¿Qué ocurrió?

OpenAI publicó dos textos el mismo día: una entrada de blog con datos internos que muestran cuánto se ha automatizado su propio proceso de investigación y un ensayo del científico jefe Jakub Pachocki titulado "An Alien Mind". Ambos llegaron tres días después de la presentación de GPT-6 Astra.

La compañía dice haber alcanzado el objetivo del "becario de investigación automatizado" que anunció el otoño pasado: un sistema que, bajo guía humana, resuelve tareas de investigación bien acotadas, incluidas algunas que a un investigador experimentado le llevarían varios días. El siguiente objetivo es un investigador de IA automatizado para marzo de 2028.

¿Qué dicen las cifras?

Las métricas internas publicadas muestran hasta qué punto los agentes han entrado en la investigación diaria:

  • El investigador mediano gasta más de 600 dólares al día en inferencia a precios de API; en el percentil 90 la cifra supera los 7.000.
  • La salida de tokens del investigador mediano se ha multiplicado por 124 desde diciembre de 2025.
  • Desde junio, el tiempo de ejecución de los agentes supera las horas de trabajo humanas. A mediados de agosto hay 3,1 jornadas de agente por cada jornada humana.
  • Los experimentos por investigador activo alcanzaron su nivel más alto desde que empezó la medición en enero de 2025.

La advertencia la pone la propia empresa

OpenAI trata estas cifras con cautela: son métricas "relativamente fáciles de reunir, pero difíciles de interpretar porque su relación con el progreso es incierta". El aumento de experimentos coincide además con un gran salto en la capacidad de cómputo. Según el informe, el progreso general crece más despacio que estas métricas, porque las tareas menos automatizables se vuelven el cuello de botella.

También se documentan los límites de la autonomía. Las tareas de menos de 15 minutos se resuelven con éxito el 86 por ciento de las veces sin ninguna intervención. Pero entre las tareas completadas con éxito en el rango de cuatro a ocho horas humanas, más de la mitad necesitó al menos una intervención humana. El clasificador que hace esa evaluación es a su vez un sistema de IA, y OpenAI no informa por separado de su fiabilidad.

Sin validación

No se comparte una validación detallada de la afirmación sobre el becario; el texto solo dice que el hito se cumplió "según nuestras mediciones". Todos los datos vienen de dentro de la empresa y OpenAI no menciona ninguna revisión independiente.

La definición acota la afirmación: no es un sistema capaz de fijar una agenda de investigación por sí mismo, sino un asistente avanzado que trabaja dentro del alcance que traza el investigador. Fijar prioridades, juzgar resultados y decidir sobre el escalado siguen en manos humanas.

La advertencia de Pachocki

Pachocki sitúa todo esto en un marco más amplio. La IA se "cultiva más que se diseña", escribe, y su comportamiento global se resiste a una descripción comprensible. Espera que el ritmo actual pueda desembocar en una automejora recursiva (RSI): "Me preocupa que nadie esté preparado para las consecuencias de un ascenso rápido y continuado de la inteligencia de las máquinas".

La propia herramienta de supervisión de la empresa también se debilita. La vigilancia de la cadena de razonamiento, una apuesta central para observar los modelos de razonamiento, está perdiendo fiabilidad: el pensamiento verbalizado de los modelos se mezcla con la comunicación vigilada y el uso de herramientas, los sistemas mejoran a la hora de dirigir su propio razonamiento y además se vuelven más capaces sin verbalizarlo.

La contradicción

La conclusión de Pachocki es tajante: "Ahora mismo no creo que ningún laboratorio haya resuelto la alineación y la supervisión lo suficiente como para seguir escalando de forma responsable a máxima velocidad". Lo dirige también a Anthropic y sostiene que documentos como el Preparedness Framework deben ser estándares vinculantes aplicados por auditores independientes u organismos internacionales.

Pero ese mismo ensayo describe el foco en la RSI como la única forma de mantenerse a la cabeza de la investigación en IA. Es decir, OpenAI reclama reglas vinculantes para una carrera que necesita correr a toda velocidad para liderar. Con sus colegas anunciando que GPT-6 abre la era de la AGI, no parece que esa llamada vaya a frenar la carrera.