Sam Altman alerta: en un año la IA traerá riesgos en el empleo, ciberseguridad y crimen

Ciberseguridad en el corto plazo: el tipo de amenaza que ya se empieza a anticipar

Altman no ubica el riesgo en un futuro lejano. En una entrevista con Mike Allen, cofundador de Axios , habla de un horizonte inmediato en el que, según sus palabras, “en el próximo año veremos amenazas importantes que tendremos que mitigar en materia de ciberseguridad”. La advertencia no apunta a una posibilidad abstracta, sino a la capacidad actual de los modelos para potenciar ataques existentes.

A medida que estas herramientas evolucionan, también lo hace el nivel de exposición. La preocupación no solo está en lo que la tecnología puede hacer, sino en la velocidad con la que avanza frente a estructuras que todavía no terminan de adaptarse. De ahí que subraye que “es momento de tomarnos en serio este debate” y comenzar a construir respuestas antes de que el cambio termine por imponerse.

Del entorno digital al biológico: cuando la IA también plantea riesgos fuera de la red

La conversación se desplaza hacia un terreno más delicado cuando aborda el uso indebido de estas capacidades. Altman advierte que la posibilidad de que modelos avanzados sean utilizados para crear nuevos patógenos “ya no es algo teórico”, lo que coloca a la bioseguridad dentro del mismo nivel de urgencia.

En ese punto, el avance tecnológico deja de ser un tema exclusivamente digital. La misma lógica que permite acelerar descubrimientos científicos abre la puerta a escenarios donde esas capacidades pueden utilizarse con fines dañinos. La cercanía de ese escenario es lo que convierte la advertencia en algo más que una proyección.

Una persona puede hacer el trabajo de un equipo: el cambio que ya se refleja en el empleo

Mientras los riesgos toman forma, el impacto en el trabajo se vuelve cada vez más visible. Altman anticipa que pronto será habitual escuchar que alguien puede “hacer el trabajo de todo un equipo con estas herramientas” , una idea que ya encuentra eco en sectores como la programación.

La velocidad del cambio queda expuesta al comparar momentos recientes: “lo que significaba ser programador a principios de 2025 frente a principios de 2026 es muy diferente”. En ese intervalo, la productividad individual ha crecido de forma significativa, con estimaciones que apuntan a incrementos de dos a tres veces con herramientas actuales.

Más que una mejora puntual, el cambio apunta a una reorganización del trabajo del conocimiento, donde la escala individual se expande y las estructuras tradicionales comienzan a modificarse.

Un salto tecnológico que marca un antes y un después en la IA

El avance que sostiene estos cambios no responde a una evolución gradual. Altman lo resume al señalar que “la próxima generación de modelos será un paso muy significativo”, una frase que condensa la magnitud del salto que se espera.

Con ese desarrollo, la inteligencia artificial deja de operar como una herramienta puntual y se integra en procesos continuos, capaces de anticipar tareas y ejecutarlas en segundo plano. La escala actual, con cerca de mil millones de usuarios interactuando con un mismo sistema, muestra que este proceso ya ocurre sobre una base masiva.

La IA como servicio básico: una transformación que va más allá del software

A largo plazo, la visión cambia por completo la forma de entender esta tecnología. Altman plantea que la inteligencia será “una utilidad, como la electricidad o el agua”, integrada en la vida cotidiana de manera casi invisible.

Ese planteamiento implica acceso extendido a distintos sectores y actividades, pero también abre otro frente: la infraestructura necesaria para sostener ese crecimiento, especialmente en términos de energía, un factor que comienza a ganar peso dentro de la discusión.

Un nuevo marco económico: impuestos, acceso y redistribución frente al avance de la IA

El planteamiento no se queda en advertencias. En la entrevista y en el documento citado por Axios, OpenAI propone mecanismos para adaptar la economía a este cambio. Entre ellos destaca la creación de un fondo público de riqueza que permitiría a los ciudadanos participar del crecimiento generado por la IA.

También se contemplan impuestos al trabajo automatizado y ajustes en la base de recaudación, en un contexto donde los ingresos tradicionales ligados al empleo podrían perder peso. A esto se suma la idea de garantizar acceso a la inteligencia artificial como un recurso esencial, ampliando su alcance a trabajadores, instituciones educativas y sectores que hoy no tienen acceso pleno.

Dentro de ese mismo marco aparecen propuestas como jornadas laborales de 32 horas con salario completo y mecanismos de apoyo que se activarían automáticamente ante desplazamientos en el empleo.

El papel del gobierno: entre la colaboración y el control de sistemas avanzados

En ese contexto, Altman reconoce que el desarrollo de sistemas como la inteligencia artificial general podría haber tenido otro origen. A su juicio, “la creación de la AGI habría sido un proyecto gubernamental”, aunque hoy plantea una ruta distinta.

Más que una centralización, propone una colaboración estrecha entre sector público y privado, acompañada de auditorías a los sistemas más avanzados y coordinación en escenarios donde las capacidades tecnológicas superen los mecanismos tradicionales de control.

Capital, trabajo y el equilibrio que está en juego

Detrás de todos estos cambios aparece una discusión más amplia. Axios advierte que una respuesta tardía podría traducirse en pérdida de empleos, ataques cibernéticos y tensiones sociales.

Ese escenario presiona directamente la relación entre capital y trabajo, obligando a replantear la forma en que se distribuyen los beneficios del desarrollo tecnológico. Frente a esa transformación, Altman insiste en que las decisiones no pueden concentrarse en una sola figura, sino abrirse a un debate más amplio que acompañe la velocidad del cambio.