El impacto de la inteligencia artificial transforma la estrategia de los grandes maestros de Go

KataGo y la reinvención del Go en la era de la inteligencia artificial

Febrero de 2026, Seúl. En el interior de la modesta sede de la Korea Baduk Association, antigua cuna del sonido de piedras de Go y susurros de estrategias milenarias, se oye el clic incesante de ratones. Ya no son las manos las que deciden el destino de cada piedra, sino el algoritmo. Shin Jin-seo, número uno del mundo, se levanta cada mañana y enseguida abre KataGo, un programa de AI tan parecido a un oráculo que sus movimientos dictan casi con exactitud el curso del juego. Su estilo tan alineado con las sugerencias de la máquina le ha valido el apodo de “Shintelligence”. No es casualidad que sus decisiones coincidan un 37.5% con KataGo, frente al 28.5% de la media.

Este fenómeno no es único de Shin. Desde que AlphaGo, de Google DeepMind, derrotó a Lee Sedol en 2016, la IA ha reordenado la gramática entera del Go, ese juego milenario de origen chino con un tablero de 19×19 casillas y un cálculo combinatorio que supera la cantidad de átomos en el universo: 10^170 configuraciones posibles para ser exactos. Ya no se trata de solo comprender el juego; los profesionales actuales copian la secuencia sugerida por la IA, replican la fórmula, replican la perfección digital. ¿Dónde quedó la creatividad humana? ¿Dónde la imprevisibilidad que hacía vibrar a los espectadores?

La paradoja del Go: ¿creatividad humana o dictadura algorítmica?

El golpe de gracia fue brutal. En solo unos años, los primeros 50 movimientos, antes lienzos para la personalidad y la estrategia, pasaron de ser explosiones creativas a casi un guion prefijado. Ke Jie, otro gigante derribado por AlphaGo, clamó hartazgo: ver los mismos movimientos “robóticos” sin variación le pareció extenuante. Más de un tercio de los movimientos en partidas de élite hoy son copias exactas de lo que dicta la IA.

“Esto ha convertido el Go en un deporte mental, sí, pero uno donde la innovación menor cabe solo entre las grietas”, dice Lee Sedol, acérrimo crítico y leyenda del Go que tres años después de su derrota decidió retirarse. Aprender Go como arte se ha desvanecido; la nueva faena consiste en seguir el manual del superordenador. Pero incluso dentro de esta dictadura digital, siempre hay resistencia. Algunos jugadores, como Kim Chae-young, que también ha tenido que desaprender años de intuición, buscan otro camino, reinventar el juego consultando estas nuevas lógicas como si fueran oráculos misteriosos. “AI piensa en dimensiones superiores”, admiten muchos. No es puro cálculo: es intuición, sensaciones nuevas que ni siquiera los mejores pueden desmenuzar del todo. Una relación de amor-odio con estas máquinas que enseñan pero nunca explican del todo.

La historia de AlphaGo y sus sucesores es un cuento de revolución tecnológica y matemática. Los humanos alimentaron con 30 millones de movimientos clásicos a una red neuronal —esa imitación digital del cerebro— para que aprendiese patrones, estrategias y errores. Para la última iteración, AlphaGo Zero, ni siquiera usaron datos humanos: se enseñó a sí mismo jugando miles de partidas ignorando todo prejuicio humano. Resultado: en tres días fulminó al AlphaGo original 100 partidas a cero. No es un mito; es la despiadada realidad de la autocalibración de las máquinas.

¿Cómo demonios la inteligencia artificial aprendió Go?

KataGo, por su parte, fue diseñada para ser más que un jugador: predice no solo el ganador, sino cada punto en el tablero y su valor, solapando la visión en partes pequeñas con una global más precisa. Aprende a maximizar cada jugada, no simplemente a ganar. Esto es diferente a la vieja escuela donde la elegancia y sensibilidad al territorio guiaban las partidas. Estas máquinas decidieron que la optimización matemática es rey absoluto.

Que la inteligencia artificial democratice el aprendizaje no es solo una frase de moda; ha transformado la cancha para jugadoras femeninas, largas marginadas dentro de un mundo dominado por la elite masculina. Antes, para progresar en el Go, debías formarte bajo maestros masculinos, en círculos cerrados donde el acceso femenino era una rareza. La nueva era digital con KataGo como profesora implacable permitió a figuras como Kim Chae-young y Choi Jeong romper el techo de cristal. Por ejemplo, en 2022, Choi Jeong fue la primera mujer en alcanzar la final de un torneo internacional importante, enfrentándose nada menos que a Shin Jin-seo. Aunque perdió, abrió una brecha histórica y señaló que la batalla femenina en el Go ya no es un evento anecdótico. En 2024, Kim ganó los playoffs de la liga coreana, siendo la única mujer presente. Esa chapa de “Girl Wrestler” ya no depende de azar ni de exposiciones casuales, sino del entrenamiento democratizado por la IA, que desmanteló el mito de la invencibilidad de los mayores jugadores masculinos al mostrar que cometen errores. “AI me quebró la barrera psicológica”, dice Kim, con esa mezcla de respeto y orgullo hacia su entrenador digital.

El backstage femenino: cómo la IA está abriendo ventanas en un juego tradicionalmente machista

¿Partidas entre IA? Vip, ni lo intentes de ver. Según el comentarista Park Jeong-sang, esas partidas son aburridísimas y demasiado perfectas. La emoción no reside en la perfección, sino en el drama, en la imprevisibilidad, en la fina línea que separa ganar o perder. Los humanos hacen fallos, se arriesgan, lo que da lugar a comebacks épicos y tendencias tácticas que expresan personalidad. No es un concurso de cálculo frío, sino una narrativa con emociones palpables.

Por eso Shin y otros profesionales que navegan en esta nueva era aseguran que aún quedan rincones salvajes para la creatividad humana, sobre todo en el medio juego, con tantas ramificaciones posibles que la IA no dicta aún por completo. Este terreno nebuloso es donde se libra la verdadera batalla: instinto, presión y ese toque humano que ningún algoritmo puede imitar (al menos por ahora).

¿Ese divorcio entre máquina y humano mató la pasión de los fans?

Detectar qué principios nuevos heredaremos de estos súper cerebros digitales es un rompecabezas. Investigadores intentan extraer esos secretos, esos conceptos frescos que AlphaZero y compañía manejan sin esfuerzo. Pero sigue siendo un monstruo negro. Según científicos —como Nicholas Tomlin en Chicago— apenas arañamos la superficie de lo que se puede aprender de estas inteligencias profundas. Algunas universidades ya buscan sistematizar estas ideas para transmitirlas en forma de ejercicios a maestros humanos. Pero aún estamos lejos de traducir en lenguaje humano “el ala oculta” que pesa en las decisiones de la máquina. Por ahora, la relación es más de imitación que de comprensión, de copiar sin saber muy bien por qué. “Aún no hemos descubierto el paradigma nuevo”, afirma Nam Chi-hyung, profesora de Go, resumiendo la impasse.

La idea de una revancha histórica de Shin Jin-seo contra AlphaGo, 10 años después del mítico choque con Lee Sedol, flota en el aire. DeepMind guarda silencio, pero Shin, que entrena con sistemas mucho más avanzados, es optimista: cree que podría ganarle. “AlphaGo tenía fallos”, afirma sin titubeos. Pero gane o pierda, la realidad es que para Shin la IA no es un enemigo sino un maestro. Al fin y al cabo, le obliga a no dormirse en los laureles ni sentirse invencible.

¿Podemos o queremos aprender el “mente superior” de la IA?

Para Lee Sedol, quien busca su nicho en la vida tras leer el arte del Go, la esperanza se centra en que la IA ayude a los humanos a crear “partidas maestras”, vuelos técnicos impecables y emocionantes. Una meta mirage, sí, pero que con la columna vertebral de la inteligencia artificial ya no parece una quimera imposible.

Mientras tanto, el Go contemporáneo se debate entre la admiración por la perfección digital y el fervor por el factor humano indomable. Y en ese dilema, se redefine el alma misma del juego.

Shin, Lee y el futuro impensado: ¿jugar con una AI o contra ella?

La idea de una revancha histórica de Shin Jin-seo contra AlphaGo, 10 años después del mítico choque con Lee Sedol, flota en el aire. DeepMind guarda silencio, pero Shin, que entrena con sistemas mucho más avanzados, es optimista: cree que podría ganarle. “AlphaGo tenía fallos”, afirma sin titubeos. Pero gane o pierda, la realidad es que para Shin la IA no es un enemigo sino un maestro. Al fin y al cabo, le obliga a no dormirse en los laureles ni sentirse invencible.

Para Lee Sedol, quien busca su nicho en la vida tras leer el arte del Go, la esperanza se centra en que la IA ayude a los humanos a crear “partidas maestras”, vuelos técnicos impecables y emocionantes. Una meta mirage, sí, pero que con la columna vertebral de la inteligencia artificial ya no parece una quimera imposible.

Mientras tanto, el Go contemporáneo se debate entre la admiración por la perfección digital y el fervor por el factor humano indomable. Y en ese dilema, se redefine el alma misma del juego.

Artículos Relacionados