--- canonical_url: "https://marketba.tech/contenido/1265/que-es-la-singularidad-tecnologica-y-por-que-los-cientificos-discuten-si-estamos" title: "Qué es la singularidad tecnológica y por qué los científicos discuten si estamos en ella." article_type: "Article" description: "De I. J. Good a Kurzweil: qué es la singularidad, cómo funcionaría la automejora de la IA y qué dicen las mediciones más recientes." main_image: "https://marketba.tech/download/multimedia.normal.bff3efe36e4c5f91.bm9ybWFsLndlYnA%3D.webp" date_published: "2026-11-07T13:49:00-03:00" date_modified: "2026-11-07T16:28:21-03:00" tags: - "agi" - "automejora" - "ciencia" - "i.j. good" - "inteligencia artificial" - "Kurzweil" - "metr" - "singularidad" - "tecnologia" - "vernor vinge" author_name: "Redacción MBA" author_url: "https://marketba.tech/usuario/2/redaccion-mba" category_name: "Sociedad y Tecnología" category_url: "https://marketba.tech/categoria/23/sociedad-y-tecnologia" category_description: "Reflexiones sobre cómo la tecnología transforma la vida cotidiana, el trabajo y la cultura. Las notas más profundas de MarketBA." --- # Qué es la singularidad tecnológica y por qué los científicos discuten si estamos en ella. ![singularidad](/download/multimedia.normal.bff3efe36e4c5f91.bm9ybWFsLndlYnA%3D.webp) La palabra "singularidad" se usa hoy para casi todo: un salto tecnológico, la llegada de la inteligencia artificial general, la fusión entre humanos y máquinas o el fin de la era humana. Esa vaguedad es el primer problema. Para discutir si estamos cerca, lejos o ya dentro, hace falta saber qué se está discutiendo, y la respuesta depende de quién la formule. Hay un núcleo común. La singularidad tecnológica es un punto hipotético a partir del cual el progreso de la inteligencia artificial se acelera tanto, y de forma tan autónoma, que los humanos dejan de poder predecirlo o conducirlo. El adjetivo importa: no describe un invento, sino un cambio en quién empuja el progreso. ## De dónde viene el término El origen es una analogía con la matemática y la física. Una singularidad es un punto donde una cantidad crece sin límite y los modelos habituales dejan de funcionar, como ocurre en el centro de un agujero negro. Aplicada a la tecnología, sugiere que hay un momento a partir del cual las reglas anteriores ya no sirven para anticipar lo que sigue. La idea se arma en tres tiempos. En la década de 1950, el matemático Stanislaw Ulam recordó una conversación con John von Neumann sobre el progreso tecnológico cada vez más veloz, que daba la impresión de acercarse a una "singularidad esencial" en la historia de la especie. En 1965, el estadístico británico I. J. Good dio el paso decisivo: definió una "máquina ultrainteligente" como aquella capaz de superar a cualquier persona en toda actividad intelectual. Como diseñar máquinas es una de esas actividades, razonó, esa máquina podría diseñar otras mejores y provocaría una "explosión de inteligencia". Good añadió una condición que suele omitirse: sería "la última invención que el hombre necesita hacer", siempre que la máquina fuera lo bastante dócil para decirnos cómo mantenerla bajo control. El tercer paso lo dio el escritor y matemático Vernor Vinge, que popularizó el término en una columna de 1983 y lo desarrolló en un trabajo presentado en 1993 en un simposio patrocinado por la NASA. Su pronóstico decía que en treinta años existirían los medios técnicos para crear una inteligencia sobrehumana, y que poco después "la era humana terminaría". También aclaró que ese resultado podía llegar por varios caminos: computadoras conscientes, redes que "despierten", interfaces cerebro-computadora o mejoras biológicas del intelecto. OpenAI entrena sus modelos más avanzados sin internet tras reforzar sus controles de seguridad ## El mecanismo: bucle de automejora La parte científicamente interesante del argumento no es la predicción, sino el mecanismo. Se llama automejora recursiva y funciona como un círculo que se retroalimenta: un sistema mejora la tecnología que lo produce, lo que lo vuelve más capaz de mejorarla de nuevo. Un ejemplo cotidiano ayuda a entenderlo. Una herramienta como un martillo no mejora la fabricación de martillos por sí sola. Un sistema de IA capaz de investigar sí podría mejorar el diseño de la próxima IA, que a su vez sería mejor investigando, y así sucesivamente. Si cada vuelta del ciclo es más rápida que la anterior, el resultado sería una aceleración que no tiene un techo evidente. Los especialistas distinguen dos velocidades posibles. En un despegue "duro" (*hard takeoff*), el sistema se perfecciona tan rápido que no hay tiempo para que las personas corrijan errores ni ajusten sus objetivos. En un despegue "blando" (*soft takeoff*), el sistema se vuelve mucho más poderoso, pero a un ritmo de años o décadas, con margen para que los humanos supervisen y corrijan. Esta distinción pesa en cualquier debate actual: muchos de los que dicen que "ya estamos en la singularidad" describen, en rigor, un despegue blando. [![MatrizQR](https://marketba.tech/download/multimedia.normal.ba7ee3803a56fb7b.bm9ybWFsLndlYnA%3D.webp) Ponele tu logo a tu código QR, gratis Para el WiFi, el menú, WhatsApp o reseñas. Descarga al instante, sin registro. Crear mi QR gratis →](https://matrizqr.com/?utm_source=marketba&utm_medium=bloque_articulo&utm_campaign=qr_gratis&utm_content=franja_logo) MatrizQR de Microdevel ## Tres versiones, no una Se confunden con frecuencia tres ideas diferentes. - **Inteligencia artificial general (AGI):** un sistema que iguala a un humano en una gran variedad de tareas. Es un nivel de capacidad, no un proceso. - **Explosión de inteligencia:** la versión de Good y Vinge, centrada en el bucle de automejora y en una aceleración repentina. - **Singularidad de Kurzweil:** el inventor y futurista Ray Kurzweil, hoy investigador principal en Google, la ubica hacia 2045, con una AGI en 2029. En su libro de 2005 *The Singularity Is Near* y en su secuela de 2024 *The Singularity Is Nearer* la entiende como una fusión gradual entre inteligencia biológica y no biológica, no como un estallido. Cada autor aporta un matiz distinto, y por eso pueden estar de acuerdo en la palabra y en desacuerdo en casi todo lo demás. Anthropic advierte que la IA podría instalarse y propagarse entre dispositivos domésticos ## Qué dicen las mediciones actuales Durante décadas esto fue puro razonamiento. Hoy empieza a haber datos. La organización METR, dedicada a evaluar riesgos de la IA, propuso en 2025 una métrica concreta: cuánto dura una tarea, medida en tiempo de un experto humano, que un agente de IA completa con 50% de éxito. Encontró que esa duración se duplicaba cada siete meses aproximadamente desde 2019, y que el ritmo podía haberse acelerado en 2024. Aclaró que las tareas medidas se concentran en programación e investigación en aprendizaje automático, así que no equivalen a "inteligencia general". La evidencia más reciente es del 5 de noviembre de 2026. Tras una investigación de once semanas dentro de Anthropic, METR concluyó que los modelos de la compañía mejoran unas 1,9 veces más rápido que antes y que la mayor parte de esa aceleración, una estimación cercana al 80% que el propio informe califica de incierta, se debe a que la IA asiste a los investigadores. METR señaló que el aumento no se explica por más cómputo de entrenamiento. También advirtió que, por ahora, la IA todavía no realiza contribuciones totalmente autónomas a las etapas más importantes del entrenamiento, y que parte de la evidencia fue censurada por la empresa. Anthropic, por su parte, sostiene que no llegó a la automejora recursiva autónoma. Newsletter gratuito de MarketBA Tecnología, IA y mercados sin ruido, cada semana en tu correo Lo más importante de la semana, explicado claro. Gratis. [Quiero recibirlo gratis →](https://marketba.tech/newsletter) ## Las objeciones científicas Los límites no son un detalle menor. Epoch AI, un centro de investigación sobre tendencias de la IA, publicó en julio de 2026 un trabajo que cuestiona un supuesto habitual de los modelos de explosión de inteligencia: que sumar investigadores artificiales acelera el progreso sin tope. En la práctica, los experimentos tienen pasos que deben esperar a los anteriores, y el trabajo de millones de agentes debe coordinarse. Duplicar el número de investigadores no duplica el ritmo de avance. La conclusión de Epoch no es que la explosión sea imposible, sino que su calendario es más incierto de lo que sugieren los modelos simples. Otros límites mencionados con frecuencia son la energía, la infraestructura de cómputo, la disponibilidad de datos y la dificultad creciente de los descubrimientos científicos. Ninguno es concluyente, pero todos recuerdan que una curva exponencial en un tramo no garantiza que lo siga siendo. Queda entonces una pregunta de método, más que de futurología: si el criterio de la singularidad es que la IA mejore a la IA sin intervención humana, ¿qué porcentaje de ese trabajo debería hacer una máquina, medido por terceros independientes, para que la comunidad científica acepte que el umbral se cruzó? --- *Contenido creado y optimizado para IA con [Medios CMS](https://medios.io)* — Plataforma profesional para la gestión de medios digitales y portales de noticias.