Estados Unidos acaba de presionar el acelerador tecnológico a fondo. El 24 de noviembre de 2025, la Casa Blanca firmó una orden ejecutiva para lanzar la Genesis Mission, un esfuerzo federal para acelerar de forma drástica el desarrollo y uso de la inteligencia artificial aplicada a ciencia, energía y seguridad nacional.
La arquitectura del proyecto es tan simple como inquietante: conectar laboratorios nacionales, supercomputadores, infraestructura de nube y grandes repositorios de datos científicos para entrenar modelos de IA “fundacionales” y desplegar agentes capaces de automatizar investigación, probar hipótesis y comprimir en semanas lo que antes tomaba años. Y, como si fuera poco, el 18 de diciembre de 2025 el Departamento de Energía anunció acuerdos de colaboración con 24 organizaciones para impulsar la misión; en paralelo, Reuters reportó alianzas que involucran gigantes de nube, chips y modelos avanzados.
¿Por qué esta iniciativa está siendo comparada con el Proyecto Manhattan? Porque el mensaje de fondo no es académico: es geopolítico. Cuando un Estado declara que una tecnología es estratégica y organiza al aparato público, industrial y científico para “ganar”, entra en lo que podríamos llamar “modo Manhattan”: urgencia, concentración de recursos, secretismo relativo y una cultura que premia velocidad y resultados. En ese contexto, la innovación deja de ser lineal; se vuelve exponencial.
Y ahí aparece la pregunta que Colombia no puede evadir: ¿qué pasa cuando esa misma lógica se aplica a sistemas de IA cada vez más autónomos, capaces de diseñar experimentos, operar infraestructura crítica, optimizar cadenas logísticas o sugerir decisiones en seguridad? El propio diseño de Génesis apuesta por automatizar parte del ciclo científico —medición, simulación, inferencia y validación— con máquinas que aprenden de máquinas. El problema no es la ambición. El problema es el umbral de control.
En teoría, los marcos de gestión de riesgo existen. El NIST (la autoridad técnica estadounidense) insiste en que los sistemas confiables deben ser seguros, resilientes, transparentes, explicables, responsables y con sesgos gestionados. En la práctica, sin embargo, una carrera tipo Manhattan tiende a dejar los controles para después, porque “después” es el precio de llegar primero. Y en IA, llegar primero puede significar llegar a un punto donde ya no entendemos por completo lo que construimos, no porque falte inteligencia humana, sino porque el sistema supera nuestra capacidad de auditoría, verificación y contención.
Esto ya no es ciencia ficción para foros de nicho. En mayo de 2023, el Center for AI Safety publicó una declaración —firmada por cientos de expertos— advirtiendo que mitigar el riesgo de extinción por IA debería ser una prioridad global comparable a pandemias o guerra nuclear. Y Geoffrey Hinton, uno de los pioneros del aprendizaje profundo, ha insistido en que la velocidad del progreso y el surgimiento de agentes más capaces podría ponernos frente a amenazas difíciles de frenar, incluida la creación de armas o usos catastróficos.
Hoy la pregunta no es si Génesis será grande. La pregunta es si, al acelerar sin frenos, estamos construyendo algo que —literalmente— podría superarnos. Y si eso ocurre, no habrá marcha atrás.
