En este episodio, María Laia y Oscar Schmitz con equipo de Nego2CIO, profundizan sobre la definición de la AGI, dejamos atrás la especulación de la ciencia ficción para auditar la IA con una nueva vara de medir científica.

Basado en la teoría cognitiva CHC, este video revela la verdad incómoda sobre los modelos actuales: un “perfil dentado” que combina capacidades de razonamiento sobrehumanas con un 0% en memoria a largo plazo.

Descubre por qué las ventanas de contexto son solo una “ilusión de memoria” y cómo este nuevo marco de referencia transforma el desarrollo de la IA de una búsqueda a ciegas a una ingeniería de precisión.

Una hoja de ruta esencial para líderes que buscan entender la madurez real de la tecnología que está redefiniendo los negocios.

¿Estamos realmente cerca de la Inteligencia Artificial General (AGI) o solo estamos moviendo los postes de la portería?

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10 temas clave

* El problema de la meta móvil: La dificultad histórica de definir inteligencia, donde redefinimos el éxito cada vez que la IA logra un hito.

* Definición estandarizada: La AGI debe medirse por su versatilidad (amplitud) y competencia (profundidad), no solo por habilidades aisladas.

* La Teoría CHC como base: Uso del modelo más sólido de la cognición humana (Cattell-Horn-Carroll) para identificar 10 dominios cognitivos clave.

* Igualdad de peso: La inteligencia general requiere amplitud cognitiva, dando la misma importancia a la memoria visual que a la matemática.

* Resultados cuantitativos: Modelos como GPT-4 alcanzan un 27% en la escala AGI, mientras que prototipos más avanzados tocan el 57%.

* El perfil dentado: La revelación de un desarrollo desigual: capacidades extremas en unas áreas y nulas en otras.

* El cuello de botella de la memoria: La incapacidad fundamental (0%) de los modelos actuales para formar y guardar nuevos recuerdos a largo plazo.

* Ilusiones de capacidad: Cómo las ventanas de contexto gigantes actúan como un “bloc de notas desechable” simulando memoria sin aprendizaje real.

* Dependencia de herramientas externas: El uso de búsquedas actúa como un parche para la falta de experiencias vividas y conocimiento internalizado.

* La analogía del motor: La AGI está limitada por su componente más débil (como el sistema de enfriamiento), no por su potencia bruta.

Transformando el mundo para un futuro mejor

Estamos transitando de la era del deslumbramiento tecnológico a la era de la responsabilidad ingenieril.

Como líderes de la transformación digital, entender que la IA actual carece de “memoria vivencial” es crucial.

No podemos delegar el juicio estratégico a sistemas que, aunque procesan a velocidades exponenciales, no aprenden acumulativamente de la experiencia humana.

El futuro mejor no se construye con IAs que alucinan competencia, sino diseñando sistemas equilibrados donde la tecnología amplifique nuestra versatilidad sin reemplazar nuestra sabiduría.

Debemos liderar esta transición exigiendo métricas claras, transparencia en las limitaciones y un enfoque ético en la implementación.

* ¿Estamos integrando IA en nuestros negocios conscientes de sus “perfiles dentados” y limitaciones críticas?

* ¿Cómo diseñamos procesos que compensen la falta de memoria a largo plazo de los sistemas actuales?

* Si la tecnología avanza hacia la AGI, ¿está nuestra sabiduría directiva avanzando al mismo ritmo para guiarla?

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