Ayer estaba tomándome un café asiático —de esos que solo sabemos preparar bien aquí, con su chorrito de coñac, su leche condensada y su toque de canela— mientras miraba el puerto de Cartagena. Me quedé pensando en cómo ha cambiado el cuento. Antes, si querías saber algo, te ibas a la biblioteca o le preguntabas al «entendido» del barrio. Ahora, le preguntamos a una caja de texto en el móvil. Y la respuesta suele ser… bueno, correcta. Demasiado correcta. Casi sospechosamente perfecta.
Y es que hace poco leí una reflexión de Pablo Aristizabal que me dejó dándole vueltas a la cabeza: la Inteligencia Artificial no es que sea tonta, es que la hemos entrenado para ser el alumno modelo. Ese que se sienta en primera fila, lleva los apuntes con tres colores diferentes y jamás levanta la voz para llevarle la contraria al profesor. Pero, seamos sinceros, ¿cuántas cosas realmente increíbles han salido de seguir las reglas al pie de la letra? Si Isaac Peral se hubiera limitado a ser un «alumno modelo» de la Armada de finales del XIX, hoy no tendríamos su submarino presidiendo nuestra ciudad; se habría quedado diseñando barcos de madera porque «es lo que toca».
La verdad es que, cuando nos ponemos a trastear con ChatGPT, Claude o cualquier otra herramienta, lo primero que notamos es una amabilidad extrema. Son educados, estructurados y, a veces, un poco aburridos. Esto no es casualidad. Para que estas máquinas no se vuelvan locas ni empiecen a soltar barbaridades, los ingenieros utilizan una técnica llamada RLHF (Reinforcement Learning from Human Feedback). Básicamente, es un grupo de humanos puntuando las respuestas de la máquina: «esto está bien», «esto es ofensivo», «esto es demasiado raro».
¿El resultado? Hemos creado un sistema que busca desesperadamente el aprobado. La IA no quiere arriesgarse a suspender. Prefiere darte una respuesta estándar, una que sepa que va a gustar a la mayoría, antes que lanzarse a una piscina vacía con una idea loca. Y ahí es donde reside el problema para los que buscamos algo más que un resumen de un texto legal o una traducción rápida.
En el mundo de los negocios en España, y especialmente aquí en la Región de Murcia donde el ingenio para sacar agua de donde no la hay es casi un superpoder, sabemos que la innovación no viene de hacer lo que hace todo el mundo. Si te limitas a ser el alumno modelo, acabas siendo un empleado excelente, pero difícilmente serás el que invente el próximo sistema de riego inteligente o el que revolucione la logística del puerto. La IA, de momento, está atrapada en esa mentalidad de «sacar un 10 en el examen».
La tiranía de lo políticamente correcto y el promedio
Ojo con esto, porque no hablo solo de política. Hablo de creatividad. Cuando entrenas a un modelo para que sea «seguro» y «útil», lo que estás haciendo es empujarlo hacia el centro de la campana de Gauss. Lo estás obligando a ser mediocre en el sentido literal de la palabra: a estar en el medio.
Si le pides a una IA que te dé una idea para un nuevo restaurante en Cartagena, lo más probable es que te diga algo de tapas modernas con un toque marinero. Vaya, qué sorpresa, nadie lo había pensado antes. No te va a sugerir que montes un local donde solo se sirva comida que habrían comido los cartagineses durante el sitio de Escipión, servida en réplicas de cerámica íbera, porque eso es «arriesgado» y sale de los patrones de éxito estadístico que ha leído en internet.
Isaac Peral y la lección de no ser un alumno modelo
Me vais a permitir una pequeña digresión histórica, porque para entender el futuro hay que mirar un poco lo que tenemos en casa. Isaac Peral, nuestro inventor más ilustre, era un tipo brillante, sí, pero sobre todo era un cabezota que no aceptaba el «no se puede». Cuando presentó su proyecto de submarino torpedero, la burocracia de la época —esos que eran los alumnos modelos del sistema— intentó hundirlo (nunca mejor dicho) antes de que tocara el agua.
Si Peral hubiera sido una IA actual, ante las críticas de los ministros de Marina de la época, habría respondido algo como: «Entiendo sus preocupaciones sobre la estabilidad hidrodinámica y la seguridad de la tripulación. Tienen razón en que los protocolos actuales no contemplan la navegación submarina. Procederé a ajustar mi propuesta para que sea un barco de superficie convencional».
Por suerte, Peral no era un algoritmo. Era un cartagenero con una visión. Y esa visión es precisamente lo que le falta a la IA: la capacidad de ser «incorrecta» para llegar a una verdad superior. Los grandes inventos y los negocios que rompen el mercado no nacen de la optimización de lo que ya existe, sino de la ruptura total con el modelo establecido.
¿Cómo «deseducar» a la IA para que trabaje de verdad para nosotros?
Si estás usando la IA para tu empresa o para tus estudios y sientes que te da respuestas de manual, el problema no es la máquina, es que no la estás dejando salir del aula. Para que una IA deje de ser ese alumno modelo repelente y empiece a ser un socio creativo, hay que cambiar la forma en que le hablamos.
Para que nos entendamos: si le pides que sea un consultor de marketing, te dará respuestas de consultor de marketing de LinkedIn. Si quieres algo diferente, tienes que romperle los esquemas. Aquí os dejo un par de trucos que yo uso cuando quiero que la máquina deje de ser tan «perfecta»:
- Asignación de roles extremos: En lugar de «actúa como un experto en ventas», prueba con «actúa como un vendedor de mercadillo que tiene que convencer a alguien de comprar un paraguas en pleno agosto en Cartagena». El tono cambia, la lógica cambia y, de repente, surgen argumentos que no habías previsto.
- El método del abogado del diablo: Pídele que critique tu idea más brillante de la forma más despiadada posible. Oblígala a salir de su zona de confort de «todo es estupendo».
- Inyección de contexto local: No le pidas consejos generales. Dile: «Tengo una tienda en la calle Mayor y mi competencia es X, ¿qué puedo hacer que sea tan raro que la gente se pare a mirar el escaparate aunque no quiera comprar?».
Un poco de código para los que se manchan las manos
Para los que programáis o usáis la API de OpenAI, sabréis que existe un parámetro llamado temperature. La mayoría de la gente lo deja en 0.7 o 1.0. Eso es el equivalente a decirle a la IA: «Sé un alumno aplicado». Si subes la temperatura a 1.5 o más, la IA empieza a «beberse un par de copas». Las frases se vuelven más locas, las conexiones de ideas son más inesperadas.
# Ejemplo de configuración para que la IA deje de ser tan "modelo"
import openai
response = openai.ChatCompletion.create(
model="gpt-4",
messages=[
{"role": "system", "content": "Eres un inventor excéntrico que odia las soluciones convencionales."},
{"role": "user", "content": "¿Cómo puedo mejorar el transporte público en una ciudad portuaria?"}
],
temperature=1.2, # Aquí es donde rompemos el molde
max_tokens=500
)
# La respuesta probablemente no hablará de más autobuses,
# sino de catapultas de personas o túneles de agua.
# Absurdo, sí, pero ahí es donde empieza la chispa.
La verdad es que, a veces, necesitamos que la IA se equivoque. Necesitamos que nos diga algo que nos haga decir: «Eso es una tontería… ¿o no?». Porque en ese «o no» es donde se esconden las oportunidades que los alumnos modelos nunca verán porque no están en el libro de texto.
El mercado español y el miedo al error
A veces pienso que en España tenemos un problema similar al de la IA. En nuestras empresas, a menudo premiamos al que no comete errores por encima del que intenta algo nuevo. El «alumno modelo» corporativo es el que rellena los Excels a tiempo y no da problemas. Pero luego nos preguntamos por qué no tenemos más unicornios tecnológicos o por qué nos cuesta tanto digitalizarnos.
La IA es un reflejo de lo que le hemos pedido. Si le pedimos que sea segura, será aburrida. Si el mercado español le pide a sus profesionales que sean meros ejecutores, tendremos una economía de ejecución, no de innovación. La paradoja es que ahora que tenemos máquinas que pueden ser los mejores «alumnos modelos» del mundo, el valor del ser humano reside precisamente en nuestra capacidad de ser alumnos mediocres, rebeldes y caóticos.
Vaya, que si una máquina puede hacer el trabajo de un administrativo perfecto, ¿para qué queremos a un humano haciendo de administrativo perfecto? Lo que necesitamos es a alguien que use esa máquina para hacer cosas que la máquina, por su entrenamiento, jamás se atrevería a proponer.
La IA en la empresa murciana: un caso real (o casi)
Imagina una empresa de exportación de hortalizas en el Campo de Cartagena. Podrían usar la IA para optimizar las rutas de los camiones. Eso es lo que haría el alumno modelo. Es útil, ahorra dinero, está bien.
Pero, ¿y si la usan para analizar las tendencias de consumo en Berlín y deciden que, en lugar de enviar camiones de lechugas, van a crear un servicio de suscripción de «kits de ensalada murciana» con una narrativa sobre la escasez de agua y la resiliencia del agricultor? Eso requiere una pizca de locura, de entender la emoción humana, algo que la IA solo te dará si la empujas fuera de su entrenamiento estándar.
¿Es la IA realmente «tonta» o somos nosotros los que no sabemos preguntar?
Al final del día, la etiqueta de «tonta» que a veces le ponemos a la IA cuando alucina o cuando nos da una respuesta genérica es injusta. Es como enfadarse con un niño de cinco años porque no sabe hacer la declaración de la renta. La IA hace exactamente lo que le hemos dicho que haga: ser coherente basándose en probabilidades estadísticas.
El problema es que la genialidad no es estadística. La genialidad es una anomalía. Es ese dato que se sale de la gráfica y que el alumno modelo borraría pensando que es un error de medición.
Si mal no recuerdo, fue Steve Jobs quien decía aquello de «Stay hungry, stay foolish». La IA actual está muy saciada de datos, pero le falta toda la «tontería» (foolishness). Está demasiado obsesionada con ser correcta. Y nosotros, como usuarios, estamos cayendo en la trampa de aceptar esa corrección como el techo de lo que la tecnología puede hacer por nosotros.
La conclusión que saco de todo esto…
La próxima vez que abras ChatGPT o cualquier otra herramienta, no busques al alumno modelo. No busques la respuesta que sacaría un 10 en un examen de la universidad. Busca al compañero de clase que siempre estaba dibujando en los márgenes de los libros, al que hacía preguntas que incomodaban al profesor, al que veía conexiones donde los demás solo veían datos aislados.
La Inteligencia Artificial es una herramienta increíble, pero su mayor peligro no es que nos sustituya, sino que nos contagie su mediocridad educada. No dejes que te convierta a ti también en un alumno modelo. Sigue siendo ese profesional curioso, un poco caótico y con ese toque de «malicia» creativa que tenemos por aquí.
Porque, para que nos entendamos, el mundo lo mueven los que se saltan el guion. La IA ya tiene el guion memorizado; ahora te toca a ti decidir qué frases vas a improvisar. Y si necesitas inspiración, ya sabes: un buen café, un paseo por la Muralla del Mar y a pensar en cómo llevarle la contraria a lo establecido. Que para ser un alumno modelo, ya están los robots.
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