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Home»Startups»Por qué Alexandre LeBrun de AMI Labs no llama a su IA «AGI» o «superinteligencia»
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Por qué Alexandre LeBrun de AMI Labs no llama a su IA «AGI» o «superinteligencia»

corp@blsindustriaytecnologia.comBy corp@blsindustriaytecnologia.comjulio 16, 2026No hay comentarios6 minutos de lectura
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Mientras que otras empresas de la industria de la IA se apresuran a etiquetar su trabajo como «AGI» o «superinteligencia», Alexandre Leblanc, director ejecutivo de AMI Labs, la startup de modelo global de Yann LeCun, evita el término por completo. Lebrun dijo en una entrevista con TechCrunch que la empresa no utiliza términos como «AGI» o «superinteligencia» en absoluto.

«Nunca usamos el término AGI y me di cuenta de que ya nadie lo usa. Cambiaron al término superinteligencia», dice. «La próxima vez cambiaré a otra cosa». Tampoco está convencido de la nueva etiqueta. «No existe una buena definición. ¿Qué es superinteligencia? No lo sé. No es un término muy útil».

Es una postura tajante por parte de un fundador que se encuentra en el centro de la última carrera de la IA.

TechCrunch habló con LeBlanc la semana pasada cuando estaba en Seúl para una conferencia internacional sobre aprendizaje automático, en busca de socios industriales locales, empresas globales e investigadores. Aunque todavía se encuentra en la etapa de preproducción, AMI Labs ya ha comenzado a trabajar con empresas de robótica, fabricación y electrónica. LeBlanc explicó que los modelos mundiales que incorporan la física para predecir y manipular el mundo real necesitan demostrar su existencia fuera del laboratorio.

Un área en la que se espera que el modelo mundial tenga un impacto importante es la robótica. Por ahora, dijo LeBlanc, los robots son «completamente estáticos» y ejecutan rutinas, dejando a la IA «totalmente estúpida en el mundo físico».

Incluso si la IA pudiera simplemente hacer que los robots fueran «conscientes del contexto», haría «una gran diferencia para el mundo». Esta IA sensible al contexto podría, por ejemplo, ayudar a evitar que un robot que baila o kung fu se acerque a un niño y le dé patadas en un evento público. «El hardware es muy avanzado. Los avances en hardware en los últimos meses han sido asombrosos, pero no hay cerebro».

Los modelos lingüísticos a gran escala (LLM) predicen la siguiente palabra o texto, y los modelos mundiales predicen el siguiente estado. Ya sabemos que si empujas suavemente el vaso fuera de la mesa, se inclinará y se derramará. Ésa es la intuición que los modelos mundiales deben capturar, explicó LeBlanc, para predecir el próximo estado del mundo.

LeBlanc no afirma que los modelos mundiales sean mejores que los LLM cuando se trata de sistemas de inteligencia artificial que comprenden el mundo físico. Dijo que el LLM es «complementario y no puede ser reemplazado». Estableció paralelismos entre el lenguaje único y las capacidades de razonamiento del cerebro humano, y agregó que el LLM seguirá siendo la herramienta más eficiente para procesar el lenguaje, mientras que los modelos mundiales proporcionarán contexto y comprensión del mundo real.

LeBlanc dijo que casi todas las industrias que «tocan el mundo real» podrían eventualmente beneficiarse de la robótica basada en modelos mundiales, argumentando que el entorno físico sigue siendo donde el LLM es más débil.

Los robots de fábrica que realizan las mismas acciones una y otra vez siguen funcionando bien, afirmó. El desafío comienza cuando «llevamos al robot a entornos más abiertos, como el exterior, el hogar o la calle», donde el robot debe comprender su entorno y operar con seguridad. «En este momento, los robots no son seguros», afirma. «Hoy no hay solución para eso».

La atención sanitaria ofrece un ejemplo más personal para LeBrun. La empresa anterior de LeBrun fue Nabla, una startup de atención médica de inteligencia artificial. Comparó los sistemas de inteligencia artificial actuales con los médicos que solo leen libros de texto y no tienen capacitación. Si bien los LLM pueden ser útiles en medicina, solo cubren «sólo el 1% de la medicina», dijo. El resto depende de tu experiencia real.

Pero LeBlanc dijo que los modelos globales no se pueden construir en un laboratorio. Según el CEO, AMI requiere un entorno real y socios cercanos para capacitarse en base a la realidad. «Necesitamos acceso al mundo real» y «es más fácil cuando tienes una pareja». Eso es parte de lo que lo atrae a Asia, donde realmente existen robots, chips y fábricas.

LeBlanc aún debe revelar una estrategia completa para Asia. «Es demasiado pronto», dijo. Pero la atracción hacia Corea del Sur es doble. En primer lugar, Corea del Sur tiene industrias avanzadas en robótica, semiconductores y manufactura. Es un sector intensivo en hardware que apenas se vio afectado por la primera ola de IA.

La segunda atracción es la velocidad. LeBlanc destacó el plan nacional de Corea del Sur para invertir en IA y su trayectoria como uno de los primeros en adoptarla. «Hace veinticinco años, Corea del Sur fue el primer país en adoptar Internet», dijo. Él llama a esta combinación (una base industrial profunda y la voluntad de implementar IA rápidamente) “única” y explica por qué “queremos estar aquí desde el primer día”.

«Le estoy diciendo a Alex y al equipo que vengan a Corea», dijo a TechCrunch JP Lee, director ejecutivo de SBVA y uno de los partidarios de AMI en Asia.

Lee dijo que el gobierno ha hecho un «gran trabajo» al financiar modelos LLM soberanos locales, que ya son «suficientes» para tareas de propósito general, pero pidió a Corea del Sur que continúe invirtiendo también en IA física. «Estos deberían coexistir», dijo, citando planes para movilizar alrededor de 880 mil millones de dólares para chips, centros de datos de inteligencia artificial e inteligencia artificial física como uno de los tres pilares anunciados por el gobierno de Corea del Sur en junio.

Lee argumentó que el valor de Corea del Sur para las empresas extranjeras va más allá del hardware. Los desarrolladores locales adoptan y adaptan rápidamente nuevas herramientas. Este patrón ha dado lugar a jugadores locales de Internet como Naver y Kakao.

A pesar de tener poder estelar y un cheque de mil millones de dólares, AMI todavía no tiene nada que vender. La startup, cofundada por el ganador del Premio Turing Yann LeCun después de dejar Meta, recaudó 1.030 millones de dólares en marzo con una valoración previa al dinero de 3.500 millones de dólares. Aún no hay ningún producto ni un cronograma con el que esté comprometido. «Te daré una sorpresa cuando estés listo», dijo LeBlanc.

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