Mi sobrino Felipe vino al mundo un caluroso día de agosto, bajo el signo de Leo. Nunca un signo zodiacal fue tan acertado ya que llegó con una mata de pelo tan tupida que parecía que hubiera nacido un pequeño león. Mientras lo sostenía en brazos, con ese peso mínimo y rotundo que reorganiza a un adulto por dentro, me acordé de una frase que escuché hace años en el Mobile World Congress de Barcelona, en boca de un investigador de la longevidad: “El primer ser humano que vivirá doscientos años ya ha nacido”. Miré a Felipe, tan frágil y tan cargado de porvenir que me pregunté si tenía delante la prueba viviente de esa afirmación o si sólo se trataba de una frase pensada para el titular del día.
Investigué un poco sobre el tema y descubrí que no es entusiasmo tecnológico ni literatura de anticipación. Es, más bien, la conclusión sobria de la biología. Durante milenios, envejecer fue sinónimo de destino. Hoy los laboratorios lo tratan como lo que empieza a parecer: un proceso con mecanismos identificables y, por tanto, corregibles. En 2013, un equipo dirigido por el bioquímico Carlos López-Otín catalogó en la revista Cell los «sellos del envejecimiento», las averías celulares que nos van apagando. En la revisión de 2023 ya eran doce. Poner nombre a cada avería es el primer paso para repararla. El envejecimiento ha dejado de verse como un ocaso inevitable para pasar a tratarse como una enfermedad más: diagnosticable, tratable y, quizá, reversible.
La longevidad como campo de batalla
El primero de esos frentes es la reprogramación celular. En 2006, el japonés Shinya Yamanaka descubrió que bastaban cuatro genes para devolver a una célula adulta al estado juvenil de una célula madre. El hallazgo le valió el Nobel en 2012 y abrió una pregunta vertiginosa: si podemos rebobinar una célula, ¿podemos rebobinar un tejido? En el Instituto Salk de California, el laboratorio de Juan Carlos Izpisúa Belmonte demostró en 2016 que una reprogramación parcial rejuvenecía a ratones sin borrarles la identidad celular. Años después, el genetista David Sinclair, en Harvard, devolvió la vista a ratones viejos reactivando ese mismo programa en el nervio óptico. El reloj biológico, resulta, tiene marcha atrás.
El segundo frente ataca las «células zombis». Son células que dejan de dividirse pero se niegan a morir, y que envenenan poco a poco el tejido vecino con señales inflamatorias. En 2011, el equipo de Darren Baker y Jan van Deursen demostró en Nature que eliminarlas retrasaba el envejecimiento, y nació así una clase entera de fármacos, los senolíticos, diseñados para hacer limpieza. El tercer frente es la edición genética. La herramienta CRISPR, desarrollada por Jennifer Doudna y Emmanuelle Charpentier (Nobel de Química en 2020), permite corregir erratas del genoma con precisión de cirujano. Esto ya ha dejado de ser una promesa. A finales de 2023, las agencias reguladoras aprobaron Casgevy, la primera terapia basada en CRISPR, capaz de curar la anemia falciforme reescribiendo el ADN del propio paciente.
La inteligencia que no duerme
Pero el salto decisivo lo está dando la inteligencia artificial. Durante medio siglo, uno de los grandes enigmas de la biología fue predecir cómo se pliega una proteína a partir de su secuencia, un problema con más combinaciones posibles que átomos hay en el universo. En 2020, AlphaFold, el sistema de la compañía DeepMind creado por Demis Hassabis y John Jumper, lo resolvió de golpe, y su base de datos abierta contiene hoy la forma de casi todas las doscientos millones de proteínas conocidas: siglos de trabajo condensados en meses. Hassabis y Jumper recibieron por ello el Nobel de Química de 2024, compartido con el bioquímico David Baker.
Esa misma inteligencia ha empezado a diseñar medicinas. En 2025, la revista Nature Medicine publicó los resultados del primer fármaco cuya diana biológica y cuya molécula fueron concebidas por una IA. Se llama rentosertib y combate la fibrosis pulmonar idiopática. Lo que la industria tardaba quince años en llevar del laboratorio a la cama del enfermo empieza a medirse en dos o tres. Otra IA ya lee una mamografía o un fondo de ojo con más ojo clínico que muchos especialistas. En resumen, la medicina del siglo XX apagaba incendios pero la del XXI aspira a jubilar al fuego.
El siglo comprimido
Vale la pena preguntarse quiénes son los arquitectos de esta revolución. El aprendizaje profundo, la técnica que permite a las máquinas aprender de los datos como un niño aprende del mundo, lo cimentaron tres investigadores: Geoffrey Hinton, Yann LeCun y Yoshua Bengio, que compartieron en 2018 el Premio Turing, el «Nobel de la informática». Hinton recibiría además el Nobel de Física en 2024. Es significativo que fuera precisamente él quien, en 2023, dejara Google para poder advertir sin ataduras de los peligros de su propia criatura.
Nadie ha formulado la situación con más precisión que Dario Amodei, físico y director de Anthropic. En su ensayo Machines of Loving Grace (2024) sostiene una tesis muy simple y muy inquietante: una IA suficientemente potente podría comprimir en cinco o diez años el progreso biomédico que, al ritmo humano, nos habría llevado un siglo entero. Su lista de lo alcanzable en ese «siglo XXI comprimido» incluye la derrota de la mayoría de las enfermedades infecciosas, la eliminación de casi todos los cánceres, la prevención del alzhéimer y, lo escribe sin pestañear, la duplicación de la vida humana hasta rozar los ciento cincuenta años. Es, punto por punto, la biografía médica que podría esperar a Felipe. Pero lo más impresionante de todo es aquello que el gerontólogo Aubrey de Grey llama «velocidad de escape de la longevidad». Se trata del instante en que la ciencia añade a nuestra esperanza de vida más de un año por cada año que cumplimos. Así la llegada del visitante de la guadaña empieza a alejarse más deprisa de lo que envejecemos y podemos llegar a alcanzar, efectivamente, 200 años o quizás más.
El pacto fáustico de la medicina
Pero cuando el futuro se vislumbra más hermoso, aparece la primera sombra. Los modelos que están descubriendo estas curas operan con cientos de miles de millones de parámetros. Detectan en los datos biológicos patrones que ningún cerebro humano puede seguir y proponen soluciones que funcionan sin que nadie, ni siquiera quienes los programaron, sepa explicar del todo por qué. Llegará pronto el día en que una IA ofrezca a Felipe una terapia que le salve la vida y que ningún médico del planeta comprenda por completo. Ese es el nuevo pacto fáustico: salud a cambio de renunciar a entender. ¿Aceptaremos un fármaco que cura sin saber cómo cura? ¿Confiaremos una terapia génica a un algoritmo cuyo razonamiento es inaccesible incluso para quien lo programó? La tentación, me temo, será casi irresistible.
El dilema del tranvía
Hay una frontera que separa el territorio en el que le pedimos a la IA que nos aconseje del que decidimos que es mejor que decida sola. Los filósofos ilustran ese abismo con un viejo experimento mental, el dilema del tranvía. Un tranvía sin frenos se precipita hacia cinco personas atadas a la vía. Usted puede accionar una palanca y desviarlo a otra vía donde solo hay una. ¿Lo hace? Salvar a cinco a costa de matar a uno parece aritmética elemental, pero casi nadie acciona la palanca con la conciencia tranquila, porque una cosa es no poder evitar cinco muertes y otra muy distinta elegir causar una. Ese titubeo, esa incomodidad moral, es profundamente humano, y es justo lo que una máquina no tiene.
El experimento dejó de ser un juego de sobremesa el día en que empezamos a construir sistemas que deciden solos. Un coche autónomo a punto de estrellarse tendrá que elegir, en milésimas de segundo, entre proteger a su ocupante o al peatón. Un algoritmo de triaje en una urgencia saturada tendrá que decidir a qué paciente asigna el último respirador. Un programa de reparto de órganos tendrá que ordenar la lista de espera. En todos esos casos alguien vive y alguien no, y la pregunta ya no es solo qué se decide, sino quién decide y con qué criterio. Cuando delegamos esa elección en una IA autónoma no le estamos pidiendo que resuelva un problema técnico, le estamos entregando la palanca del tranvía, y con ella la parte más íntima de nuestra responsabilidad moral.
Lo inquietante es doble. Primero, la máquina resolverá el dilema según la función que le hayamos escrito, y una función redactada a la ligera puede consagrar como norma lo que ningún ser humano firmaría en voz alta. Segundo, lo hará a escala industrial, millones de veces, sin dudar, sin remordimiento y sin nadie a quien mirar a los ojos para pedirle cuentas. La medicina que viene necesitará a la IA para calcular, para prever, para sugerir, pero la última palabra sobre quién recibe el órgano, el respirador o la cura debería seguir apoyada en una mano humana sobre la palanca. El humano no acierta más que la máquina, pero es el único que puede responder de sus errores y cargar con ellos.
El miedo razonable a la superinteligencia
Ese dilema, con todo, no es más que el preludio de un temor mayor, por lo que conviene ordenar los términos. Hoy convivimos con la inteligencia artificial estrecha: sistemas que destacan en tareas muy definidas, ya sea ganar al ajedrez, leer una radiografía o plegar proteínas, pero que operan dentro de unos límites rígidos y responden a estímulos concretos sin salirse de su guion. Sin embargo, la verdadera novedad que está redefiniendo el presente no es tanto la llegada de la inteligencia general, sino la irrupción de los sistemas agénticos. ¿Qué implica esto? Un agente de IA no se limita a procesar una entrada para generar una salida; es capaz de fijarse un objetivo, descomponerlo en submetas, seleccionar y manejar herramientas externas (como navegadores o bases de datos), y ejecutar planes de varios pasos en entornos que cambian sobre la marcha. A diferencia de las IAs estrechas, que son esencialmente reactivas, la IA agéntica es proactiva y busca resolver problemas con autonomía estratégica, corrigiendo su propio rumbo según la retroalimentación del entorno. Este es un salto cualitativo porque convierte a la máquina en un actor, no solo en un calculador, y sienta las bases prácticas para el siguiente escalón teórico: la inteligencia artificial general, una máquina con la versatilidad cognitiva de una persona en cualquier dominio. Y más allá, el último peldaño es la superinteligencia: una mente que nos superaría en todo, de la creatividad científica a la astucia estratégica, y que, una vez alcanzada la generalidad, podría llegar en cuestión de días, impulsada por su propia capacidad de auto-mejora recursiva en un bucle acelerado.
La idea no es nueva. Ya en 1965, el matemático I. J. Good imaginó la «explosión de inteligencia». La primera máquina capaz de perfeccionarse diseñaría una versión superior, que diseñaría otra mejor, en un bucle que nos dejaría atrás en horas. A ese punto de no retorno el inventor Ray Kurzweil lo llamó la Singularidad, y lo sitúa hacia 2045. La inteligencia general, sostiene, llegará antes, hacia 2029. Puede que se equivoque en las fechas pero cada vez menos expertos creen que se equivoque en la dirección.
El peligro no está en que las máquinas nos odien. Está en que podríamos resultarles indiferentes. El filósofo Nick Bostrom, en Superintelligence (2014), y el informático Stuart Russell, en Human Compatible (2019), llevan años alertando del «problema de la alineación». Una inteligencia muy superior a la nuestra, persiguiendo un objetivo mal formulado, podría arrasarnos sin la menor malicia, como una excavadora arrasa un hormiguero que ni se molesta en mirar. En mayo de 2023, centenares de los principales investigadores del campo, entre ellos Hinton, Bengio, Hassabis, Sam Altman y el propio Amodei, firmaron una sola frase: mitigar el riesgo de extinción por IA debería ser una prioridad mundial, a la altura de las pandemias y la guerra nuclear. Que los propios constructores adviertan del peligro de lo que están construyendo es, cuando menos, para tomárselo en serio.
La imagen más certera que he oído compara la inteligencia artificial con una carretera que desciende hacia un precipicio. Conducimos cada vez más rápido, y el paisaje a los lados es cada vez más bello: enfermedades vencidas, energía casi gratuita, vidas de dos siglos. Todo invita a continuar disfrutando de las vistas. Lo terrible no es que haya un abismo al final, es que el paisaje resulta tan hermoso que nadie querrá frenar, y cuando queramos hacerlo quizá ya no nos dé tiempo.
El mundo que heredará Felipe
Nada de esto ocurrirá por un único invento. Ocurrirá por la convergencia de muchos: nanopartículas que reparan células desde el interior del torrente sanguíneo, órganos bioimpresos con las propias células del paciente que acaben con las listas de espera para un trasplante, sensores que detecten un tumor cuando mide lo que una mota de polvo. Felipe podría secuenciar su genoma por el precio de un café y conocer sus enfermedades antes de padecerlas. A los sesenta tal vez le ofrezcan terapias de rejuvenecimiento que hoy nos parecen ciencia ficción, y a los cien, la vitalidad de un hombre de cincuenta.
Con la previsión de los avances médicos, la longevidad no tiene por qué ser una vejez estirada como un chicle. Puede ser una madurez ensanchada, con la cabeza clara y las rodillas sanas, con tiempo por fin para todo lo que la prisa nos robó.
Pero tampoco hay que vender el paraíso sin leer la letra pequeña del contrato. Una sociedad que vive doscientos años es demográficamente irreconocible. La pirámide de población se convierte en columna, las pensiones se tensan hasta lo imposible y amenaza con abrirse la brecha más injusta de la historia, la que separe a quienes puedan pagarse más vida de quienes no. Vivir mucho solo será una bendición si es vivir bien, y si es para muchos.
Bienvenido al mundo, pequeño león
Anoche pude mirar un rato a Felipe dormido, con esa serenidad absoluta de quien todavía no sabe nada. Ajeno a que quizá pertenece a la primera generación que dejará de ver la muerte como un destino para tratarla como un problema técnico más. Ajeno a que le tocará decidir, con el resto de la humanidad, cuánto está dispuesto a no comprender a cambio de seguir vivo, y hasta dónde recorreremos esa carretera preciosa. No sé si cumplirá doscientos años. No sé si convivirá con una inteligencia que lo supere en todo o si la Singularidad será un mito que se disuelva. Pero sé que las herramientas capaces de lograr esas maravillas, y también las capaces de arruinarlo todo, se están fabricando hoy, mientras él duerme. Bienvenido al mundo, pequeño león. Te espera una vida larga, quizá larguísima. Ojalá te acompañe también la sabiduría para gobernarla.
Referencias
López-Otín, C. et al. «The Hallmarks of Aging». Cell (2013); revisión ampliada a doce sellos (2023).
Takahashi, K. y Yamanaka, S. «Induction of pluripotent stem cells…». Cell (2006). Premio Nobel de Medicina, 2012.
Ocampo, A. et al. (lab. Izpisúa Belmonte, Salk Institute). «Reversal of ageing hallmarks by partial reprogramming». Cell (2016).
Lu, Y. et al. (lab. Sinclair, Harvard). «Reprogramming to recover youthful epigenetic information and restore vision». Nature (2020).
Baker, D. J. et al. Eliminación de células senescentes y salud en el envejecimiento. Nature (2011 y 2016).
Jinek, M.; Doudna, J.; Charpentier, E. et al. Science (2012). Premio Nobel de Química, 2020. Terapia Casgevy (exa-cel), aprobada en 2023.
Jumper, J.; Hassabis, D. et al. «Highly accurate protein structure prediction with AlphaFold». Nature (2021). Premio Nobel de Química, 2024 (con D. Baker).
Insilico Medicine. Ensayo de fase 2a de rentosertib (ISM001-055), primer fármaco de diana y molécula generadas por IA. Nature Medicine (2025).
Amodei, D. «Machines of Loving Grace» (2024).
Good, I. J. «Speculations Concerning the First Ultraintelligent Machine» (1965).
Bostrom, N. «Superintelligence: Paths, Dangers, Strategies» (2014).
Russell, S. «Human Compatible: Artificial Intelligence and the Problem of Control» (2019).
Kurzweil, R. «The Singularity Is Nearer» (2024).
Center for AI Safety. «Statement on AI Risk» (2023).