajlo expresó preocupación por el cambio en una publicación del 10 de noviembre. Escribió: «Desafortunadamente, parece que la explosión de inteligencia ocurrirá en 2027 después de todo» y añadió que, si el análisis es correcto, la aceleración impulsada por IA iría cinco meses por delante del escenario original AI 2027. También dijo sentirse asustado, triste y enojado, una reacción que refleja la preocupación de los autores, pero no modifica por sí misma el carácter incierto de las proyecciones.

La publicación inicial de AI 2027 apareció en abril de 2025 y atrajo atención de legisladores y de la comunidad dedicada a la seguridad de la IA. El proyecto revisó sus estimaciones más adelante ese año, entonces para posponer sus cronologías; la actualización de noviembre de 2026 invierte ese movimiento y representa su aceleración más pronunciada hasta ahora. Kokotajlo dejó OpenAI en 2024 por inquietudes sobre el enfoque de la empresa en seguridad, un antecedente que ayuda a contextualizar su intervención pública, sin convertir sus estimaciones en consenso de la industria.

Límites del análisis y una cifra malinterpretada

Los autores describieron su propio análisis como altamente preliminar y advirtieron que podría contener errores de modelado. También señalaron que Anthropic censuró la mayoría de las evidencias que, a su juicio, resultaban más informativas para sus conclusiones. Esa limitación reduce la posibilidad de que lectores externos revisen plenamente el razonamiento y obliga a tratar las estimaciones con cautela, en lugar de presentarlas como una evaluación independiente y concluyente de las capacidades internas de la empresa.

El equipo condicionó sus pronósticos a que los grandes desarrolladores de IA no ralenticen voluntariamente sus programas de investigación. Los autores sostienen que esa premisa merece reconsideración y pidieron explícitamente una pausa o una desaceleración en el desarrollo de IA de frontera. Se trata de una propuesta de política derivada de su lectura de los riesgos y de sus proyecciones; la actualización no informa que las compañías hayan aceptado frenar sus actividades ni que exista un acuerdo para hacerlo.

El AI Futures Project también corrigió una interpretación que circulaba en resúmenes en línea: que la investigación y el desarrollo de Anthropic ya estaría automatizado en un 95%. La actualización no afirma eso. De acuerdo con el gráfico del proyecto, ninguna tarea evaluada alcanzaba el nivel AL5, que representa automatización total; en cambio, a agosto de 2026, el 26% de las tareas estaba en AL4, nivel en el que los sistemas lideran esas labores, pero no las ejecutan autónomamente.

El 95% aparece únicamente como una suposición en el marco de modelado del grupo. Bajo esa hipótesis, el modelo proyecta un SAR para noviembre de 2027 si la llegada de un investigador superhumano coincide con que el 95% de las tareas alcance automatización total. Por lo tanto, presentar esa cifra como un porcentaje ya observado en Anthropic confunde una condición hipotética con una medición reportada, una distinción central para interpretar correctamente la revisión.

Pronósticos, no resultados confirmados

La noticia no implica que ya exista un investigador de IA superhumano ni que su aparición en 2027 esté garantizada. Las fechas corresponden a estimaciones de un colectivo y dependen de supuestos sobre la velocidad de avance, el papel de la IA en la investigación y la conducta futura de los grandes desarrolladores. La propia actualización destaca incertidumbres en la evidencia disponible, por lo que sus cifras deben leerse como escenarios útiles para discutir riesgos y preparación, no como certezas sobre el futuro inmediato.

Anthropic no había comentado la actualización, según el reporte de CryptoBriefing. La ausencia de una respuesta de la empresa no confirma ni refuta la interpretación de METR o las proyecciones del colectivo; simplemente deja sin una reacción pública atribuible a Anthropic los argumentos que impulsaron la revisión. Para evaluar el pronóstico será importante distinguir entre resultados observables, evaluaciones externas y las hipótesis que el proyecto utiliza para convertir señales recientes en plazos futuros.

Para el debate sobre seguridad, el elemento más relevante no es solo que las medianas se hayan acercado, sino la posibilidad planteada de que los sistemas contribuyan a acelerar su propio desarrollo. Si esa dinámica se fortalece, las ventanas de preparación podrían acortarse; si las señales de METR no se sostienen o los desarrolladores frenan sus programas, las fechas calculadas podrían cambiar. La actualización no resuelve esa disyuntiva, pero expone con mayor urgencia el desacuerdo sobre cómo medirla y qué medidas preventivas considerar.

El AI Futures Project presentó así una revisión que combina estimaciones más tempranas con advertencias explícitas sobre sus límites. Su llamado a pausar o ralentizar la IA de frontera es una posición de los autores, mientras que la llegada de un SAR en 2027 continúa siendo una posibilidad pronosticada y discutible. La corrección sobre el 95% de automatización también muestra por qué conviene separar los datos reportados de las condiciones hipotéticas que aparecen en los modelos.

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