El cofundador de Databricks, Matei Zaharia, recibe el máximo premio de la ACM y afirma que la AGI ya llegó

Matei Zaharia, cofundador de Databricks y creador de Apache Spark, uno de los frameworks de computación más influyentes de la historia, ha recibido el máximo galardón de la Association for Computing Machinery (ACM). Tras recibir el premio, hizo una declaración que en boca de la mayoría sonaría a discurso de marketing, pero no en la suya: la AGI ya está aquí, solo que la gente la entiende mal.

Zaharia no es un emprendedor que lanza grandes predicciones para generar revuelo. En 2009 creó Apache Spark como parte de su tesis doctoral en UC Berkeley. El framework de procesamiento distribuido de datos se convirtió rápidamente en un estándar de la industria: hoy lo usan Amazon, Microsoft, Netflix, Uber y miles de empresas más en todo el mundo. Por esta contribución a la informática, la ACM le concedió su principal premio en computación, un galardón que a menudo se compara con el Nobel de la ciencia de datos.

En 2013, Zaharia fundó Databricks junto con colegas de Berkeley. La compañía convirtió Spark en una plataforma corporativa comercial y alcanzó una valoración de 62.000 millones de dólares. Hoy Databricks compite con AWS, Google y Snowflake por el mercado empresarial de datos e infraestructura de ML. Además, invierte activamente en modelos de lenguaje abiertos, como demuestran la serie DBRX y su inversión en Mistral.

Pero su visión sobre el estado actual de la IA resulta más interesante que los premios. Según Zaharia, el principal error de la mayoría de los debates sobre la AGI está en la propia formulación de la pregunta. La gente espera un «momento AGI» como un evento único: un modelo cruza cierto umbral y todo cambia. Pero ese es un marco equivocado. La AGI no es un interruptor, sino un proceso. Los modelos de lenguaje y los sistemas agénticos actuales ya superan al ser humano en escribir código, analizar documentos complejos y sintetizar trabajos científicos. La cuestión no es si «hemos alcanzado la AGI», sino cómo usar lo que ya existe.

Zaharia se centra ahora en aplicar la IA a la investigación científica. Considera que el campo de AI for Science, que incluye acelerar el desarrollo de fármacos, automatizar experimentos de laboratorio y analizar datos genómicos, es la aplicación práctica más importante de los grandes modelos de lenguaje. En sus palabras, el uso más prometedor de los LLM no son los chatbots ni los asistentes, sino los agentes de investigación: sistemas capaces de leer miles de artículos científicos, formular hipótesis y proponer experimentos concretos para comprobarlas.

El premio de la ACM a Zaharia no es solo un reconocimiento para el creador de Spark. Es un recordatorio de que la actual revolución de la IA se apoya en la anterior, la de la computación distribuida. Spark dio a la industria infraestructura para procesar datos a gran escala; ahora esa infraestructura entrena y ejecuta modelos de lenguaje. Cuando quien construyó esos cimientos dice «la AGI ya está aquí», merece más atención que otro debate sobre terminología.