Un investigador afirma que la Inteligencia Artificial General (AGI) ya ha llegado, lo que ha desatado un debate sobre qué constituye realmente AGI. No existe una definición universalmente aceptada, con criterios que van desde pasar el test de Turing hasta superar a los humanos en inteligencia económica o resolver problemas complejos de forma autónoma. El investigador argumenta que, en la práctica, la mayoría de estos criterios ya se han cumplido gracias a la combinación de modelos de lenguaje grandes (LLMs) y la infraestructura que los rodea, denominada 'scaffolding'.
Este 'scaffolding' incluye herramientas como 'tool calling' (permitiendo a los agentes interactuar con el mundo exterior), el 'Model Context Protocol' (MCP) para la estandarización de integraciones, y plataformas como Claude Code y OpenClaw, que otorgan a los agentes capacidades de desarrollo, gestión de memoria y operación continua. Aunque los resultados aún pueden degradarse con tareas complejas, el investigador señala que los avances en los modelos y el 'scaffolding' están mejorando constantemente. La clave, según el investigador, no es la mejora de la inteligencia del modelo en sí, sino la capacidad de la infraestructura para permitir que el modelo actúe, persista y desarrolle nuevas habilidades.