OpenAI expone proyecto «Brújula Polar», es posible que la «Gran Desocupación de 2028» realmente esté por llegar

Hace poco, un artículo titulado “Predicciones para 2028” se volvió viral en internet. El artículo señalaba que, debido al avance de la IA, en 2028 habría una gran ola de desempleo, y muchos trabajos serían reemplazados por IA.

Tras su publicación, sumado a la situación en Oriente Medio, causó un fuerte impacto en la bolsa de EE. UU. Ese artículo parecía sacado de una novela de ciencia ficción, ya que claramente fue escrito por IA, pero parecía coincidir con el miedo generalizado a que “la IA traería un gran desempleo”, por lo que tuvo una gran repercusión.

Recientemente, una noticia revelada por OpenAI hizo que la gente se diera cuenta de que “el gran desempleo de 2028” quizás no sea solo una especulación.

En las últimas semanas, Jakub Pachocki, científico jefe de OpenAI, en una entrevista exclusiva con MIT Technology Review, dijo una frase que hizo que se nos pusieran los pelos de punta: su “Estrella Polar” es construir un sistema de investigación totalmente automatizado con múltiples agentes antes de 2028.

El objetivo para septiembre de este año es la primera fase:

Un “becario de investigación autónomo de IA” capaz de abordar problemas específicos de investigación de forma independiente.

Esto no es un simple marcador en la hoja de ruta del producto, ni una declaración casual de Altman en X. Es una apuesta de toda la compañía en una sola dirección.

El significado de la “Estrella Polar”

Cuando las empresas tecnológicas hablan de “Estrella Polar”, generalmente significa dos cosas: primero, que otras tareas deben cederle paso; y segundo, que ya hay un consenso interno en la empresa.

Por las acciones de OpenAI en las últimas dos semanas, esta evaluación parece correcta.

El 19 de marzo, OpenAI anunció la adquisición de Astral, una empresa de herramientas para desarrolladores, integrándola en el departamento de Codex; al mismo tiempo, anunció la integración de ChatGPT, Codex y el navegador en una “superaplicación” de escritorio, liderada por Fidji Simo y con Greg Brockman apoyando en la reorganización.

El fin de la era de productos fragmentados, OpenAI está apostando todas sus fichas en una sola dirección.

Y esa dirección apunta a “hacer que la IA investigue por sí misma”.

La lógica de Pachocki es bastante clara: modelos de razonamiento, agentes inteligentes y explicabilidad, estas tres rutas tecnológicas estaban cada una por su lado en OpenAI, pero ahora se están unificando en un objetivo: crear un investigador de IA que pueda operar de forma autónoma en centros de datos durante mucho tiempo. Él dice que, una vez logrado esto, “será lo que realmente dependamos”.

La opinión de Andrej Karpathy, exinvestigador de OpenAI, es aún más directa: “Todos los laboratorios de experimentación avanzada en modelos de lenguaje grande harán esto, y esa será la batalla final del BOSS.” Añadió una frase que vale la pena reflexionar: “Por supuesto, la escala será más compleja, pero hacer esto es solo un problema de ingeniería, y tendrá éxito.”

Presta atención a su elección de palabras: no dice “si será posible”, sino “cuándo”.

Anthropic en acción

Justo el mismo día en que OpenAI anunció su “Estrella Polar”, Anthropic lanzó discretamente Claude Code Channels, una función que permite a los desarrolladores interactuar directamente con sesiones de Claude Code a través de Telegram y Discord.

De forma aislada, esto parece pequeño, pero en el contexto de la tendencia general, es muy importante.

La lógica de Anthropic es: en lugar de decirle a los desarrolladores qué podrá hacer la IA en el futuro, es mejor integrarla ahora en su flujo de trabajo real. Telegram y Discord no son artículos académicos, sino lugares donde los programadores trabajan todos los días. Hacer que Claude Code esté presente allí significa que pasa de ser una “herramienta” a convertirse en un “compañero”.

Las reacciones en la comunidad confirman esta evaluación.

Un usuario comentó: “Con esta actualización, Claude ha matado a OpenClaw, ya no necesitas comprar un Mac Mini.” La implicación es que las mejoras en infraestructura de Anthropic ya han eliminado la ventaja de costo de las soluciones de código abierto.

Desde una perspectiva más macro, la velocidad de iteración de Anthropic en Claude Code es realmente sorprendente. En pocas semanas, ha integrado procesamiento de texto, miles de habilidades MCP y capacidades de autodiagnóstico y reparación de errores. Mientras OpenAI fortalece Codex con Astral, Anthropic ya ha llevado Claude Code directamente a la ventana de chat de los desarrolladores.

Ambas empresas avanzan hacia el mismo destino, pero con rutas muy diferentes: OpenAI trabaja en un “investigador totalmente automático para 2028”, mientras que Anthropic desarrolla “herramientas inteligentes que se pueden usar hoy”.

El verdadero desafío

Pero hay un detalle que no se puede ignorar.

Pachocki hizo algo poco común en la entrevista: habló abiertamente sobre los desafíos de seguridad y control, y fue bastante sincero.

Dijo que su idea es usar otros grandes modelos de lenguaje para “monitorear las notas del investigador de IA”, y detectar comportamientos problemáticos antes de que ocurran. Pero luego admitió: “Nuestro entendimiento de los grandes modelos de lenguaje no es suficiente para controlarlos completamente, y aún se necesita mucho tiempo para decir que ‘esto ya está resuelto’.”

Que el jefe científico de una empresa diga “todavía no tenemos control total” y, al mismo tiempo, anuncie un sistema de investigación automática para 2028, es algo que todos deben reflexionar seriamente.

No se trata de hacer una predicción pesimista, sino de entender la verdadera dificultad de esta tarea. La capacidad de Pachocki para decir esto indica que en OpenAI son conscientes de lo arduo que será este camino.

Desde el punto de vista técnico, un ciclo llamado “Cascada de Karpasi” ha sido resumido por investigadores: un marco de automatización de IA exitoso requiere tres elementos: un agente con autoridad para modificar archivos, un único indicador objetivo para evaluar, y un límite de tiempo fijo para los experimentos.

Este marco ya está comenzando a dar resultados en entornos reales. Tobias Lütke, CEO de Shopify, compartió un ejemplo: hizo que un agente de investigación automática corriera durante la noche, y a la mañana siguiente, realizó 37 experimentos, mejorando el rendimiento del modelo en un 19%.

Desde la conceptualización hasta la implementación, este camino es más corto de lo que se pensaba.

El futuro con una suscripción de 20,000 dólares

El proyecto “Estrella Polar” no solo representa una ventaja tecnológica, sino también una estrategia comercial ganadora.

Paul Roetzer comparte unas cifras que invitan a revisarlas varias veces: cita una predicción interna de OpenAI, que para 2029, los negocios basados en agentes inteligentes podrían generar 29 mil millones de dólares anuales, incluyendo una “agente de conocimiento” por 2000 dólares mensuales y una “agente de investigación” por 20,000 dólares mensuales.

Estas cifras muestran que “el investigador de IA” nunca fue solo un objetivo técnico, sino una hoja de ruta de ingresos.

La “agente de investigación” de 20,000 dólares al mes, equivale a una fracción del salario anual de un investigador senior, pero puede trabajar 24/7 y realizar 37 experimentos simultáneamente. No se trata de reemplazar a una persona específica, sino de redefinir qué es la “productividad en investigación”.

Esto me recuerda la frase de Karpathy: “Es la batalla final del BOSS.” Cuando habla de BOSS, no se refiere a un competidor, sino al límite de capacidades de la IA misma.

Si la IA puede avanzar en la investigación científica de forma autónoma, la velocidad de su progreso ya no estará limitada por la cantidad de investigadores humanos ni por sus horas de trabajo.

Pachocki también expresó algo similar, pero con mayor cautela: “Una vez que el sistema pueda operar de forma autónoma en centros de datos durante mucho tiempo, eso será en lo que realmente confiemos.”

El investigador de IA de septiembre de 2026 no es el fin, sino un punto de partida importante.