Demis Hassabis tiene 49 años y recibió el Premio Nobel de Química 2024 por resolver un enigma científico de medio siglo. Su sistema AlphaFold predice cómo se pliegan las proteínas con precisión atómica, un avance que ha transformado la biología molecular y el desarrollo de fármacos. Pero el CEO de Google DeepMind ya mira más allá: estima que existe un 50% de probabilidad de alcanzar la inteligencia artificial general (AGI) antes de 2030, un umbral que redefinirá la existencia humana tal como la conocemos.
El niño prodigio que quiso resolver la inteligencia
La trayectoria de Hassabis desafía los límites entre disciplinas. A los 13 años era maestro de ajedrez, una habilidad que forjó su capacidad para pensar estratégicamente a largo plazo. A los 17 diseñó el exitoso videojuego Theme Park para Bullfrog Productions, demostrando que su talento no se limitaba al tablero. Estudió Ciencias de la Computación en Cambridge y posteriormente se doctoró en Neurociencia Cognitiva en University College London, donde investigó cómo el cerebro humano construye recuerdos y anticipa escenarios futuros.
En 2010, junto a Shane Legg y Mustafa Suleyman, fundó DeepMind con una misión que entonces parecía ciencia ficción: crear inteligencia artificial general que pudiera aprender cualquier tarea sin intervención humana. Google adquirió la startup en 2014 por 650 millones de dólares, y desde entonces Hassabis ha liderado algunos de los desarrollos más impactantes en el campo de la IA.
AlphaFold: cuando la IA descifra el código de la vida
El reconocimiento internacional llegó con AlphaFold, un sistema de aprendizaje profundo capaz de predecir la estructura tridimensional de las proteínas a partir de su secuencia de aminoácidos. Este problema, conocido como «el plegamiento de proteínas», había frustrado a biólogos durante más de 50 años. Comprender cómo se pliegan estas moléculas es fundamental para entender enfermedades, diseñar medicamentos y descifrar los mecanismos fundamentales de la vida.
AlphaFold 2, presentado en 2020, alcanzó una precisión comparable a los métodos experimentales de laboratorio, pero en cuestión de minutos en lugar de meses o años. La Protein Data Bank, principal repositorio mundial de estructuras proteicas, superó recientemente las 212.000 estructuras determinadas experimentalmente tras décadas de trabajo científico. AlphaFold ha predicho la estructura de 214 millones de proteínas, prácticamente todas las conocidas por la ciencia.
En mayo de 2024, Google DeepMind e Isomorphic Labs —compañía farmacéutica de IA también fundada por Hassabis— presentaron AlphaFold 3. Esta nueva versión va más allá de las proteínas individuales y modela interacciones entre proteínas, ADN, ARN, ligandos y pequeñas moléculas. El sistema puede predecir cómo un fármaco potencial se unirá a su objetivo molecular, acelerando radicalmente el descubrimiento de nuevos tratamientos.
Más de tres millones de investigadores en 190 países utilizan AlphaFold para proyectos que van desde el desarrollo de vacunas contra la malaria hasta la creación de enzimas que descomponen plástico. La herramienta se ha convertido en infraestructura científica esencial, democratizando capacidades que antes requerían laboratorios de millones de dólares.
La apuesta por la inteligencia artificial general
Hassabis no oculta su ambición: cree que estamos a pocos años de desarrollar sistemas de IA que igualen o superen las capacidades cognitivas humanas en prácticamente todos los dominios. En entrevistas recientes con TIME y Fortune, ha precisado que asigna un 50% de probabilidad a que alcancemos AGI entre 2030 y 2035.
Esta proyección no es mera especulación. Google DeepMind ha demostrado avances sostenidos con sistemas como AlphaGo (que venció al campeón mundial de Go en 2016), AlphaZero (que aprendió a dominar ajedrez, shogi y Go sin conocimiento previo del juego) y, más recientemente, Gemini, su modelo multimodal de lenguaje que compite directamente con GPT-4 de OpenAI.
Para Hassabis, la AGI inaugurará lo que llama una «era de abundancia radical»: enfermedades actualmente incurables serán tratadas, la energía limpia será ilimitada, materiales revolucionarios surgirán del diseño computacional, y avances científicos que hoy tomarían siglos se completarán en años. «Resolveremos problemas que ni siquiera sabemos que tenemos», declaró en su reciente entrevista con TIME.
Entre el optimismo y la cautela
Sin embargo, el científico británico también reconoce los peligros. En mayo de 2023 firmó la declaración del Center for AI Safety que compara los riesgos de la inteligencia artificial con amenazas globales como pandemias y guerra nuclear. «Mitigar el riesgo de extinción por IA debería ser una prioridad global», señalaba el documento.
Hassabis ha expresado reservas específicas sobre ciertas aplicaciones de la tecnología. En conversación con Fortune, trazó una línea clara: se opone a que robots con IA reemplacen enfermeras en el cuidado de ancianos, argumentando que algunos trabajos requieren conexión humana genuina. «Hay cosas que simplemente no deberíamos automatizar», advirtió.
Esta tensión entre aceleración tecnológica y responsabilidad ética define su aproximación. Aboga por regulación internacional coordinada, mayor transparencia en el desarrollo de sistemas avanzados de IA y colaboración entre empresas tecnológicas, gobiernos y academia para establecer protocolos de seguridad robustos.
El legado ya está escrito
A diferencia de muchos visionarios tecnológicos cuyas promesas permanecen en el futuro, Hassabis ya ha transformado la ciencia de manera mensurable. AlphaFold representa el tipo de avance que genera consenso científico inmediato: útil, verificable, revolucionario. El Premio Nobel de Química 2024 —compartido entre Hassabis y John Jumper de Google DeepMind, y David Baker de la Universidad de Washington por sus contribuciones al diseño computacional de proteínas— valida una apuesta que hace una década parecía improbable: que la inteligencia artificial podría no solo asistir, sino liderar descubrimientos científicos fundamentales.
Su visión de un futuro donde máquinas conscientes resuelven los grandes desafíos de la humanidad puede cumplirse o no en el plazo que anticipa. Pero Hassabis ya demostró que cuando la IA se diseña con rigor científico, profundidad teórica y ambición genuina, puede alterar paradigmas que parecían inamovibles. La pregunta ya no es si la inteligencia artificial transformará radicalmente nuestra civilización, sino qué haremos cuando esa transformación llegue —quizás a solo cuatro años de distancia.
