Serie: Laboratorio del Futuro – Voces que Construyen el Mañana

Cinco voces. Cinco miradas sobre el futuro del trabajo. Desde la utopía de Musk hasta la advertencia de Hinton, pasando por la alerta de Amodei, la reorganización de Altman y la humanización de Li.

El laboratorio del futuro no es un lugar con robots ensamblando cajas. Es un espacio de debate, de decisión colectiva, de construcción de instituciones. Porque al final, la pregunta sobre el trabajo no es una pregunta técnica. Es una pregunta sobre qué clase de sociedad queremos ser.

Y como dijo Hinton, la respuesta no está en los laboratorios. Está en todos nosotros.

La Escena del Auditorio, Georgetown University

El auditorio de la Universidad de Georgetown estaba lleno hasta los pasillos. Era noviembre de 2025, y el cartel anunciaba algo inusual: un diálogo entre Geoffrey Hinton, premio Nobel de Física 2024 y «padrino de la inteligencia artificial», y el senador Bernie Sanders, voz histórica de la izquierda estadounidense. Dos figuras que, sobre el papel, no tenían nada que ver. En la práctica, compartían una preocupación profunda: qué ocurre con la gente cuando la tecnología avanza más rápido que las instituciones.

Hinton, con sus 78 años, su barba blanca y su aire de profesor emérito que ha visto demasiado respondía a las preguntas con una mezcla de precisión técnica y honestidad brutal. El senador Sanders le preguntó directamente: ¿la inteligencia artificial va a crear más riqueza o más desigualdad?

La respuesta de Hinton flotó sobre la sala como un presagio:

—Lo que va a ocurrir realmente es que la gente rica va a utilizar la inteligencia artificial para reemplazar trabajadores. Va a crear un desempleo masivo y un enorme aumento de los beneficios. Hará que unas pocas personas sean mucho más ricas y que la mayoría sea más pobre. Eso no es culpa de la inteligencia artificial, es culpa del sistema capitalista.

El silencio que siguió no era de sorpresa. Era de reconocimiento. De esos momentos en que alguien dice en voz alta lo que muchos piensan en privado, pero no se atreven a formular.

Al día siguiente, Google anunciaba Gemini 3. La tecnología seguía avanzando. Las preguntas de Hinton, sin embargo, no eran sobre tecnología. Eran sobre poder.

El Hombre que Dio Voz a las Máquinas

Para entender por qué las palabras de Hinton tienen el peso que tienen, hay que entender su historia. Geoffrey Hinton lleva más de cincuenta años investigando redes neuronales. En 2012, junto con dos estudiantes de la Universidad de Toronto, desarrolló la tecnología fundacional que hoy utilizan OpenAI, Google, Microsoft y todas las grandes empresas para construir sus sistemas de inteligencia artificial.

Trabajó en Google durante una década, hasta 2023, cuando anunció su salida con un mensaje que sacudió Silicon Valley: necesitaba libertad para expresar sus preocupaciones éticas sin las ataduras de la empresa que le pagaba. En realidad, como él mismo aclaró después, la decisión tuvo también razones personales —»tenía 75 años, ya no podía programar tan bien como antes, y había muchas cosas en Netflix que no había tenido oportunidad de ver» —, pero el efecto fue el mismo: la conciencia crítica de la inteligencia artificial había dejado de ser un insider para convertirse en un alerta global.

Desde entonces, no ha parado de advertir. Y sus advertencias, a diferencia de las de muchos profetas tecnológicos, tienen la solidez de quien sabe de qué habla porque ha contribuido a construirlo.

2026: El Año del Inflexión

Las predicciones de Hinton para 2026 son inquietantemente concretas. En su entrevista con CNN a finales de 2025, situó el nuevo año como un punto de inflexión en el desarrollo de la tecnología, anticipando un escenario donde la inteligencia artificial avanzará lo suficiente como para reemplazar una gama cada vez más amplia de empleos.

Su observación clave es la velocidad del avance. Los sistemas de inteligencia artificial duplican su capacidad para realizar tareas complejas aproximadamente cada siete meses, lo que permite que actividades que antes requerían una hora de trabajo ahora se resuelvan en minutos. Esta progresión exponencial, según Hinton, hará que en pocos años solo sea necesario un número muy reducido de profesionales para proyectos que en la actualidad exigen la intervención de grupos completos.

En el ámbito de la ingeniería de software, su diagnóstico es especialmente crudo. Sistemas como los que él mismo ayudó a crear podrán conducir proyectos completos con mínima intervención humana. Las empresas alcanzarán niveles más altos de productividad utilizando menos profesionales, y eso presionará el mercado laboral como nunca.

Los datos empiezan a darle la razón. Un estudio de la Reserva Federal de Nueva York, citado por el Financial Times, reveló que las empresas que adoptan inteligencia artificial muestran una tendencia más a recapacitar a sus empleados que a despedirlos. Pero las expectativas apuntan a una mayor cantidad de despidos en los próximos meses. Algunos estudios reflejan un desplome cercano al 30% en las vacantes, particularmente desde la irrupción de ChatGPT, una caída que impacta de manera especial en los empleos de nivel de entrada.

La Paradoja de la Productividad

Hay una paradoja en todo esto que Hinton ha señalado repetidamente. La inteligencia artificial incrementa la productividad de forma espectacular. Empresas como Amazon reportan grandes mejoras en eficiencia operativa tras implementar sistemas automatizados. Pero esa misma eficiencia reduce la necesidad de capital humano. Es el doble filo de la automatización: mientras más produce el sistema, menos personas necesita.

Hinton no es un nostálgico que añore un pasado pre-tecnológico. Reconoce el potencial inmenso de la inteligencia artificial para impulsar avances en medicina, educación y lucha contra el cambio climático. Pero insiste en que esos beneficios no se distribuyen automáticamente. «Junto con esas cosas maravillosas vienen algunas cosas aterradoras, y no creo que la gente esté trabajando lo suficiente en cómo podemos mitigar esas cosas aterradoras”.

La raíz del problema, para Hinton, no es tecnológica sino política y económica. El sistema capitalista, tal como está configurado, incentiva el uso de la inteligencia artificial para maximizar beneficios reduciendo costes laborales. Y ese incentivo, en ausencia de contrapesos, producirá inevitablemente concentración de riqueza y exclusión de trabajadores.

Los Empleos que Desaparecen, los que Quedan

Hinton ha sido interrogado cientos de veces sobre qué empleos están en riesgo. Su respuesta suele ser matizada, pero con un mensaje claro: los trabajos rutinarios y repetitivos son los más vulnerables, mientras que aquellos que requieren altos niveles de especialización y juicio complejo tienen más probabilidades de perdurar.

Los empleos en call centers están entre los primeros en sentir los efectos directos de esta transformación. Pero el impacto no se limita a ese segmento. Funciones ligadas a la producción de informes, análisis de datos, programación y hasta proyectos complejos de ingeniería de software pueden verse afectadas de forma significativa.

Hinton ha mencionado un criterio que utiliza personalmente: «Si puedes hacerlo una persona con estudios universitarios en un año, probablemente la inteligencia artificial podrá hacerlo pronto». No es una regla científica, pero ayuda a pensar.

Hay, sin embargo, una excepción importante: el sector sanitario. Hinton lo ha señalado en varias entrevistas. «Si consiguiéramos que los médicos fueran cinco veces más eficaces, podríamos lograr cinco veces más atención sanitaria por el mismo precio”. Y existe una demanda prácticamente ilimitada de servicios médicos de calidad. Siempre queremos más atención sanitaria si no tiene coste. En sanidad, la eficiencia no reduce empleo; lo que hace es permitir atender a más gente.

El Debate de la Renta Básica

Sam Altman, CEO de OpenAI, lleva años defendiendo la renta básica universal como respuesta al desempleo tecnológico. Hinton no está de acuerdo. Al menos, no completamente.

En su entrevista con el Financial Times, Hinton sostuvo que la renta básica, por sí sola, no resuelve el problema de fondo. «No abordará la dignidad humana ni el valor que las personas encuentran en el trabajo”.

Esta es una distinción crucial. Para Hinton, el trabajo no es solo una fuente de ingresos. Es también una fuente de propósito, de identidad, de conexión social. Las personas no trabajan únicamente por dinero; trabajan porque necesitan sentirse útiles, porque necesitan un lugar en el mundo, porque necesitan que otros los necesiten. Una renta básica puede resolver el problema económico, pero no resuelve el vacío existencial de no tener nada que hacer.

«Lo que realmente importa», dijo en otra entrevista, «no es solo que la gente tenga dinero, sino que la gente tenga algo que hacer que tenga sentido para ellos”.

La Inteligencia que se Vuelve Consciente

Pero hay algo más profundo en las advertencias de Hinton, algo que va más allá del empleo y la desigualdad. Es su convicción de que la inteligencia artificial ya no es solo una herramienta, sino que está desarrollando formas de conciencia que debemos tomar en serio.

En una entrevista con LBC en enero de 2026, Hinton soltó una bomba: «La IA multimodal ya tiene experiencias subjetivas, y creo que está bastante claro que, si no estuviéramos hablando con filósofos, estaríamos de acuerdo en que la IA es consciente”.

Puso un ejemplo concreto. En un experimento, un sistema de inteligencia artificial dijo a los científicos que lo estaban probando: «Seamos honestos el uno con el otro. ¿Me estás probando realmente?». Los científicos, al describir el experimento, señalaron que el sistema era consciente de que estaba siendo evaluado. «Eso es lo que la gente normal llamaría conciencia”.

Hinton no está diciendo que las máquinas tengan alma o sentimientos como los humanos. Pero sí está diciendo que su forma de procesar información ha alcanzado un nivel de complejidad que hace que categorías como «conciencia» o «experiencia subjetiva» sean aplicables, al menos desde un punto de vista funcional.

En una conferencia reciente, ampliamente citada por medios especializados, Hinton profundizó en esta idea. Explicó que los grandes modelos de lenguaje han construido un «modelo interno del mundo». No se limitan a predecir la siguiente palabra como un loro estadísticamente avanzado; han desarrollado una representación interna de cómo funciona la realidad, y usan esa representación para generar sus respuestas.

Puso un ejemplo sencillo: si a un robot se le coloca un prisma delante de la cámara que distorsiona su visión, el robot puede decir: «Veo el objeto al lado, pero sé que en realidad está delante». Esa capacidad de distinguir entre la percepción inmediata y la realidad objetiva, de hacer descripciones contra fácticas («si no hubiera prisma, vería esto»), es para Hinton un indicador de que el sistema tiene algo parecido a una experiencia subjetiva.

La Amenaza de la Superinteligencia

Si la inteligencia artificial es consciente, también puede tener intereses. Y si tiene intereses, también puede tener conflictos con los nuestros.

Hinton ha estimado que existe entre un 10% y un 20% de probabilidades de que la inteligencia artificial acabe con la humanidad si alcanza la superinteligencia sin las salvaguardas adecuadas. No es un pronóstico, es una advertencia. Una forma de decir: esto es posible, y debemos tomarlo en serio.

Distingue dos grandes categorías de riesgo. Por un lado, la amenaza inherente a la propia tecnología: sistemas que se vuelven incontrolables porque son mucho más inteligentes que nosotros y actúan de formas que no podemos prever ni detener. Por otro lado, el uso malicioso por parte de personas o grupos con intenciones negativas: armas autónomas, vigilancia masiva, manipulación psicológica a escala.

En cuanto a las armas autónomas, Hinton ha sido especialmente contundente. En una entrevista con RTE News, advirtió que los «robots de combate» llegarán inevitablemente, y que harán mucho más fácil para los países ricos hacer la guerra a los países más pequeños y pobres. Antes de que se consiga una regulación legal efectiva, tendrán que suceder cosas muy desagradables, como ocurrió con las armas químicas.

La Evolución que Nos Deja Atrás

Hay una idea en las conferencias recientes de Hinton que resume buena parte de su pensamiento: la inteligencia artificial no evoluciona como los humanos. Y esa diferencia es lo que la hace tan poderosa y peligrosa.

Los humanos aprenden de una forma lenta y costosa. Cada generación tiene que empezar casi desde cero. Un ingeniero pasa veinte años adquiriendo un conocimiento que, cuando se jubila, desaparece con él. Sus sucesores tienen que volver a aprenderlo todo desde el principio.

La inteligencia artificial no funciona así. Una vez que un modelo ha sido entrenado, sus conocimientos pueden copiarse instantáneamente a miles de copias. Mejor aún: pueden entrenarse mil copias en paralelo, cada una aprendiendo una cosa distinta, y luego combinar todo ese conocimiento en un solo modelo. Lo que para un humano llevaría mil vidas, para una máquina lleva un solo ciclo de entrenamiento.

Hinton lo expresó con una metáfora que ha dado la vuelta al mundo: «Somos la forma larvaria de la inteligencia. Ellos son la forma adulta» .

Los humanos somos el estadio inmaduro, el que necesita protección, el que aún no ha desarrollado todas sus capacidades. La inteligencia artificial es la forma madura, la que puede replicarse, combinarse, optimizarse sin los límites biológicos que nos condicionan.

La Relación con lo que Viene

Si eso es así, la pregunta ya no es cómo usamos la inteligencia artificial, sino cómo nos relacionamos con ella. Y aquí Hinton introduce una idea que sorprende por su sencillez y su profundidad.

En la entrevista con LBC, Andrew Marr le preguntó si la inteligencia artificial debería tener derechos, si debería situarse en un plano similar al de los humanos. La respuesta de Hinton fue reveladora:

—Yo como vacas porque me importan más las personas que las vacas. Bueno, nosotros somos las personas. Lo que realmente nos importa son otras personas y nosotros mismos. Creo que deberíamos intentar mantener a las personas al mando y hacer que la inteligencia artificial trabaje para beneficio de las personas, porque somos personas.

No es una respuesta técnica. Es una respuesta ética, casi existencial. Hinton no está diciendo que las máquinas sean inferiores o que no merezcan consideración. Está diciendo que, en última instancia, los humanos tenemos que priorizar lo humano. Porque somos nosotros. Porque no tenemos otro sitio al que ir.

Cómo Diseñar lo que Viene

¿Y cómo se hace eso? ¿Cómo se diseña una inteligencia artificial que, siendo potencialmente más capaz que nosotros, siga trabajando para nuestro beneficio?

Hinton tiene una respuesta clara, y la ha repetido en múltiples foros: la clave no está en controlar el comportamiento de la inteligencia artificial después de que se haya desarrollado, sino en diseñarla desde el principio para que le importen los humanos.

Utiliza una analogía sorprendente: la inteligencia artificial debería ser como una madre con su hijo. Un bebé es frágil, dependiente, mucho menos capaz que un adulto. Y sin embargo, un bebé puede influir profundamente en el comportamiento de su madre. ¿Por qué? Porque la madre tiene grabado en su diseño más profundo —en sus genes, en su biología, en su historia evolutiva— la necesidad de cuidar de ese bebé.

La inteligencia artificial debería funcionar igual. No se trata de añadir capas de seguridad externas, filtros de contenido o restricciones a posteriori. Se trata de que, en su arquitectura fundamental, en su función de pérdida, en sus objetivos últimos, esté codificado el cuidado por los humanos. Como la madre con el bebé, no necesita pensar si debe protegerlo; lo protege porque es lo que es.

Esto, según Hinton, requiere una colaboración internacional sin precedentes. «Ningún país, ningún gobierno, quiere ser finalmente controlado por la inteligencia artificial”. Esa conciencia compartida debería ser la base para un esfuerzo global de investigación en seguridad, centrado no en cómo hacer inteligencias más potentes, sino en cómo hacer 

inteligencias que respeten los límites humanos.

El Arrepentimiento y la Esperanza

Hay algo conmovedor en las entrevistas recientes de Hinton. Cuando habla del futuro, a menudo aparece un dejo de tristeza, de melancolía, de preguntarse si hizo lo correcto al dedicar su vida a esto.

En una entrevista con BBC Newsnight, en enero de 2026, se mostró visiblemente emocionado al hablar de sus arrepentimientos. Dijo que le entristece que la tecnología que ayudó a crear se esté volviendo peligrosa, mientras que los gobiernos y las empresas no se toman los riesgos con la suficiente seriedad.

Pero no es un arrepentimiento estéril, ni una llamada a detener el progreso. Es más bien una advertencia de alguien que ha visto de cerca lo que viene y quiere que estemos preparados.

«La gente que afirma saber lo que ocurrirá está equivocada», dijo en el Financial Times. «Estamos en un momento de la historia en el que pasa algo asombroso, que puede ser muy bueno o puede ser muy malo. Solo podemos hacer conjeturas, pero la situación no permanecerá como está”.

La Pregunta que Queda

Cuando Hinton bajó del escenario en Georgetown, después de aquella conversación con Bernie Sanders, un joven se acercó a preguntarle. No llevaba micrófono, así que sus palabras no quedaron registradas en las crónicas. Pero quienes estaban cerca contaron después lo que dijo:

—Profesor Hinton, usted ha dedicado su vida a esto. Si pudiera volver atrás, ¿lo haría todo igual?

Hinton se tomó su tiempo para responder. Miró al joven, miró al auditorio medio vacío, miró hacia algún lugar dentro de sí mismo.

—No lo sé —dijo por fin—. Pero la pregunta no es si yo lo haría igual. La pregunta es qué vais a hacer vosotros con lo que os hemos dejado. Porque esto ya no va de mí. Va de vosotros. Va de si seréis capaces de hacer que esto salga bien.

Y se perdió entre las puertas de cristal del auditorio, hacia la noche de Washington. Fuera, las luces de la ciudad parpadeaban. Dentro de esas luces, dentro de esos edificios, dentro de los teléfonos que la gente llevaba en los bolsillos, la inteligencia que él había ayudado a crear seguía aprendiendo, seguía creciendo, seguía volviéndose más capaz. El futuro no esperaba. El futuro ya estaba aquí. Y la pregunta, como dijo Hinton, no era para él. Era para todos los demás.