Nota de la edición (agosto de 2026). Esta entrada se publicó en enero de 2025 como traducción del ensayo de Sam Altman. Se ha sustituido por completo por un análisis propio, que es lo que debió ser desde el principio. El original está enlazado abajo y merece leerse entero.
En septiembre de 2024, Sam Altman publicó en su web personal un ensayo breve titulado The Intelligence Age. Son unas mil palabras y su tesis cabe en una frase: la inteligencia artificial va a producir una prosperidad tan grande que quien la mire desde el futuro verá nuestro presente como nosotros vemos el oficio de farolero.
Dos años después se puede hacer algo más útil que estar de acuerdo o en contra: comprobar qué partes eran verificables y cuáles no lo fueron nunca. Ese ejercicio dice bastante sobre cómo conviene leer los textos que escriben quienes venden la tecnología que describen.
La estructura del argumento
El ensayo se apoya en tres bloques que conviene separar, porque tienen niveles de comprobabilidad muy distintos:
| Bloque | Qué afirma | ¿Se puede comprobar? |
|---|---|---|
| Técnico | El aprendizaje profundo escala y seguirá funcionando | Sí, con puntos de referencia |
| Material | Hará falta infraestructura enorme: cómputo y energía | Sí, con la inversión anunciada |
| Social | Habrá prosperidad compartida y los empleos se recolocarán | No a dos años vista |
El texto los presenta como un continuo, y ahí está el mecanismo retórico: la solidez del primer bloque se transfiere al tercero sin que nadie lo note. Que los modelos mejoren no implica que la prosperidad se reparta. Son afirmaciones de tipos distintos.
Lo que se ha cumplido: la parte técnica
Aquí Altman acertó, y con margen. La medida más limpia que tenemos es la evolución de las pruebas difíciles.
Cuando OpenAI presentó deep research en febrero de 2025, su resultado en Humanity's Last Exam —un examen diseñado expresamente para ser demasiado difícil para los modelos de la época— fue del 26,6%, y era el mejor de entonces. En agosto de 2026, los primeros puestos de esa misma tabla rondan el 53%.
Duplicar el rendimiento en un examen construido para resistir, en dieciocho meses, es exactamente lo que el ensayo predecía. No hubo meseta.
También acertó en lo material. La afirmación de que haría falta infraestructura a una escala poco habitual —cómputo y, sobre todo, energía— se ha convertido en el debate central del sector, hasta el punto de que la conversación sobre centros de datos y consumo eléctrico ha desplazado a la conversación sobre modelos.
Lo que no se puede evaluar, y por qué importa
El bloque social ocupa buena parte del ensayo y no admite verificación. «Prosperidad compartida», «capacidades amplificadas», «juegos de suma positiva»: son afirmaciones sin condición de fallo. No hay ningún dato que, si apareciera, obligara a retirarlas.
Esto no es un defecto de estilo. Es la diferencia entre una predicción y una declaración de intenciones. Una predicción dice qué tendría que ocurrir para que yo esté equivocado. El ensayo, en su tercio final, no lo dice en ningún momento.
La comparación con el farolero es el mejor ejemplo. Es una imagen excelente y funciona: nadie echa de menos ese oficio. Pero como argumento tiene un agujero — describe el destino y se salta el trayecto. Los faroleros no se recolocaron solos ni en silencio: hubo décadas de conflicto laboral por medio. El ensayo pasa de una era a la siguiente en un párrafo.
La pregunta que el ensayo no se hace
Hay un efecto de segundo orden que en 2024 casi nadie estaba mirando y que hoy se puede medir: qué le pasa a la web abierta cuando la respuesta deja de requerir una visita.
En este blog llevamos meses midiéndolo con datos propios, y el resultado es contundente. La página más buscada del sitio —un artículo de 2007 sobre inputs y outputs, con demanda de estudiantes— comparando julio de 2025 con julio de 2026:
| jul-2025 | jul-2026 | |
|---|---|---|
| Impresiones | 3.211 | 9.351 |
| Posición media | 8,07 | 6,60 |
| Clics | 43 | 25 |
| CTR | 1,34% | 0,27% |
Triple de exposición, mejor posición, y un quinto del CTR. La página no ha empeorado: ha mejorado. Lo que ha cambiado es que la respuesta ya se da antes del clic.
Ese es un reparto concreto de valor: el contenido sigue siendo útil y quien lo escribió deja de recibir la visita. No es una catástrofe —son 18 clics— pero multiplicado por toda la web informativa en español es un desplazamiento real, y es justo el tipo de cosa que la palabra «prosperidad» no distingue.
Si te interesa el lado práctico de esto, lo hemos desarrollado en qué es el GEO y cómo optimizar una web para agentes de IA.
Cómo leer a quien vende lo que describe
No es una acusación: es una instrucción de lectura. Altman dirige la empresa cuya valoración depende de que ese futuro parezca inevitable. Eso no hace falso el ensayo —la parte técnica ha envejecido muy bien—, pero sí obliga a separar los bloques.
Tres preguntas que funcionan con cualquier texto de este género:
- ¿Qué afirmación de aquí podría resultar falsa, y cómo lo sabríamos? Si ninguna, es un manifiesto, no un pronóstico.
- ¿Quién carga con el coste del trayecto? Los textos de transición suelen describir el punto de llegada y saltarse el camino.
- ¿Qué gana quien lo escribe si me lo creo? No para descartarlo, sino para saber dónde mirar con más atención.
El saldo a dos años
Acierto en lo técnico, acierto en lo material, y en lo social un texto que no dice lo suficiente como para poder equivocarse. Es, probablemente, el reparto que cabía esperar.
Lo interesante no es el marcador sino el patrón: el sector acierta cuando habla de capacidades y se vuelve vago cuando habla de consecuencias. Y las consecuencias son la parte que le toca gestionar a todos los demás.
Preguntas frecuentes
¿Qué es «The Intelligence Age» de Sam Altman?
Es un ensayo breve publicado por Sam Altman en septiembre de 2024 en su web personal, en el que sostiene que la inteligencia artificial abre una era de prosperidad sin precedentes, comparable en magnitud a las grandes transiciones tecnológicas anteriores.
¿Se han cumplido las predicciones del ensayo?
Las técnicas sí, con claridad: el rendimiento en pruebas difíciles como Humanity's Last Exam ha pasado del 26,6% en febrero de 2025 a en torno al 53% en agosto de 2026. Las predicciones sociales sobre prosperidad compartida no son verificables, porque el texto no establece ninguna condición que permitiera considerarlas falsas.
¿Hubo una meseta en la mejora de los modelos de IA?
No en el periodo 2025-2026. Los resultados en pruebas diseñadas expresamente para resistir a los modelos siguieron mejorando a buen ritmo, lo que descarta la hipótesis de estancamiento que se manejaba a finales de 2024.
¿Cómo afecta la IA generativa al tráfico de las webs informativas?
Reduce el clic aunque aumente la exposición. En este blog, la página con más búsquedas triplicó sus impresiones y mejoró de posición entre julio de 2025 y julio de 2026, y aun así perdió el 42% de los clics, con el CTR cayendo del 1,34% al 0,27%. La respuesta se da en el buscador y la visita no llega.
¿Es fiable un ensayo escrito por quien dirige una empresa de IA?
Es una fuente legítima y bien informada, pero con un interés declarado. La lectura útil consiste en separar las afirmaciones comprobables —capacidades, inversión, resultados— de las que no lo son, y comprobar las primeras por cuenta propia.