La frase clave es ia transformadora porque ayuda a ordenar un debate que a veces parece una sopa de siglas. Kush propone pensar la evolución de la inteligencia artificial en tres niveles: uno limitado, otro general y uno radicalmente transformador, asociado a la AGI.

En el primer nivel, la IA cambia un sector concreto de forma casi irreversible, como ocurrió con la Spinning Jenny en la industria textil. En el segundo, altera aspectos centrales de toda la sociedad, con un impacto parecido al de la electricidad o el motor de combustión. Y en el tercero, la cosa ya se pone seria de verdad: no solo cambiaría nuestra vida diaria, también cómo medimos el progreso, valoramos el trabajo y entendemos el papel humano en el mundo.

Kush usa la Revolución Industrial como espejo. Entonces, la automatización permitió producir más porque superó el límite del trabajo humano. Ahora, la IA podría hacer algo parecido en diseño, logística o atención al cliente. Eso puede empujar el crecimiento económico mundial, sí, pero también desplazar trabajadores y poner en riesgo millones de empleos, incluso profesiones enteras si llegara una AGI capaz de abarcar mucho más.

El coste no es solo laboral. También hay un impacto ambiental importante: la IA ya consume mucha energía y agua y genera emisiones de gases de efecto invernadero. Si su expansión se disparara, la presión sobre la crisis climática sería mayor. Y aquí no hablamos de un detalle menor, sino de una factura que no se paga sola.

A esto se suman los riesgos políticos y sociales. Una transición rápida, sin protección suficiente, podría aumentar la desigualdad y concentrar poder en grandes empresas o gobiernos. Kush también señala la carrera por llegar primero a la AGI, un tipo de competencia que puede resultar tan emocionante como peligrosa. Los deepfakes encajan aquí como ejemplo claro de manipulación, desinformación e interferencia electoral, con casos recientes en Estados Unidos y otros países.

El problema no acaba ahí. Si estas tecnologías se usan para reforzar sistemas injustos, podríamos caer en un value lock-in, es decir, en un bloqueo de valores que mantenga estructuras antidemocráticas durante mucho tiempo.

Y aun así, no está todo escrito. La regulación, los límites técnicos, la falta de datos o un avance más lento de lo previsto pueden frenar el camino. Por eso, Kush insiste en que no conviene relajarse demasiado. Todavía quedan dos preguntas abiertas: hasta dónde puede llegar la IA y con qué rapidez puede hacerlo.

Podemos convertir este tema en un reto sencillo: comparar tres casos reales de IA y decidir en grupo si son limitados, generales o radicalmente transformadores. Luego aprenden más rápido, sin darse cuenta de que están jugando.

Si nos apetece seguir explorando ideas así, nos vemos en JeiJoLand.