Documental de DeepMind: del juego a la ciencia y la IA en movimiento

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Cuando se habla de inteligencia artificial avanzada solemos mirar solo el escaparate: modelos espectaculares, herramientas que ya usamos en el día a día y anuncios constantes de nuevas funciones “mágicas”. Sin embargo, detrás de todo eso hay un mundo menos visible, hecho de hipótesis, experimentos y decisiones de investigación que rara vez salen a la luz y que son los que realmente marcan hasta dónde puede llegar la IA.

El documental “The Thinking Game” de Google DeepMind se mete justamente en esas entrañas. No se queda en el resultado final, sino que abre una ventana al proceso cotidiano dentro de uno de los laboratorios de IA más influyentes del planeta: cómo se organizan los equipos, qué dudas tienen, qué riesgos asumen y cómo se pasa de un experimento en pantalla a un avance que impacta en la ciencia, la empresa y, en última instancia, en la sociedad.

De los juegos de tablero a los grandes retos científicos

El largometraje sigue durante varios años a Demis Hassabis y al equipo de DeepMind, desde su etapa independiente en Londres hasta su integración en Google. En ese recorrido se repasan hitos ya icónicos como AlphaGo, AlphaZero y AlphaFold, que funcionan casi como capítulos de una misma historia: cómo un grupo de investigadores pasa de dominar juegos complejos a enfrentarse a problemas abiertos de la biología y la ciencia.

Poco después llegaría AlphaZero, una evolución aún más radical. En lugar de alimentarse de partidas humanas, el sistema aprendía desde cero, solo con las reglas del juego y autojugando millones de veces contra sí mismo. En cuestión de horas fue capaz de dominar el Go y el ajedrez, superando a motores consolidados y demostrando que la IA podía descubrir por sí misma estrategias creativas sin apoyarse en la experiencia humana acumulada durante siglos.

El documental utiliza estos logros lúdicos como punto de partida para mostrar un giro mucho más ambicioso: el paso de la IA aplicada a juegos bien definidos a su uso en retos científicos de alto impacto. Ahí es donde aparece AlphaFold, el sistema que cambió para siempre el campo de la biología estructural al predecir con gran precisión la estructura tridimensional de las proteínas a partir de su secuencia de aminoácidos.

Con AlphaFold, DeepMind dio el salto desde el entretenimiento tecnológico a la ciencia con consecuencias tangibles. El film subraya cómo la capacidad de predecir el “plegamiento” de casi todas las proteínas conocidas ha acelerado la investigación en medicina, biología y diseño de fármacos, hasta el punto de que este avance acabó siendo reconocido con el Premio Nobel de Química para los investigadores implicados en el proyecto.

Cómo se construye la IA avanzada desde dentro

Uno de los mayores aciertos de “The Thinking Game” es que no se limita a contar resultados, sino que se cuela en el día a día del laboratorio. Gracias a un acceso casi total concedido al director Greg Kohs durante más de seis años, la película enseña salas de reuniones, pizarras llenas de ecuaciones, discusiones técnicas y también momentos de duda y frustración, algo poco habitual en la narrativa tecnológica.

Lo que aparece en pantalla rompe con la idea de “eureka” instantáneo. La IA se muestra como una disciplina acumulativa y paciente, basada en ciclos continuos de pruebas, validación y corrección. El avance no viene de un único genio iluminado, sino de equipos diversos que iteran constantemente, descartando caminos, refinando modelos y sometiendo cada mejora a una evaluación rigurosa.

El documental insiste en que el progreso real se sustenta en un equilibrio delicado entre intuición científica y formalización matemática. Muchos de los experimentos comienzan como ideas tentativas, apoyadas en la experiencia de los investigadores con juegos, neurociencia o simulaciones. Pero nada se da por bueno hasta que pasa por una batería exigente de tests y revisiones internas, algo que contrasta con la imagen de “hackeo rápido” asociada a parte de la cultura startup.

A través de secuencias grabadas tanto en horario laboral como en momentos más informales, se ve que los proyectos de IA puntera no se levantan a base de golpes de suerte, sino de años de trabajo sostenido, ajustes minuciosos y colaboración multidisciplinar. Esta visión desmonta el mito de los avances repentinos y ayuda a poner en contexto lo que hoy se comunica como “milagros” de la IA.

En esa línea, el film recuerda una idea clave: comprender cómo se desarrolla internamente la IA es esencial para saber qué puede hacer realmente y dónde están todavía sus límites. Sin esa perspectiva, el riesgo es proyectar expectativas irreales, tanto de entusiasmo ciego como de miedo exagerado.

Demis Hassabis y la mezcla de disciplinas como motor de innovación

La figura central del documental es Demis Hassabis, cofundador y CEO de DeepMind. La película viaja a su infancia, rescatando incluso archivos de la BBC de 1986 donde, con apenas nueve años, hablaba del ajedrez como “un buen juego para pensar”. Esa frase terminaría dando nombre a la película y sirve como hilo conductor para mostrar cómo su obsesión por la inteligencia ha ido cristalizando en proyectos de IA cada vez más ambiciosos.

Hassabis aparece como un perfil híbrido: prodigio del ajedrez, amante de los videojuegos, investigador en neurociencia y experto en computación. El documental presenta esta combinación como algo más que una curiosidad biográfica; es un ejemplo del tipo de mezcla de saberes que ha impulsado la IA moderna hacia problemas cada vez más complejos.

Dentro de DeepMind conviven matemáticos, físicos, biólogos, ingenieros, expertos en aprendizaje por refuerzo y especialistas en simulación. La película muestra que los avances clave no salen de silos cerrados, sino de ecosistemas donde conviven perspectivas muy distintas. Resolver el plegamiento de proteínas, por ejemplo, no era solo una cuestión de mejor algoritmo, sino de entender al detalle la biología subyacente y traducirla a un lenguaje computacional.

Esta cultura multidisciplinar se refleja también en la manera en que se diseña la investigación: equipos que combinan experiencia en juegos con conocimiento profundo de biología, o especialistas en física estadística trabajando junto a ingenieros de software. El resultado es una aproximación más robusta a retos que no caben en un único marco teórico.

El documental aprovecha esa historia para enviar un mensaje claro a empresas y organizaciones: si se quiere aplicar la IA a problemas reales de negocio o de ciencia, no basta con fichar a “un par de data scientists”; hace falta construir equipos diversos y darles espacio para colaborar, incluso cuando eso friccione con la velocidad y la cultura cortoplacista típicas de algunas startups.

IA como herramienta que potencia al humano, no como sustituto

Un eje recurrente en la película es el papel que la IA debe jugar en relación con las personas. AlphaFold se presenta como un ejemplo de IA que amplía el alcance de los investigadores, permitiéndoles explorar hipótesis y modelos que de otro modo tardarían décadas. Sin embargo, el film subraya que el sistema no reemplaza el criterio experto ni el contexto científico.

En varias escenas se ve a biólogos y químicos trabajando con las predicciones de AlphaFold, interpretando modelos, contrastándolos con datos experimentales y decidiendo qué líneas de trabajo merece la pena seguir. La IA funciona aquí como un motor de aceleración y exploración, pero no como una autoridad absoluta. Se recalca que sigue siendo imprescindible el juicio humano para validar, priorizar y traducir esos resultados en avances clínicos o terapéuticos reales.

Este enfoque encaja con una idea muy repetida en el ámbito empresarial: la IA es un habilitador, no un fin en sí mismo. Su impacto depende de cómo se integre con los procesos existentes, con el conocimiento de los equipos y con los objetivos estratégicos de la organización. Una solución mal alineada, por muy sofisticada que sea, se queda “a medias” y no genera el valor prometido.

El documental formula esta visión de manera sencilla: la IA suma cuando se combina con la experiencia y el criterio de las personas que conocen el terreno. En palabras que se pueden trasladar a cualquier sector, la tecnología solo tiene sentido si se integra en la toma de decisiones y en los flujos de trabajo reales, en lugar de vivir como un experimento aislado en un departamento técnico.

A modo de mensaje de fondo, se insiste en que la aportación más sólida de la IA se da cuando se utiliza para mejorar la productividad, ampliar capacidades y abrir nuevas preguntas, y no como promesa de sustituir indiscriminadamente a profesionales o procesos que aportan matices y responsabilidad.

El proyecto documental: acceso sin precedentes a DeepMind

Otro de los puntos fuertes de “The Thinking Game” es su propia historia como proyecto audiovisual. La iniciativa surge a partir de una pregunta que Hassabis le planteó a Greg Kohs hace casi una década: “Si pudieras documentar algo del nivel del Proyecto Manhattan, ¿cómo lo harías?”. Esa comparación, con todas sus implicaciones éticas y científicas, explica la ambición de lo que DeepMind pretendía lograr con AlphaFold.

Google y DeepMind concedieron a Kohs un nivel de acceso muy poco habitual en el sector tecnológico. Durante más de seis años —entre 2018 y 2024— el director pudo moverse prácticamente sin restricciones por las oficinas de Londres, asistir a reuniones internas, entrevistas improvisadas e incluso grabar en áreas normalmente vetadas para cámaras externas.

El film no solo registra presentaciones o hitos formales, sino también conversaciones espontáneas, trayectos nocturnos y largas jornadas de trabajo en las que los protagonistas dejan ver dudas, tensiones y momentos de euforia. Parte del material más potente procede precisamente de esas sesiones informales, lejos de la puesta en escena típica de las grandes compañías.

Resulta llamativo que Kohs no provenga del ámbito científico. Su carrera se forjó en NFL Films, donde aprendió a narrar el drama humano detrás del deporte. Esa experiencia se nota en la forma de contar la historia: en vez de centrarse solo en datos y gráficos, el documental apuesta por un relato accesible, emocional y cercano que cualquiera puede seguir aunque no tenga conocimientos técnicos profundos.

La producción contó con un equipo consolidado: Greg Kohs a la dirección, Gary Krieg en la producción, Tom Dore y Jonathan Fildes como productores ejecutivos, Steve Sander en la edición y Dan Deacon como compositor de la banda sonora original. Esta continuidad con el documental previo sobre AlphaGo ayuda a mantener un estilo reconocible y da coherencia narrativa a la evolución de DeepMind desde los juegos hasta la ciencia.

Ética, financiación y la tensión con la cultura Silicon Valley

Más allá de los avances técnicos, el documental se detiene en la cara menos glamourosa pero fundamental de todo gran proyecto científico: el dinero, la gobernanza y la responsabilidad. Se explica cómo DeepMind obtuvo sus primeros apoyos financieros, incluyendo la participación del inversor Peter Thiel, y cómo eso condicionó debates internos sobre el futuro de la compañía.

Uno de los momentos más reveladores llega cuando se narra la presión para que la empresa se trasladara a California, siguiendo el modelo clásico de startup tecnológica. Hassabis se negó con contundencia, argumentando que el ritmo y la cultura de “crear, romper y volver a empezar cada año” no era compatible con un desafío de investigación profundo y a largo plazo como la inteligencia artificial general.

Esta postura ilustra un choque de visiones: por un lado, la lógica del crecimiento acelerado y la iteración rápida típica de Silicon Valley; por otro, la necesidad de marcos estables, reflexión ética y compromisos a muy largo plazo cuando se trabaja en tecnologías con potencial de reconfigurar por completo la sociedad. El documental sugiere que no se puede abordar algo del calibre de la AGI con la misma mentalidad con la que se lanza una app y se descarta a los pocos meses.

En paralelo, se abordan las implicaciones éticas de desarrollar sistemas tan potentes. La comparación recurrente con el Proyecto Manhattan no es casual: se plantea la preocupación de evitar que la carrera por la IA repita errores del pasado, donde la obsesión por llegar primero eclipsó el debate sobre riesgos y uso responsable.

El film también menciona la posterior adquisición de DeepMind por Google y los debates sobre gobernanza, salvaguardas y obligaciones de transparencia. Aunque hay voces críticas que ven el documental como una pieza benévola con la empresa que lo financia, la recepción masiva indica que, al menos, ha conseguido poner en el centro de la conversación temas como la supervisión, la seguridad y el impacto social de la IA avanzada.

Una historia que llega en pleno auge global de la IA

El momento del estreno de “The Thinking Game” no es casual. La película llegó a YouTube a finales de 2025, justo cuando Google volvía a colocarse en el foco de la carrera mundial por la inteligencia artificial, y lo hizo con un impacto rotundo: centenares de millones de reproducciones en poco tiempo, situándose a la altura de los contenidos más vistos de la plataforma.

En ese contexto, el documental funciona como algo más que una pieza de marketing corporativo. Ofrece una mirada contextualizada sobre cómo se construyen las tecnologías que están marcando el rumbo de la economía digital y la ciencia contemporánea. Mientras Alphabet veía cómo su valor de mercado se disparaba hasta cifras históricas —con una capitalización que alcanzaba varios billones de dólares impulsada por la IA—, la película aportaba el relato humano que faltaba detrás de esos números.

Uno de los puntos culminantes del film es la decisión de liberar públicamente las predicciones de AlphaFold y ponerlas a disposición de la comunidad científica global. Esa apertura permitió acelerar investigaciones en medicina, biología y farmacología en cientos de laboratorios, reforzando la idea de que los grandes avances en IA pueden —y quizá deben— compartirse para maximizar su impacto positivo.

Al mismo tiempo, el documental recuerda que esta apuesta por la apertura viene acompañada de dilemas: cómo equilibrar el retorno económico de una tecnología tan valiosa con la necesidad de que la ciencia avance para todos; o cómo evitar que el acceso desigual a estas herramientas profundice brechas ya existentes entre países y organizaciones.

La recepción del público muestra que hay un interés creciente por entender no solo lo que la IA hace, sino quién la construye, bajo qué valores y con qué controles. Esa combinación de drama humano, ciencia puntera y preguntas éticas explica que muchos medios de referencia hayan señalado la película como una de las piezas clave para entender el momento actual de la inteligencia artificial.

En conjunto, “The Thinking Game” dibuja un panorama en el que la IA ha dejado de ser un experimento de laboratorio para convertirse en un factor estructural en la ciencia, la empresa y la política. Al seguir durante años a DeepMind, el documental ayuda a ver que, detrás de cada anuncio espectacular, hay procesos largos, debates duros y decisiones que marcarán la frontera entre una IA que genera valor sostenible y alineado con el interés social y otra que solo se guía por la inercia del mercado y la competición a cualquier precio.