La metáfora es aeronáutica: una vez que la IA alcanza aproximadamente el nivel humano, ¿cuánto tarda en despegar hacia la superinteligencia? Bostrom (2014) fijó la tipología. Un despegue lento lleva décadas o siglos y deja tiempo para que las instituciones reaccionen; uno moderado, meses o años; uno rápido, minutos, horas o días, y en ese caso el destino de la humanidad depende de lo que se haya preparado antes (2014, pp. 63–64). Bostrom modelaba la velocidad como el cociente entre el «poder de optimización» aplicado al sistema y su «recalcitrancia», y concluía que, si hay despegue, probablemente sea explosivo (2014, p. 65). La versión extrema es el FOOM, motor del debate entre Yudkowsky y Hanson (Hanson y Yudkowsky, 2013).
Paul Christiano (2018) dio vuelta el planteo. Propuso una definición operativa del despegue lento: habrá un período completo de cuatro años en que la producción mundial se duplique antes del primer período de un año en que lo haga. Y sostuvo que «más lento» significa, en realidad, más impacto antes: en un despegue lento, los sistemas previos a la IAG ya transforman el mundo, y la IAG aparece en uno que cambia a toda velocidad. El escenario AI 2027 (Kokotajlo et al., 2025) volvió a popularizar la versión rápida: programadores sobrehumanos que automatizan la investigación en IA y la aceleran (automejora recursiva). La canción lo cuenta como un accidente: «We had a stable training run, / But now the singularity's begun» (osmarks, s. f.).
Los escépticos separan dos velocidades. Para Narayanan y Kapoor (2025), los métodos pueden avanzar rápido, pero las aplicaciones y la adopción van más despacio, y los impactos económicos y sociales transformadores llevarán décadas; por eso rechazan los escenarios de despegue rápido. Santelli (2026) pregunta, del lado de los hyperos, cuándo llegaría exactamente la utopía. El concepto supone, además, que la inteligencia es una magnitud que puede crecer como una curva. ¿Lo es, o el despegue es un gráfico de algo que no sabemos medir?