En Atenas, el CEO de DeepMind y Nobel 2024, Demis Hassabis, advirtió que la revolución de la IA exige enseñar meta-habilidades —especialmente “aprender a aprender”— y advirtió sobre cambios acelerados; el mensaje fue secundado por el primer ministro griego, que pidió compartir beneficios para evitar tensiones sociales.
En un acto celebrado en un teatro romano a los pies de la Acrópolis, Demis Hassabis, CEO de DeepMind y galardonado con el Nobel de Química 2024 por avances en predicción del plegamiento de proteínas, puso el foco en la educación y en las competencias del futuro. “Es muy difícil predecir el futuro, como dentro de 10 años, en los casos normales. Es aún más difícil hoy, dado lo rápido que la IA está cambiando, incluso semana a semana”, afirmó Hassabis, para añadir que “lo único que se puede decir con certeza es que se avecinan cambios enormes”.
El científico y ex prodigio del ajedrez defendió la necesidad de priorizar lo que denominó “meta-skills”: habilidades sobre cómo aprender, cómo optimizar el propio proceso de adquisición de conocimientos y cómo adaptarse a nuevos dominios con rapidez. En sus palabras: “Una cosa que sabremos con certeza es que tendrás que aprender de forma continua… a lo largo de tu carrera”. Hassabis incluso planteó la posibilidad de que la inteligencia artificial general (AGI) podría llegar dentro de una década, un horizonte que, según él, abre tanto oportunidades —“radical abundance”— como riesgos a gestionar.
El discurso, además de técnico, tuvo resonancia política. Al acto se sumó el primer ministro griego, Kyriakos Mitsotakis, quien advirtió sobre el problema de la concentración de beneficios: “A menos que la gente vea beneficios personales de esta revolución, tenderán a mostrarse muy escépticos”, y añadió: “Y si ven… riqueza obscena concentrada en muy pocas empresas, esto es una receta para un importante malestar social”. La intervención subrayó que la adopción masiva de IA no es solo un reto técnico, sino un asunto de gobernanza y distribución económica.
¿Qué implica para empresas y líderes de talento?
Para ejecutivos de multinacionales, el mensaje de Hassabis tiene tres consecuencias prácticas inmediatas:
- Rediseñar programas de formación: no bastan cursos puntuales; las organizaciones deberán enseñar metodologías de aprendizaje continuo, pensamiento metacognitivo y adaptación ágil para que los equipos no queden obsoletos.
- Priorizar inversión en “meta-skills”: presupuestos de L&D (Learning & Development) deberán reorientarse hacia habilidades transferibles y herramientas que permitan reaprender con rapidez conforme cambien las tareas.
- Atender la dimensión social: como recordó Mitsotakis, la empresa que integre IA sin políticas claras de reparto de beneficios y de protección laboral puede enfrentar rechazo público y riesgos reputacionales.
Riesgos y oportunidades
Hassabis advirtió también sobre los riesgos de predicciones inexactas y la necesidad de prudencia, mientras que la posibilidad de AGI en una década plantea escenarios disruptivos para modelos de negocio enteros. Al mismo tiempo, su historial —incluido el Nobel por sistemas que impulsan la biomedicina— demuestra que las ganancias tecnológicas pueden traducirse en avances reales para la industria y la sanidad.
La tesis es nítida: en un mundo donde la IA acelera el ritmo del cambio, la verdadera ventaja competitiva será la capacidad de aprender mejor y más rápido que la competencia. Para los directores generales y responsables de talento, la prioridad no es solo incorporar herramientas de IA, sino construir organizaciones que enseñen y practiquen “aprender a aprender” como disciplina continua.