En el marco del evento AI Ascent 2025, el jefe científico de Google, Jeff Dean, lanzó una de las predicciones más fuertes del año: "Probablemente será posible en el próximo año tener sistemas de IA que operen al nivel de un ingeniero junior".

Según explicó, estas herramientas no solo escribirán código, sino que también podrán leer documentación técnica, depurar errores, realizar pruebas de rendimiento y utilizar herramientas especializadas de desarrollo. Todo esto las ubicaría en un nivel similar al de un profesional recién recibido o con poca experiencia. Dean explicó:

Un ingeniero virtual debería poder hacer tareas reales, como cualquier persona en sus primeros años dentro de una empresa tecnológica

Cómo se llegó hasta acá: el camino de la IA

Dean repasó la evolución de la inteligencia artificial desde 2012, cuando comenzaron a entrenarse modelos grandes en visión y lenguaje. La clave del salto tecnológico, dijo, fue la escalabilidad: modelos más grandes + más datos = mejores resultados.

El desarrollo de hardware específico, como las TPUs (Tensor Processing Units), permitió entrenar estos modelos en menor tiempo y con mayor eficiencia energética. Hoy, sistemas como los de Google pueden procesar texto, imágenes, video, audio y código en paralelo, lo que se conoce como IA multimodal.

Agentes autónomos, robótica y el salto a la productividad

Jeff Dean también se refirió al futuro cercano de los agentes virtuales y robóticos. Según el experto, dentro de uno o dos años comenzaremos a ver robots funcionales en entornos complejos y agentes de software capaces de ejecutar tareas útiles en entornos digitales, como la automatización de tareas de oficina o soporte técnico.

Ya hay señales claras de que los agentes de IA pueden hacer muchas cosas que hoy requieren humanos en entornos informáticos

Ciencia y educación: las otras revoluciones

En ciencia, Dean destacó cómo la IA está acelerando el descubrimiento de nuevos materiales, simulaciones químicas y biológicas, a velocidades impensadas. Citó el caso del modelo que simula procesos científicos hasta 300.000 veces más rápido que los métodos clásicos.

En educación, se mostró entusiasmado con herramientas que generan juegos interactivos educativos a partir de videos, lo que abre nuevas puertas para el aprendizaje personalizado.

"Estamos en un punto de inflexión"

Para cerrar, el referente de Google aseguró que estamos frente a una transformación profunda en la computación: "La prioridad ya no es correr programas tradicionales, sino ejecutar redes neuronales grandes, rápidas y eficientes en cualquier dispositivo". Y concluyó con una frase que resume el espíritu del evento:

"Las herramientas que tenemos -y las que vienen- ofrecen una oportunidad increíble para transformar la productividad, la educación y la ciencia a escala global".