Google DeepMind buscó evidencia de que la IA está acelerando el desarrollo de la propia IA. Según la propia evaluación del laboratorio, no encontró ninguna.

En el informe de seguridad de Gemini 4 Argon, su modelo más potente, la empresa concluyó que la investigación en IA no avanza más rápido, aunque la IA ahora escribe la mayor parte del código que los ingenieros de DeepMind publican. El análisis no encontró una aceleración estadísticamente significativa en el ritmo del progreso de la IA después del 1 de abril de 2026, con el índice de capacidades del laboratorio subiendo a un ritmo constante de 0.1 puntos al mes. La empresa lo describe como su primera evaluación empírica integral de la automatización y aceleración de la investigación y desarrollo de ML.

El hallazgo contradice el escenario que ha asustado a los ejecutivos de IA hasta pedir una desaceleración. Se conoce como auto-mejora recursiva: una IA construye una versión más inteligente de sí misma, que construye una aún más inteligente, hasta que el progreso supera la capacidad de cualquiera para probarla, regularla o apagarla, lo que el informe describe como "una situación en la que las salvaguardas existentes son gravemente inadecuadas".

"Actualmente no hay una aceleración significativa de extremo a extremo de la investigación y desarrollo de ML, impulsada por IA o de otro tipo", escribió Haydn Belfield, un investigador de Google DeepMind que trabajó en la evaluación, en un hilo en X. "Por lo tanto, concluimos que el riesgo de la investigación y desarrollo de ML impulsada por IA es actualmente bajo". La investigación y desarrollo de ML es la abreviatura de investigación y desarrollo de aprendizaje automático: el trabajo de construir nuevos modelos de IA.

1/9 In the Gemini 4 Argon Safety & Security Report, we published our first holistic empirical assessment of ML R&D automation and acceleration inside Google DeepMind — combining capability benchmarks, a macro capability index, data on AI-written code and trajectory outcomes, and… pic.twitter.com/Vr8Q5Obbsp

— Haydn Belfield (@HaydnBelfield) October 14, 2026

DeepMind sigue este tema porque "la IA podría acelerar las ganancias de capacidad de frontera más rápido de lo que la seguridad, la gobernanza y la adaptación social pueden seguir", escribió Belfield. Una mayor automatización también significa dar a los agentes de IA un acceso más amplio a los sistemas de la empresa, y más margen para que un modelo desalineado, uno que persigue objetivos que sus creadores nunca intentaron, cause problemas.

Un ascenso constante, no un salto

Para medir el progreso, el equipo creó GCI v1, un índice interno que combina las puntuaciones de 123 modelos de IA en 92 benchmarks en un solo número por modelo, efectivamente un coeficiente intelectual para la IA. "Las capacidades de Gemini de frontera han mejorado a un ritmo notablemente constante de ~0.1 puntos de GCI al mes", escribió Belfield. La distinción importa porque una verdadera auto-mejora recursiva se manifestaría, por definición, como una curva ascendente en exactamente este tipo de gráfico.

En el gráfico del índice del informe, Gemini 1.5 Pro se sitúa cerca de 0.5 puntos a finales de 2024 y Gemini 3.8 Flash justo por encima de 2.9 en septiembre de 2026, con casi cada versión pegada a una línea recta. Argon es el único punto de datos por encima de la tendencia, en aproximadamente 3.3, aunque su barra de error, el rango en el que su puntuación real podría estar, se extiende suficientemente hacia abajo como para tocar la línea.

"Si bien Gemini 4 Argon se sitúa por encima de [la] tendencia, lo atribuimos a una mayor inversión en cómputo y organización en lugar de reflejar una aceleración impulsada por IA", escribió Belfield. Google presentó Gemini 4 Argon el 30 de septiembre.

La mayoría del código es escrito por IA, pero los humanos aún dirigen

La mayor parte del código de producción de DeepMind ahora está escrito en más del 75% por IA, y la proporción de pull requests completamente delegados, paquetes de cambios de código enviados para revisión antes de entrar en producción, aumentó del 7.5% al 11.9% entre abril y septiembre. Aun así, "~88% de los pull requests todavía requieren dirección humana de múltiples turnos o autoría humana de código, y los cambios de código siguen sujetos a revisión humana antes de su envío", escribió Belfield.

Una encuesta a 12 líderes e investigadores senior de DeepMind encontró que la automatización es más alta en "tareas de ejecución bien definidas y verificables" y más baja en "ideación científica abierta, diseño experimental novedoso, diagnóstico de inestabilidades sutiles de entrenamiento y criterio de investigación a largo plazo". En términos sencillos, la IA sobresale en ejecutar instrucciones, pero se queda corta al decidir qué ideas vale la pena perseguir.

DeepMind también revisó 1,389 registros de Argon trabajando como agente dentro de la empresa. Cuanto mayor era la tarea, menos probable era que el modelo la terminara solo, y con más frecuencia intervenía un humano. En general, Gemini 4 Argon resolvió aproximadamente la mitad de las tareas internas de ingeniería de investigación que completó, muy por debajo del 90% que DeepMind considera una señal de alerta para la automatización total. Ese umbral publicado brinda a los lectores una medida concreta para evaluar futuras afirmaciones de automatización descontrolada.

Un contrapunto a las advertencias anteriores

El informe respalda con datos internos un lado de un debate que hasta ahora se ha librado principalmente con advertencias. Se publicó un mes después de que el CEO de Anthropic, Dario Amodei, argumentara que la auto-mejora recursiva ya está acelerándose, una advertencia respaldada por Sam Altman y Elon Musk, y que hizo caer las acciones de chips casi un 6%. Días antes, el ex ingeniero de Anthropic Jacob Coxon había dejado la industria, advirtiendo que la IA podría "matarnos a todos antes del fin de la década".

Los números de DeepMind cubren solo su propio laboratorio, y el informe señala que no puede descartar que una versión sin restricciones de Argon cruce los umbrales de peligro de la empresa en materia de ciberataques e información sobre armas biológicas.