Gráfico histórico de la v1 (21-10-2025); el texto revisado utiliza v3. No representa porcentajes literales de inteligencia humana.

¿Qué queremos decir cuando hablamos de AGI?

La inteligencia artificial general, o AGI, obliga a precisar qué capacidades queremos medir y en qué condiciones. Antes de comparar sistemas conviene preguntar qué definición se usa, qué tareas incluye y qué conclusiones permite extraer. La elección de la medida también influye en los riesgos que vemos y en las decisiones de gobernanza.

AGI: una propuesta inspirada en capacidades humanas

El estudio A Definition of AGI, de Dan Hendrycks y coautores, propone una definición operativa inspirada en Cattell–Horn–Carroll (CHC). Esta revisión del artículo, del 11 de noviembre de 2026, consulta la v3 del 3 de diciembre de 2025. Es una propuesta, no consenso científico.

Diez dominios de la propuesta

• Conocimiento general
• Lectura y escritura
• Capacidad matemática
• Razonamiento ante problemas nuevos
• Memoria de trabajo
• Almacenamiento de memoria a largo plazo
• Recuperación de memoria a largo plazo
• Procesamiento visual
• Procesamiento auditivo
• Velocidad

Cada dominio pesa un 10 %. La v3 asigna a GPT-4 (2023) un 27 % y a GPT-5 (2025) un 57 %. La v1, del 21 de octubre de 2025, daba un 58 % a GPT-5; cambió a 57 % desde la v2, del 23 de octubre de 2025. Son puntuaciones de esta escala, no porcentajes literales de inteligencia adulta.

Oportunidades: medir mejor, regular mejor

Medir capacidades puede aportar información a la gobernanza, pero una puntuación no determina por sí sola la clasificación jurídica de un sistema ni sus obligaciones. Es necesario revisar también su finalidad, el contexto de uso y las normas aplicables.

¿Qué evidencia pediríamos antes de delegar una decisión? Propongo considerar, junto al rendimiento, las consecuencias de un error, la posibilidad de intervenir y la responsabilidad de quienes despliegan el sistema. Una batería de pruebas no resuelve por sí sola esas decisiones.

Riesgos: una inteligencia dispareja y opaca

Los autores describen capacidades desiguales entre dominios. El marco recoge especificaciones y estimaciones, no una evaluación automática ni una batería normalizada. Reconoce límites de ponderación, idioma y contexto cultural (discusión, sección 13).

Describir un resultado con palabras como comprensión, memoria o razonamiento requiere explicar cómo se midió. El rendimiento en una prueba no demuestra por sí solo experiencia subjetiva o consciencia. En ámbitos con consecuencias importantes, necesitamos además evidencia específica del uso previsto.

Qué pedir antes de usar una medida de AGI

Antes de trasladar pruebas humanas a IA, pediría evidencia sobre qué mide la adaptación, qué sesgos introduce y qué diferencias de procedimiento afectan a la comparación. La semejanza con una prueba psicológica no basta para validar su uso con máquinas.

Un siguiente paso sería comparar esta propuesta con otras evaluaciones y estudiar qué aporta en cada uso. Las conexiones con políticas públicas que planteo aquí son una reflexión propia: el estudio no acredita su adopción por la OCDE, ISO/IEC o el Reglamento de IA europeo.

Mis propuestas para la política pública

Son propuestas para debatir, no obligaciones legales vigentes ni recomendaciones atribuidas a un informe.

1. Examinar qué evaluaciones de capacidades son pertinentes para cada uso y complementarlas con pruebas de riesgos específicos.
2. Apoyar evaluaciones independientes con métodos documentados y resultados reproducibles.
3. Pedir información comprensible sobre las limitaciones comprobadas de los sistemas empleados en servicios críticos.
4. Invertir en capacidades técnicas públicas para examinar afirmaciones sobre capacidades de IA.
5. Favorecer la comparación entre propuestas de evaluación sin convertir prematuramente una sola en estándar.

¿Qué inteligencia queremos replicar?

La propuesta invita a discutir cómo medir capacidades generales y qué dejamos fuera. Mi conclusión es que una cifra aislada no debería decidir cuánta autonomía delegamos: hay que examinar su contexto, los riesgos del uso y quién puede intervenir.

¿Qué capacidades queremos desarrollar y qué decisiones estamos dispuestos a delegar? En mi marco, estas preguntas se relacionan con Cognición y criterio y Autonomía y agencia. Son familias para orientar el análisis, no niveles de AGI ni categorías del informe.

Suscríbete a mi newsletter para explorar las claves prácticas de una inteligencia artificial responsable y pública.