Últimamente me estoy recreando mucho en una idea que me tiene loca: quizá llegue un momento en que ser inteligente, o saber mucho sobre algo, deje de ser necesario para que una empresa te contrate.

Le doy vueltas mientras mi cuerpo está poniendo una lavadora y mi mente “escribe” este artículo.1

Mi intuición, y la de mucha otra gente, empieza con un recorrido bastante sencillo. Durante mucho tiempo vendimos nuestra capacidad de hacer esfuerzos físicos; después, gran parte del trabajo pasó a depender de lo que sabíamos hacer gracias a nuestra cognición.2 Estudiar, acumular conocimientos y resolver problemas se convirtieron en una promesa de acceso a una vida mejor. [Sobre la universidad, el futuro de la educación y otras frutas escribí también aquí.]

Pero

Lo que sí está empezando a cambiar es la relación entre lo que una persona sabe hacer y lo que otros están dispuestos a pagarle por hacerlo. Una capacidad puede seguir siendo difícil y útil para quien la tiene, mientras pierde valor comercial porque existe una forma más barata de obtener parte de su resultado.

Ese desplazamiento tiene otras consecuencias, aparte de las económicas, si llevas años construyendo tu identidad alrededor de ser quien más sabe de lo tuyo. ¿Cuánto de esa admiración sobrevivirá? ¿Puede una capacidad perder precio y conservar prestigio?

En esta divagación con olor a detergente, pienso que las relaciones humanas ganarán peso en lo que nos contraten para hacer. Me imagino un abogado senior estudiando psicología y asociándose con un educador social. Porque si el conocimiento ya es agua de grifo, entonces en el mercado laboral será más importante reconocer emociones propias y ajenas… para poder influir en ellas.

Ya que estamos todos hipnotizados, quiero imaginar un futuro en el que el trabajo ocupe menos espacio y hayamos aprendido a disfrutar del tiempo que quede. Que sí, que antes habría que resolver de qué vivimos y cómo se reparten los beneficios de aquello que ya no necesita tantas horas humanas. Pero piénsalo, tener una tarde libre porque tus necesidades están cubiertas se parece poco a tenerla porque nadie quiere contratarte.

Por eso, quizá quienes mejor comprendan a los demás se distingan. Sí, habrá muchos hipnotizados y menos hipnotizadores, pienso.

Compartir

P. D. Mientras tenga sentido, seguiré formándome yo, y a los demás, sobre todas estas vainas. Si estás empezando a emprender y te gustaría centrarte en lo tuyo, vente este jueves para que te explique cómo la IA te puede ayudar a hacer lo demás, que invita Eva Lleonart.

Este es el enlace para apuntarte al directo: https://dashboard.mailerlite.com/forms/1126968/13506101844430132

Si tienes dudas, no respondas directamente a esta dirección de envío sino a hola@beatrizlizana.com. Es que a Substack le gusta poner zancadillas a quien no pasa por su app.

Breve recordartorio de qué se lee en esta newsletter: textos que, por separado, se sostienen por sí mismos pero que, en conjunto y a vista de pájaro, oscilan sobre la evolución de la IDENTIDAD y buscan el PENSAMIENTO CRÍTICO. Lo de que hable tanto de la IA es la consecuencia natural de preguntarme quiénes somos cuando la máquina piensa por nosotros.

Hace un tiempo te conté una escena de una cafetería: un niño se removía en su silla, le decía a su madre que se aburría y ella sacaba el teléfono para ponerle YouTube. En aquel post me explayé en escribir sobre el tiempo de juego que desaparece cuando resolvemos cada aburrimiento con una pantalla. Y como de vez en cuando me releo para seguir avanzando, hoy vengo a sacar punta a aquel artículo.

El caso es que aquella escena también da para mirar a los adultos. ¿Cuánto tiempo hace que, de verdad, te aburres? Porque reconócelo, tenemos una facilidad considerable para encontrar algo que hacer en cuanto aparece un rato vacío. Y, si además podemos llamar a eso que nos ocupa “aprender”, casi mejor.

Como ese gesto repetitivo de coger el móvil para desbloquear la pantalla y autoengañarnos de que no vamos a hacer scroll sino consumir contenido interesante. Claro, no es lo mismo abrir Tiktok que escuchar un pódcast de un experto-en-tu-su-sector de media hora, porque ahí sí, eso tiene aspecto de cultura y juega con tus ganas de saber.

Pero, ¿alguna vez has llegado a acelerar una conversación en youtube para escucharla más rápido? ¿Y tras escucharla, saltar a otro vídeo relacionado para continuar con otra idea que se asomaba por el pódcast anterior?

Nos pasa a muchos (frikis). Acabamos de escuchar una idea y ya estamos buscando la siguiente. Ay, si en vez de saltar de vídeo en vídeo dedicáramos un rato a intentar explicar eso último con nuestras propias palabras, quizá descubriríamos cuánto nos cuesta reconstruirlo con el vídeo apagado... Repetiré la idea hasta la saciedad, por ti, por mí y por todos mis compañeros: ejercitar la memoria es imprescindible para construir el pensamiento.

Qué hacemos con la información justo después de recibirla

En dos pequeños experimentos publicados en 2012, dos grupos de adultos escucharon una historia y luego pasaron diez minutos unos descansando, y otros jugando a encontrar diferencias. Pues bien, quienes descansaron recordaron más detalles una semana después.1

Con la IA, el trabajo se vuelve todavía más fácil de confundir. Le pides un resumen y recibes un texto que da gusto verlo, tan ordenadito y con todas las ideas aparentemente importantes en su sitio. Voilà, ¡ya tienes algo que puedes enviar! Pero si te preguntan por qué el autor sostiene una afirmación, quizá tengas que volver a preguntárselo a la máquina.

Por eso ayuda saber para qué necesitas ese resumen generado con IA.

• Si quieres decidir si merece la pena leer un artículo completo, ese resumen te basta.

• Si quieres aprender de él, necesitarás volver al original y comprobar qué ha seleccionado la IA, qué ha omitido y qué estás aceptando sin entender.

En educación, esta diferencia merece hacerse explícita: ¿cuándo un resumen facilita el trabajo y cuándo sustituye precisamente el ejercicio que el alumno debía practicar?

En ambos casos pareciera que se invierte el trabajo cognitivo: primero va el resumen, y después va la comprensión. ¿Quizá esto sea clave para aclarar términos de uso en el sistema educativo?

También me interesa lo que queda de nosotros en ese proceso.

Una respuesta inmediata generada por IA nos permite saltar parte del recorrido que hacemos al escribir por nuestra cuenta (e incluso al hablar en voz alta, pero eso da para otro artículo). Por ejemplo, una opinión también se construye mientras intentamos formularla y comprobamos que tiene un agujero. También podemos cambiar de idea al recordar algo que no encaja o descubrir, en mitad de una frase, que la pregunta estaba mal planteada.

Eso es lo malo de recibir ese resultado final que suena a razonable, que perdemos por el camino el hecho de crear un pensamiento propio. Me suena hasta peligroso, porque ahí es donde la IA se nos podría comer parte de nuestra identidad.

Un mismo contenido visto con diferentes ojos

Las redes también participan en lo que pensamos de nosotros, aunque lo hagan de un modo menos evidente. Imagínate tu timeline de instagram, alguien comparte un logro porque necesita reconocimiento, y puede que lo encuentre. Pero tú recibes esa misma publicación y lo único que sientes es envidia que te has quedado atrás. Ambos estáis ante la misma foto, aunque no estéis haciendo lo mismo con ella. Después llegan otras fotos, otros vídeos, y apenas hay tiempo para preguntarse de dónde ha salido esa sensación, ni qué hacer con ella.

Parece ideal lo de aconsejar a diestro y siniestro lo de aprender a parar, pero habrá que preguntarse también por qué una aplicación se empeña tanto en dificultarlo. Porque sí, ojalá pudiera arreglarse con un poco más de fuerza de voluntad, la de no seguir mirando la app... pero el scroll infinito elimina el final de la página y la reproducción automática pone el siguiente vídeo antes de que lo pidas. Son decisiones de diseño.

Además, las plataformas cambian cuando ya llevamos años dentro. Entramos para ver fotografías de conocidos y, con el tiempo, la proporción de anuncios y contenidos recomendados va variando. La aplicación sigue siendo familiar, pero ya ofrece una experiencia distinta. Lo más seguro es que sigamos ahí por hábito, por los contactos que tenemos o porque parte del trabajo pasa por ella, pero resulta bastante incompleto describir cada minuto de permanencia como una elección libre y recién tomada.

Por todo esto me interesa tanto alejarme de los extremos e ir directa al gris cuando hablamos del uso y consumo de redes e IA. Para obligarme a precisar qué estoy defendiendo y a aceptar los ejemplos que complican mi postura.

Por ejemplo, un niño en rehabilitación del lenguaje hablaba mucho más cuando jugaba online con sus amigos que durante la consulta, porque la comunicación con ellos le motivaba más a expresarse que con su terapeuta. Es un caso clínico relatado por Aarón Fernández del Olmo, y obviamente con el alcance limitado de una observación. Aun así, esa interacción merece ser distinguida de la pantalla que ofrecemos para mantener a un niño callado.

Vuelvo al aburrimiento, que también requiere mirar dónde ocurre. La escena del niño aburrido en la cafetería dice poco sobre el resto del día de aquella familia. Me pudo servir para continuar escribiendo, pero desde esa anécdota no puedo ni debo evaluar toda una crianza.

Lo que sí podemos revisar tú y yo es la prisa por resolver cualquier espera. Cuando cada “me aburro” recibe una actividad preparada, queda menos ocasión de probar qué hacer con ese rato. (Recordatorio como madre: a veces aparecerá un juego y otras habrá que soportar la queja).

Ojo que hablo de niños pero ahora también de adultos. Quizá una pausa permita ordenar una idea, quizá sólo terminemos mirando por la ventana al infinito. ¿A que sería raro exigirnos una idea aprovechable para demostrar que hemos descansado correctamente?

Sin embargo, ésa es la justificación que solemos ofrecer: descansar para rendir mejor, pasear para encontrar ideas, aburrirse para ser más creativo… En serio, al aburrimiento le concedemos permiso para existir a cambio de que después devuelva algo. ¡Ay! La productividad elevada a la enésima potencia.

Por favor, please, s’il-vous-plaît

Dejemos abierta la posibilidad de aburrirnos sin convertirlo en otro ejercicio de mejora personal. Que el niño encuentre un juego si le apetece, y que un adulto pueda terminar su jornada sin proponerse aprender nada más.

P.D. Si quieres responder a este correo electrónico, no lo hagas directamente a esta dirección de envío sino a hola@beatrizlizana.com. Es que a Substack le gusta poner zancadillas a quien no pasa por su app, así que si alguna vez me has respondido a algún artículo por email y yo no te he contestado, que sepas que es porque no te he leído (podré tardar más o menos, pero respondo a todo el mundo).

Breve recordartorio de qué es Experimentando: textos que, por separado, se sostienen por sí mismos pero que, en conjunto y a vista de pájaro, oscilan sobre la evolución de la IDENTIDAD y buscan el PENSAMIENTO CRÍTICO. Lo de que hable tanto de la IA es la consecuencia natural de preguntarme quiénes somos cuando la máquina piensa por nosotros.

Tú aceptas mentir por tremenda chorrada, y fin.

Ahora, el experimento de verdad:

Lo que Leon Festinger y James M. Carlsmith1 prepararon incluía que, después de la tarea, los participantes debían convencer a otra persona de que la experiencia había sido entretenida. Un grupo recibió un dólar por hacerlo, otro veinte y otro nada, porque era el grupo control.

Ocurrió algo extraño cuando los investigadores les preguntaron más tarde cuánto habían disfrutado de la tarea. Quienes habían cobrado un dólar la valoraron mejor que el resto de los participantes.

¿Cómo es posible?

Veinte dólares (en 1959) permitían una explicación bastante digna: “Vaya chorrada, pero al menos me han pagado.” Sin embargo, un dólar dejaba una justificación raquítica. Posible soliloquio de alguien de ese grupo: ¿Sólo un dólar? Ok, gracias. […] Quizá la tarea tampoco era tan aburrida. Sí, tenía su aquel, girar clavijas durante una hora desarrolla el músculo de la muñeca, además que me ha permitido estar ese tiempo reflexionando, hacía tiempo que no pasaba un buen rato conmigo mismo…”

El cerebro prefiere una historia soportable

Festinger había formulado dos años antes la teoría de la disonancia cognitiva. Sostenía que la contradicción entre lo que pensamos, lo que hacemos y la imagen que tenemos de nosotros mismos genera malestar, y esa incomodidad nos empuja a recuperar cierta coherencia. Así, lo más sencillo es retocar el relato que nos contamos a nosotros mismos. Lo hacemos para que la decisión deje de parecernos tan absurda. Ergo, la mente encuentra una versión más llevadera de los hechos.

No obstante, el autoengaño rara vez exige inventar una realidad completa, resulta más eficaz seleccionar bien los recuerdos. Carol Tavris y Elliot Aronson lo explican en el libro Mistakes Were Made (but Not by Me). Una decisión conduce a una justificación; esa justificación facilita la siguiente decisión y, cuando queremos revisar el camino, ya llevamos demasiado equipaje como para reconocer que quizá tomamos mal la primera salida. Decir “me he equivocado” es sólo una frase de tres palabras, pero a veces implica revisar una carrera profesional, una amistad, una boda... La gramática es sencilla, el resto tiene peor arreglo.

Pues ya que hemos llegado hasta aquí…

Una empresa mantiene un proyecto que pierde dinero porque ha dedicado dos años a desarrollarlo. Una persona continúa en una relación dañina porque ya ha entregado demasiado tiempo de su vida. O tú mismo, que compraste una membresía y ni la miras pero ahí sigues pagando (tal vez el curso es malo o tal vez no sea el momento. O quizá querías el diploma y no el aprendizaje, cosa que aparte de tener menos prestigio, ya no tiene sentido). En cualquier caso, cuanto más te cuesta admitirlo, más fácil resulta buscar una explicación.

En estos casos pueden mezclarse la disonancia cognitiva y el coste hundido, aunque no sean exactamente lo mismo. El coste hundido nos empuja a seguir invirtiendo por todo lo que ya hemos gastado y no podemos recuperar. La disonancia ayuda a explicar por qué reajustamos nuestras creencias para convivir con la decisión y preservar el autoconcepto. Una mantiene la conducta; la otra puede encargarse de que, además, nos parezca razonable.

Cuando la disonancia cognitiva se convierte en coartada

¿Así es como de verdad funciona el autoengaño? Ahora es cuando desmonto mi propio texto.

Ojo. La disonancia cognitiva se ha convertido en una explicación popular de la lealtad política, las relaciones abusivas, las sectas y casi cualquier conducta que observamos desde fuera con una ceja levantada. Es tentador, y cómodo, porque el autoengaño siempre se ve mejor en cabeza ajena.

Pero el experimento de Festinger y Carlsmith no estudió parejas, votantes ni víctimas de maltrato. Estudió una situación muy concreta con estudiantes varones de Stanford, tareas aburridas, dos recompensas y una valoración posterior. Sus resultados apoyaron las predicciones de la teoría dentro de ese diseño. Saltar desde unas clavijas hasta explicar por completo por qué alguien permanece en una relación violenta no tendría ningún sentido. Porque la teoría puede iluminar parte del proceso, pero no sustituye el análisis del miedo, la dependencia económica, la presión del grupo, la violencia, el aislamiento o las consecuencias reales de salir. Si la usamos para concluir que una persona “se engaña porque quiere”, habremos convertido una herramienta psicológica en otra manera de culpabilizarla. Muy científico todo.

También puede servirnos de coartada personal. Basta con aprender el término para empezar a detectar disonancias por todas partes y sentir que comprender el mecanismo nos vuelve inmunes a él. Pero no, saber nombrar un sesgo nunca ha garantizado dejar de practicarlo. Muchas veces sólo nos permite justificarlo con mejor vocabulario.

¿Y entonces? ¿Cómo sabemos si estamos defendiendo una decisión o protegiendo nuestra identidad?

La primera opción es hablar con una persona cárnica y escuchar con detenimiento lo que tiene que decirte sobre lo tuyo. Pero como lo que más a mano tienes es un móvil con IA, y es bastante probable que lo uses antes de ir a contar nada a nadie, hazlo para jugar en tu contra.

A estas alturas de la película tú y yo sabemos que a la IA le encanta darnos la razón. Así que acudir a ella para seguir justificando nuestros argumentos podría ampliar ese relato y anclarlo con más fuerza (con las posibles consecuencias que esto podría tener).

No basta con decirle “no me des la razón”. Explícale tu caso (cuidado con los datos personales y no te explayes en intimidades) y pídele profundidad. Algunos ejemplos:

• “Separa los hechos verificables, mis interpretaciones y las suposiciones que estoy dando por ciertas”.

• “Construye el argumento más sólido en contra de mi decisión, sin caricaturizar mi postura”.

• “¿Qué información podría estar omitiendo porque perjudica la conclusión a la que quiero llegar?”.

Cuando te devuelva una respuesta que parece impecable, hazte una última pregunta, ya fuera de la pantalla: ¿Me está ayudando a pensar o me está ayudando a seguir teniendo razón?

Compartir

Recuerda que la IA sólo conoce lo que decidimos contarle. No ha presenciado la escena, no sabe qué omitimos y tampoco carga con las consecuencias. Podrá ordenar contradicciones, formular preguntas y enseñarnos el argumento que estamos evitando, pero la decisión de rectificar sigue ocurriendo fuera de la pantalla.

Esto trae bastante tela que cortar. La primera, que los detectores de IA no son del todo fiables (expliqué aquí por qué), y la segunda y objeto de este artículo, sobre cómo juzgamos el contenido de una idea. Spoiler: no por el qué se dice, sino por el quién lo dice (o lo escribe, en este caso la inteligencia artificial).

Veamos.

En este experimento1, un grupo de investigadores presentó a varias personas justificaciones de decisiones morales. Algunas las habían escrito participantes humanos; otras, modelos de lenguaje . Después se les pidió tres cosas:

1. Decir quién creían que había escrito cada respuesta.

2. Indicar si estaban de acuerdo con el juicio.

3. Indicar si estaban de acuerdo con la justificación.

El resultado es que las personas detectaron el origen mejor que al azar, pero no superaron el 75% de aciertos (en dos de los corpus, la precisión fue del 64% y del 71%). Es decir, reconocemos algunas huellas, pero seguimos siendo bastante vulnerables a nuestra propia seguridad.

Y ahora viene lo que viene a tambalearse en el ecosistema Substack con esto de aquí:

En el marco del nuevo reglamento europeo sobre inteligencia artificial, el AI Act, se introducen obligaciones de transparencia para determinados contenidos generados o manipulados con IA (aunque no significa que cualquier texto revisado o asistido por una herramienta tenga que aparecer automáticamente como “AI Generated”, la obligación depende del tipo de sistema, del contenido y del contexto de publicación). Por eso, la función que ha introducido Substack no parece ser simplemente una forma de cumplir la ley. También introduce una pregunta para quien lee: ¿cambia tu valoración cuando aparece una señal que atribuye el texto a una IA?

Pero, ¿y qué pasa cuando se separa el texto de la etiqueta “generado por IA”?

Vuelvo al experimento: los participantes tendían a estar menos de acuerdo con un juicio cuando creían que lo había escrito una IA, aunque el texto real procediera de una persona. He ahí la paradoja, como si la calidad del argumento fuese una cosa y su pasaporte otra.

Esto podría importar fuera del laboratorio.

En una clase, podemos evaluar de forma distinta una explicación idéntica si sabemos que la ha escrito un alumno, una alumna o un chatbot. En un equipo, podemos aceptar una propuesta porque la presenta una persona con autoridad y rechazarla cuando aparece etiquetada como “generada por IA”. En internet, podemos confundir la familiaridad del emisor con la solidez de la razón.

Por supuesto que la procedencia importa, porque puede afectar a la responsabilidad, la trazabilidad, la privacidad (y la posibilidad de reclamar). Pero una cosa es preguntar quién responde por el texto y otra usar la etiqueta como sustituto de la lectura.

Las limitaciones

El estudio tiene un desfase tecnológico evidente, pues los datos se recopilaron en 2024 y se utilizaron modelos de la familia GPT-3.5, que en la cronología de la IA pertenecen ya al paleolítico. Además, los participantes eran principalmente personas de Reino Unido y Estados Unidos, que respondían en inglés. Eso limita cuánto podemos generalizar los resultados a otros idiomas y modelos actuales. Pero no elimina la pregunta central: si creemos que el emisor es una IA, ¿cambiamos nuestra evaluación del contenido?

Que nos sirva como recordatorio, que nuestra evaluación tampoco es tan neutral como nos contamos. El test moral también aplica cada vez que decidimos si una razón merece ser escuchada.

La sorpresa

Esto me ha volado especialmente la cabeza, y supongo que es debido a que la máquina “parece” que escribe y argumenta mejor que nosotros: la investigación también encontró que, en dilemas morales personales y especialmente difíciles, algunas justificaciones generadas por IA recibieron más aceptación (repito, “algunas”, no cualquier dilema ni tampoco cualquier respuesta).

P.D. Por si te lo preguntabas, por supuesto que este texto (y todos los contenidos que se deriven de él para compartir en redes) tiene una base de IA. Si te interesa cómo trabajo con ella sin delegarle el criterio, suscríbete porque iré compartiendo el proceso.

Me niego a tener lavavajillas, limpiar es un gesto profundamente humano y me devuelve al cuerpo, ese que tengo en pausa frente a una pantalla llena de píxeles durante horas y medio adormecido. Me levanté de la silla primero a tender la lavadora porque hay en la limpieza una dimensión identitaria importante: la casa pulcra (o desordenada) habla de mi ritmo, de mi pausa o incluso de mi salud mental.

Sí, usar una bayeta, quitar la grasa de una sartén o barrer el suelo del salón es higiene, pero también una forma primaria de ordenación del mundo. Sigo viva, y por eso limpio. ¿O limpio porque sigo viva?

[…]

Lo hago para delimitar mi refugio y marcar la frontera entre el afuera y el adentro, porque limpiar también es decidir qué objetos merecen seguir a mi lado y cuáles deben terminar en la basura. Fregar me obliga a levantarme, a hacer fuerza con los brazos, agacharme, tocar el agua fría y notar el peso de las cosas.

Vuelvo atrás y recojo otra habitación para volver a huir de los píxeles y experimentar una reconexión física con lo tangible.

Hay algo liberador en la monotonía del gesto repetitivo, y que deseo compartirte antes de que delegues tu higiene en otra fémina:

No es raro que eso que se resistía frente a la pantalla aparezca de pronto mientras aclaramos una taza, o que la solución a un problema se ordene mientras doblas la ropa. No piensas a pesar de usar las manos, muchas veces lo haces gracias a que las estás usando.

Tampoco el significado de este gesto ha sido siempre el mismo ni se ha vivido en soledad. En diversas culturas, el mantenimiento del espacio conserva un valor ritual y colectivo.

En Japón, el ōsōji une al final del año a familias, colegios y empresas en una limpieza profunda que busca una pulcritud que también simboliza el cierre de un ciclo vital; la preparación del lugar para lo que empieza.

Algo semejante ocurre en China antes del Año Nuevo Lunar; o en las viejas tradiciones occidentales de la limpieza de primavera y las jornadas vecinales para arreglar un espacio público.

Cuando la limpieza se comparte, deja de ser una culpa doméstica o una tarea vergonzosa que debe ocultarse, se convierte en una manera de cuidar el entorno común y reconocer que todo lo que habitamos requiere atención.

El conflicto aparece cuando la sociedad de la productividad (la nuestra) rompe esta relación con el cuidado y clasifica las actividades humanas en dos categorías desiguales: lo que produce dinero y lo que tan sólo sostiene la vida —¿hubieran conseguido los hombres sus posiciones de liderazgo sin esas mujeres que sostenían todo lo que una vida requiere?—

A medida que las jornadas laborales se extendieron y las mujeres se incorporaron masivamente al mercado de trabajo fuera del hogar, la suciedad de la sociedad no desapareció. Como la responsabilidad dentro de la familia raras veces se repartió de forma equitativa, la solución dominante en las clases medias y altas fue transferir el trabajo a otra persona. Casi siempre, a otra mujer: con frecuencia migrante, en condiciones de informalidad y con sueldos que no compensan el desgaste físico. Se creó así una cadena silenciosa donde la emancipación profesional de una persona suele descansar sobre la invisibilidad de otra que limpia su baño o cocina su comida.

No se trata de demonizar el hecho de delegar. Una familia puede necesitar ayuda y remunerarla de manera digna y justa. Lo perverso surge cuando delegar nos sirve para fantasear con que el trabajo ha dejado de existir. Conozco a quien le avergüenza estar presente de quien limpia su casa por contrato. Prefiere entrar y observar, en la casa vacía, que los platos están ya guardados, la ropa huele a limpio y los suelos brillan.

La casa pareció mantenerse sola porque prefirió no mirar el cuerpo, el cansancio y el tiempo de quien estuvo allí limpiando.

Definitivamente, nuestra cultura admira la creación pero desprecia el mantenimiento.

Nos apasiona inaugurar, construir, estrenar y lanzar proyectos nuevos; en cambio, reparar, conservar o limpiar nos parece un estorbo, una interrupción indeseada que nos quita tiempo de nuestro “trabajo real”.

Es exactamente aquí, en esta incomodidad social hacia el trabajo físico y el deseo de hacer invisible el mantenimiento, donde irrumpen la inteligencia artificial y la robótica doméstica.

En este punto se entiende el experimento de Shift, una empresa de Nueva York que ofrece limpiar pisos de forma gratuita a cambio de algo más valioso que el dinero: datos. La persona encargada de la limpieza acude a las casas portando una cámara que graba cada uno de sus movimientos en primera persona. Registra la presión exacta de los dedos al pasar la bayeta, el quiebro de la muñeca para sortear un adorno delicado, la inclinación de la espalda o la duda momentánea para discernir si un papel arrugado es basura o un documento importante. Todas esas horas de grabación se transforman en algoritmos para entrenar a los futuros robots domésticos.

Este trato sintetiza toda la lógica de nuestra época. Si durante siglos, los gestos de la limpieza fueron considerados labores menores e improductivas, de pronto, la industria tecnológica descubre que esos mismos movimientos corporales son oro si se pueden convertir en código. No es que hayamos aprendido a valorar el gesto humano de cuidar el espacio, lo que se ha descubierto es el valor financiero de automatizarlo para siempre.

La promesa de la casa autónoma resulta seductora porque responde a ese anhelo de no mirar el trabajo de mantenimiento. Pero la tecnología no borra las jerarquías sobre las que se construye. Para que el robot del futuro sepa cómo doblar una sábana o limpiar un cristal, hoy tiene que haber una persona de carne y hueso agachándose en un salón ajeno, cobrando un sueldo modesto y llevando una cámara colgada para entregar sus saberes corporales a una corporación.

Quizá la llegada de máquinas que asuman las tareas más duras o tóxicas sea un avance deseable si evita el desgaste físico de las personas. No obstante, lo importante de hoy es saber y entender qué relación queremos mantener con la materia, con la intimidad y con el mantenimiento del mundo. Si automatizamos la limpieza sólo porque consideramos indigno cualquier esfuerzo que no genere una rentabilidad económica, estaremos perdiendo un lazo básico con nuestro propio cuerpo y con los espacios que habitamos.

¿Quién sostiene nuestras vidas y bajo qué condiciones cuando cerramos la puerta?

Deja un comentario

P.D. A fecha de publicar este artículo, compruebo que la misma empresa ya ofrece también la posibilidad de enviar personas a cocinar a tu casa. Gratis, bajo la condición de ser grabadas mientras cocinan…

—Vale, el mejor modelo de IA no existe. Pero entonces, ¿qué hago yo con mi vida, mis pestañas abiertas y mi suscripción mensual?

¿No te parece que cada semana ocurre un nuevo acontecimiento histórico porque ha salido oootro modelo que razona mejor, programa mejor, hace vídeos mejor y, si le das permiso, te baja hasta la basura?

Que sí, las herramientas mejoran, bajan de precio, amplían posibilidades y se copian unas a otras con una velocidad que hace llorar al departamento jurídico que no tengo.

Y como todo esto me lo como yo (como si no bastara con ser persona, autónoma, profesora, consultora, directora de mi hogar y señora que intenta terminar al menos una tarea antes de comer), vivo actualizándome como si yo misma fuera una app. Leo y escucho noticias sobre las últimas novedades de la IA y me entran unas ganas locas de optimizar hasta a mi madre. Pero entonces me digo:

—Chica, no necesitas optimizar tu sistema de trabajo oootra vez. Ponte ya a trabajar.

A falta de una cura contra la curiosidad tecnológica, que no existe y probablemente tendría lista de espera, voy a aplicarme una regla sencilla: no probarlo todo. Parece poco, pero es muchísimo.

De ahí salen estos mandamientos. Para aplicármelos a mí misma, pero también para contártelos a ti, por si te interesa rezar conmigo:

1. Elegirás una IA generalista que resuelva aproximadamente el ochenta por ciento de tus tareas habituales.

2. Incorporarás herramientas especializadas sólo cuando exista una necesidad real. No cuenta querer probar el nuevo modelo de vídeo justo el día de su lanzamiento.

3. Probarás cada herramienta con tres tareas propias. Tres, no treinta. Y no la pruebas con el ejemplo espectacular de su página de inicio, mira primero qué hace con tu idea a medio cocer.

4. No añadirás una herramienta porque les guste a tus amigos. La incorporarás sólo cuando resuelva un problema que realmente tengas.

5. No confundirás novedad con progreso. Que una herramienta haga algo distinto no significa que vaya a ayudarte a trabajar mejor.

6. Cambiarás de herramienta cuando la mejora compense el coste del cambio. Migrar documentos, reconstruir procesos, reaprender y modificar hábitos cuesta tiempo y dinero.

7. Revisarás el ecosistema de vez en cuando. Una vez al mes, una vez al trimestre... No cada vez que se proclame la llegada de una nueva reina digital.

…y al séptimo día cerró dieciséis pestañas, canceló una prueba gratuita y empezó el proyecto.

¿Qué modelo de IA es el mejor? Te resumo el reel: Claude.

***

Vale. Pero ¿el mejor haciendo qué? Como diría un gallego…

…Pues depende

Depende de lo que quieras hacer con él. Para cortar pan, mejor un cuchillo de sierra; para sopa, una cuchara (que no cucharón).

Sí, existen los modelos de frontera, esos que se disputan cada semana el podio de los gráficos semanales. Pero no existen herramientas ganadoras en términos absolutos. Existen herramientas más adecuadas para unas tareas que para otras. Lo demás es marketing a metralla.

Claude dispone de un sistema que puede intervenir en el proyecto, y desde luego que destaca en escritura, análisis, programación o tareas largas de varios pasos. Sin embargo, no genera fotografías o ilustraciones como lo hacen los modelos especializados en imagen. Sí puede interpretar imágenes y construir diagramas, crear gráficos, diseñar prototipos o producir determinados recursos visuales. Pero no es lo mismo pedirle un panel para visualizar datos que generar la fotografía cinematográfica de una mujer atravesando Tokio bajo la lluvia. De hecho, esto es precisamente un valor diferencial de Anthropic, que establece esa diferencia de forma explícita.

Entonces, ¿es Claude el mejor?

Puede serlo para la tarea de quien ha grabado el reel, y ahí está el matiz, hay que saber el criterio con el que la estamos juzgando.

Una creadora audiovisual puede preferir Flow porque genera imágenes y vídeos sin salir de la misma interfaz; una profesora quizá valore más la conversación por voz; una empresa puede priorizar la privacidad, la integración con sus documentos o el coste… y todos podrían tener razón.

¿Tienes tecnoestrés?

Anthropic, OpenAI, Google y todas sus primas hermanas compiten por conseguir modelos más capaces, baratos, rápidos y autónomos. No paran de publicar benchmarks porque necesitan convencer sobre todo a sus inversores y demás fauna. Pero esa es su carrera, la nuestra debería ser otra.

No obstante, si todos estos cambios tan rápidos te agobian, no te preocupes que cuando estalle la burbuja ya todo se estabilizará y, por tanto, los cambios se ralentizarán.

Traigo tres noticias:

• La primera es que nosotros, los humanos que no trabajamos en compañías tecnológicas, no necesitamos ganar una clasificación de modelos. Necesitamos encontrar soluciones a nuestras necesidades. Cómo hacer (mejor): un informe, preparar una clase, analizar unos documentos, atender a un cliente, crear una imagen o dejar de perder tardes enteras copiando información entre dos excels.

• La segunda es que perseguir cada novedad puede ser menos productivo que dominiar una herramienta suficientemente buena. Para la gran mayoría de los mortales como tú y yo, ya tenemos suficiente inteligencia para poder mejorar muchísimo en lo nuestro (ya sea un proyecto personal o profesional). Ojo, que si tu IA de turno te ofrece soluciones mediocres, quizá es que la pregunta o el proceso también lo eran. Por eso, puede suceder que cambiar de modelo aporte una mejora del cinco o del diez por ciento, pero mejorar el proceso completo e integrando la IA con cabeza puede multiplicar x2 (como poco) el resultado.

• La tercera te la resume aquí:

Y lo explicó muy bien en este artículo de La Vanguardia.

No obstante…

—¿Para qué voy a empezar hoy si mañana saldrá algo mejor?

Pues porque mañana, en efecto, saldrá algo mejor.

Y pasado mañana también. Utilizar este argumento para no moverse ni hacer nada es como negarse a comprar un ordenador porque el próximo año habrá uno más potente.

Pensemos en una pequeña academia que utiliza IA para preparar materiales o responder correos. Puede dedicar semanas a decidir qué modelo redacta ligeramente mejor. Pero si sus documentos están desordenados, las instrucciones (los prompts) no están trabajadas, o no tienen una metodología y nadie revisa las respuestas, el problema no está en el modelo, está en el sistema.

Sin duda, elegir la tecnología es importante. Pero no sustituye el trabajo de ordenar la información, rediseñar procesos y formar a las personas.

De hecho, un informe de la OCDE publicado en mayo de 2025 señala que la falta de competencias en IA y de madurez de los datos son barreras fundamentales para su implantación. También advierte de que muchas empresas tienen dificultades para delimitar el problema de negocio que quieren resolver antes de escoger la tecnología.

No me digas que no bastaba con pagar la suscripción…

Ejem. La IA es sólo una pieza del engranaje. Por eso, cuando evaluamos una herramienta, conviene mirar algo más que su inteligencia aparente:

• Qué tarea concreta debe resolver.

• Qué información necesita para hacerlo.

• Cuánto cuesta usarla de forma recurrente.

• Qué ocurre con los datos que introducimos.

• Cómo comprobamos la calidad del resultado.

• Cuánto trabajo exige cambiar todo el proceso cuando aparece otra herramienta.

La supervisión humana no es el adorno ético que se coloca al final de una presentación corporativa, es parte del sistema.

También lo son el contexto, la memoria acumulada, las instrucciones, los criterios de calidad y la decisión de cuándo no utilizar inteligencia artificial.

En definitiva, el modelo importa, pero no trabaja solo. Mi método para no probarlo todo te lo cuento en la próxima edición…

Referencias:

OECD/BCG/INSEAD (2025), The Adoption of Artificial Intelligence in Firms: New Evidence for Policymaking, publicado el 2 de mayo de 2025.

Pero eso está tan instaurado que ya se presupone y nunca más se habla de ello.

De lo que sí se habla es del viraje hacia el AI first. Pero tampoco es nuevo, Sundar Pichai (CEO de Google) dijo en 20161: “De cara al futuro, el próximo gran paso será que el propio concepto de «dispositivo» vaya desapareciendo. Con el tiempo, el ordenador en sí mismo —sea cual sea su formato— se convertirá en un asistente inteligente que te ayudará a lo largo del día. Pasaremos de un mundo en el que prima lo móvil a uno en el que prima la inteligencia artificial”.

[Y esto implica que los móviles también pasarán de moda, y la IA la llevaremos encima de otra manera, pero eso da para otro artículo]

Entonces, ¿qué significa, y qué implica, ser AI first? Porque esto no va de usar ChatGPT para todo, eso sería más bien pereza first (auqne esto también tiene mercado). La principal premisa es comprender que muchas tareas cognitivas ya no son exclusivamente humanas.

Inquietante, e importante el matiz. Las diferencias:

- Una empresa que simplemente usa IA puede pedirle que redacte correos, transcriba y resuma reuniones o cree imágenes para rrss.

- Una empresa AI first se pregunta antes por qué existen esas reuniones, quién necesita realmente ese correo, qué parte del proceso puede automatizarse, qué datos son fiables, qué riesgos aparecen y dónde debe seguir interviniendo una persona.

Es decir, la primera compra herramientas, la segunda cambia su arquitectura mental. Y aquí empieza el problema, claro. Porque cambiar herramientas es relativamente fácil pero cambiar criterios, no tanto. 2

Ser AI first exige asumir que la IA es una forma transversal de pensar procesos.3 Afecta a producto, comunicación, recursos humanos, operaciones, formación, atención al cliente, análisis de datos... Es decir, afecta a casi todo lo que ayer se resolvía con reuniones y PowerPoints con degradado azul.

Entonces, ¿qué parte de este sistema existe sólo porque antes no teníamos otra manera de hacerlo?

En recursos humanos, por ejemplo, una mentalidad AI first no consistiría sólo en filtrar currículums automáticamente. Implicaría rediseñar cómo se describen los puestos y se detectan habilidades, de qué manera se acompaña la formación interna, o cómo se evalúa el desempeño, por decir algunas.

En educación ocurre algo parecido. Una institución AI first es la que rediseña la evaluación porque entiende que pedir un ensayo genérico para casa ya no mide lo mismo que medía antes.

La mentalidad AI first también obliga a revisar el concepto de productividad. Durante décadas hemos asociado producir más con trabajar mejor. Más correos, más informes, más entregables, más contenido, más ruido. La IA puede multiplicar esa lógica hasta el absurdo, porque si antes una persona podía escribir tres propuestas al día ¿por qué no treinta?

M a g n í f i c o.

¿Y quién va a leerlas? ¿Otra IA? ¿Una cadena infinita de máquinas escribiéndose entre ellas mientras los humanos nos quedamos masticando chicle y mirando al infinito?

La verdadera productividad AI first no debería medirse por volumen. Menos tareas innecesarias y menos fricción absurda, por favor.

Sin duda, la parte más importante es la gobernanza. Porque no puede ser aquello de automatiza primero y pregunta al abogado después.

Una estrategia seria debería empezar por clasificar tareas. Y aquí entra la dimensión ética como parte del diseño: cuáles son repetitivas, cuáles requieren juicio, cuáles implican datos sensibles, cuáles afectan a derechos, cuáles deben tener supervisión humana y cuáles directamente no conviene automatizar. Porque hay una diferencia enorme entre usar IA para ordenar documentos internos y mejorar procesos, o usarla para decidir si una persona accede a un empleo o una ayuda pública.

También hay una consecuencia identitaria. Antes, una parte de nuestro valor profesional residía en ejecutar bien una tarea. Pero ahora, muchas de esas ejecuciones se han abaratado. Ya no basta con hacer o saber hacer. El profesional AI first necesita memoria para detectar incoherencias, lectura profunda para no tragarse basura bien redactada, criterio para distinguir señal de ruido y humildad para reconocer que la máquina sí puede ayudarle mucho.

Por otro lado, creo que se da la paradoja de que cuanto más potente sea la IA, más importantes son nuestras capacidades humanas (es más difícil detectar la paja del grano). Y de ahí lo de preguntar bien, dudar, escuchar, relacionar ideas, entender el contexto, leer (¡y hablar!) a la gente…

—Qué atraso tan moderno, tener que volver a pensar —será capaz de decirme mi hija en unos años, cuando discutamos sobre las diferencias entre los cerebros biológicos y los de silicio.

Hay que aceptar que la máquina ya forma parte del escenario y que, precisamente por eso, necesitamos rediseñar el papel humano con más intención. Porque el futuro será de quienes sepan construir mejores preguntas y mejores límites. Y eso, por desgracia para los amantes del botón mágico, todavía exige pensar.

Suscríbete ahora

El análisis de hoy se relaciona con la charla “Ámbitos de protección de la persona frente a la IA: una mirada multidisciplinar”, celebrada el 13 de mayo, dentro del I Encuentro Internacional de Derechos Digitales.

Uno de los ponentes preguntó a la audiencia:

Si esta presentación que estoy haciendo fuera una evaluación académica y os dijera que la he escrito totalmente con ChatGPT, ¿debería suspender? ¿Debería recibir una mala nota? ¿Debería ser sancionado?

“PUES DEPENDE”, continuó Winston Alejandro Aquije Siveroni, del Max Planck Institut für Innovation und Wettbewerb. Depende de lo que se esté evaluando.

Si evaluamos oratoria, quizá da igual que el texto haya sido escrito con ayuda de una IA. Si evaluamos capacidad de síntesis, quizá importa bastante.

El programa oficial de la jornada situaban todas las conversaciones en torno a derechos fundamentales, marco europeo, privacidad, responsabilidad institucional, supervisión y rendición de cuentas. Mucha temática “ligerita”.

Winston lo formula con un término prestado de la psicometría: la validez de la evaluación. Y esto significa preguntarse si la prueba mide de verdad aquello que dice medir.

Él plantea que las políticas de integridad académica no deberían centrarse sólo en la conducta moral del alumno, sino en la validez de la evaluación. Es decir, si la prueba mide realmente aquello que dice medir. En su intervención defendía cambiar el foco desde la persecución y detección hacia el rediseño de la enseñanza y de la evaluación. Porque detectar si un texto ha sido generado por IA es difícil, y sancionar con indicios débiles puede afectar incluso al derecho de acceso a la educación.

La trampa no siempre está en el alumno

Hasta ahora, muchas instituciones educativas han reaccionado ante la IA generativa como quien tapa una gotera con un cartel de “prohibido mojarse”. Y la reacción es comprensible porque ChatGPT puede escribir ensayos, resumir artículos, generar argumentos, corregir estilo, proponer bibliografía, traducir, ordenar ideas…

El dilema es que prohibirlo todo nos deja en un lugar bastante pobre. Algo así como pensar que el problema de la carretera son los coches y no el diseño de las curvas, la señalización, la velocidad permitida o el señor que conduce mirando TikTok.

Si una tarea puede resolverse copiando una pregunta en ChatGPT y pegando la respuesta sin que el profesor detecte nada ¿será que el problema no es sólo ChatGPT?

Miremos entonces a la tarea.

Durante años hemos usado trabajos escritos como si fueran equivalentes automáticos de aprendizaje. Entregar páginas era sinónimo de haber pensado. Citar autores era sinónimo de haber leído.

Pero

el producto final ya no prueba por sí solo el proceso mental.

Y si el producto final ya no prueba el proceso, por favor, miremos el proceso. Uf qué pereza, ¡toda una oportunidad!

Descarga cognitiva. Cuando pensar empieza a parecer opcional

Aquí entra otro concepto potente: la descarga cognitiva. Ojo, que este concepto no nació con la IA, es mucho más antiguo. Usar una agenda para no recordar una cita, apuntar la lista de la compra, poner una alarma, usar la calculadora o consultar a Google son formas de descargar parte del esfuerzo mental en una herramienta externa.

Hasta ahí, todo bien. (O no. ¿Te acuerdas de cómo se dividía con decimales?)

La cuestión es que ha cambiado la escala. Lo que la IA generativa puede descargar es juso lo que comentábamos de la planificación, redacción, síntesis, jerarquización, argumentación, tono, comparación, traducción... Todo esto implica que nos puede ayudar a hacer una parte del camino y, ojo que aquí está la trampa, puede hacerte creer que has caminado.

Eso es lo peligroso.

Usar la IA no es malo en sí mismo. La UNESCO publicó en 2023 una guía sobre IA generativa en educación e investigación donde no plantea un rechazo frontal, sino una aproximación centrada en lo humano, con regulación, protección de datos, diseño pedagógico y uso ético, seguro, equitativo y significativo.

La Comisión Europea también ha actualizado sus orientaciones para docentes sobre uso ético de IA y datos en educación, precisamente porque la IA ofrece oportunidades, pero también abre preguntas pedagógicas, legales y éticas.

El problema, por tanto, no es usar IA. Lo malo es no saber qué parte de ti se ha quedado sin entrenar mientras la usabas.

La diferencia entre apoyarse y tumbarse

Hay una diferencia bastante clara entre usar la IA como andamio y usarla como exoesqueleto para una mente que ha decidido no levantarse del sofá.

Usarla como andamio sería algo así: le pido a la IA que me explique un concepto difícil de tres formas distintas. Luego cierro la pantalla e intento explicarlo yo, y lo reescribo a mano. Le hago una foto a mi texto y le pido que critique mi argumento. Luego decido qué crítica acepto y cuál no.

Le pido que me proponga una estructura. Luego la rompo, la rehago, la adapto y la convierto en mía. Le pido que me haga preguntas. Luego respondo desde mi memoria, mis lecturas, mis dudas y mis contradicciones.

Si se usa así es probable que mejore el aprendizaje.

Pero usarla como sustituto sería otra cosa: le pido que me escriba el trabajo completo. No entiendo bien lo que entrega, pero suena académico. Cambio tres frases para que no parezca tan de máquina. Lo entrego. Y rezo para que no me pillen.

Aquí es donde aparece el gran reto educativo. No podemos diseñar políticas pensando sólo en pillar al tramposo. Primero, porque los detectores de IA son imperfectos. Segundo, porque se puede castigar injustamente. Tercero, porque nos empuja a una universidad policial, obsesionada con vigilar, detectar y sancionar, en vez de enseñar mejor.

De hecho, el Reglamento Europeo de Inteligencia Artificial considera de alto riesgo algunos sistemas de IA usados en educación, entre ellos los destinados a evaluar resultados de aprendizaje o detectar conductas prohibidas durante exámenes. Es decir, Europa ya está diciendo algo importante: cuando la IA entra en evaluación, estamos jugando con decisiones que pueden afectar trayectorias educativas.

El diploma como promesa social

Winston decía algo que me parece clave, el diploma (llámalo licenciatura, grado o lo que la ley de turno convenga) tiene un valor comunicacional. Le dice al mercado laboral que esa persona ha adquirido determinados aprendizajes. Pero si la evaluación deja de medir aprendizaje, el diploma se convierte en un souvenir. Muy bonito, con membrete, pero souvenir.

Aquí hay dos riesgos que avanzan en paralelo. Por un lado, que los estudiantes usen IA para simular competencias que no tienen. Y por otro, que las instituciones respondan con vigilancia tecnológica sin revisar si sus pruebas siguen teniendo sentido.

Es decir, el alumno finge aprender y la institución finge controlar. Un precioso pacto de mediocridad.

Entonces, ¿evaluar para aprender, o evaluar para certificar?

Rediseñar la evaluación es lo ideal, pero tremendamente complejo. Porque suena precioso hasta que recuerdas que un profesor puede tener 140 alumnos, tres grupos, burocracia institucional, correos sin responder y una plataforma educativa del siglo pasado.

Las preguntas (al alumno y a la institución)

Tampoco se trata de volver al examen oral medieval con toga y tribunal severo. Habría que volver a combinar procesos y defensas. Pedir borradores, decisiones justificadas, diarios de aprendizaje, exposiciones orales, preguntas en directo, comparación entre versiones, reflexión sobre el uso de la IA y evidencias de comprensión.

No basta con preguntar al alumno “¿has usado IA?”. Hay que preguntarle:

• ¿Para qué la has usado?

• ¿Qué parte has delegado?

• ¿Qué parte has corregido?

• ¿Qué errores detectaste?

• ¿Qué cambiarías ahora?

• ¿Qué puedes explicar sin mirar la pantalla?

Pero hay otra serie de preguntas que la institución se tiene que hacer a sí misma antes de juzgar a nadie:

• ¿Qué estamos evaluando exactamente?

• ¿Lo hemos enseñado?

• ¿Qué grado de independencia respecto a la IA esperamos del estudiante?

• ¿Qué nivel de transparencia exigimos sobre su uso?

• ¿La prueba que hemos diseñado mide aprendizaje, o sólo capacidad de entregar un producto pulido?

Hasta que la institución no responde a sus propias preguntas, las del alumno son trampa. Le pedimos transparencia sobre un uso cuyas reglas no hemos definido.

ChatGPT no escribió tu tesis

Por eso me gusta tanto el título del proyecto de Winston: “ChatGPT escribió mi tesis”, porque condensa el miedo de una época. Entonces, ¿queremos estudiantes que entreguen buenos productos? ¿O queremos personas capaces de pensar, explicar, discutir, revisar, sostener y transformar lo que aprenden?

Cómo funciona este texto

Ahora la deconstrucción de mis propios argumentos. Estas son las costuras de lo que acabas de leer:

• Este texto usa un reencuadre bastante evidente. Desplaza el foco desde “el alumno tramposo” hacia “el sistema educativo mal diseñado”. Es útil porque permite pensar mejor el problema, pero también puede suavizar demasiado la responsabilidad individual.

• Hay una posible falacia del falso dilema cuando contrapongo vigilar frente a rediseñar. En la práctica, harán falta ambas cosas, normas claras y mejores diseños. Pero el énfasis está puesto en rediseñar porque la vigilancia, si va sola, suele acabar en burocracia, sospecha y software caro.

• También hay sesgo de confirmación, porque este tema encaja demasiado bien con mi obsesión habitual: identidad, pensamiento crítico, memoria, IA y el riesgo de delegarnos hasta quedarnos huecos. Vamos, mi parque temático. Por eso conviene contrastarlo con docentes que ya están diseñando buenas evaluaciones con IA y con estudiantes que la usan para aprender mejor, no para impostar.

P.D.

Referencias

Comisión Europea. (2022). Ethical guidelines on the use of artificial intelligence (AI) and data in teaching and learning for educators. Oficina de Publicaciones de la Unión Europea. https://education.ec.europa.eu/focus-topics/digital-education/actions/plan/ethical-guidelines-for-educators-on-using-artificial-intelligence

Comisión Europea. (2024). Regulation (EU) 2024/1689 of the European Parliament and of the Council of 13 June 2024 laying down harmonised rules on artificial intelligence (Artificial Intelligence Act). Official Journal of the European Union. https://eur-lex.europa.eu/eli/reg/2024/1689/oj

Encuentro Internacional de Derechos Digitales. (2026) https://encuentroderechosdigitales.com/

Gobierno de España. Ministerio para la Transformación Digital y de la Función Pública. (2026, 22 de abril). El I Encuentro Internacional por los Derechos Digitales reúne a 50 referentes nacionales e internacionales en Barcelona. https://digital.gob.es/comunicacion/notas-prensa/mtdfp/2026/04/el-i-encuentro-por-los-derechos-digitales-reune-a-50-referentes-

UNESCO. (2023). Guidance for generative AI in education and research. https://www.unesco.org/en/articles/guidance-generative-ai-education-and-research

Es una sección que no es nueva, lo hago en casi todos estos textos que tú lees en diagonal tan ricamente. Algunos trucos los hago a propósito, como el hecho de empezar siempre con anécdotas (y así anclar en tu cabeza el dato que impacta) para luego tratar de explicar el sistema… aunque siempre hay más fallas que trato de descubrir y desglosar.

¿Y para qué me sirve conocer los sesgos con los que yo misma escribo?

En principio, para ayudarme a pensar mejor. Me recuerdo que todo este circo de Substack lo monté “por el pensamiento crítico”.

Pero

El pensamiento crítico no existe

Léete este artículo de mi amigo Sergio Parra, que ha sido el germen del que estás leyendo ahora.

Sapienciología

No vuelvas a decir que una opinión está sesgada

Deja de tildar las opiniones ajenas de sesgadas. Si crees que algo es incorrecto, simplemente di que está equivocado y aporta tus argumentos. El uso constante del término «sesgo» se ha convertido en un atajo intelectual que, paradójicamente, delata nuestra propia falta de neutralidad…

Read more

6 months ago · 25 likes · 4 comments · Sergio Parra

Decía que ese pensamiento crítico que Sergio disecciona tan bien en ese y otros artículos es, en realidad, un mito. Para tu lectura diagonal, mi resumen de su texto es que somos esclavos de nuestra biología y del entorno que nos moldea. Y eso significa que es imposible llegar a la pureza en nuestros argumentos.

Pero como la (sesgada) opinión de mi amigo sapienciólogo sí me importa, pues me ha dejado pensando en si eliminar o no el dichoso meta-análisis. Definitivamente no quiero eliminarlo. Así que me concederé una defensa provisional: su señoría, no lo hago para alcanzar la verdad, sino para mapear mi propia subjetividad. Que lo continuaré haciendo en futuros textos porque así es como dejaré de ser una analfabeta de mi propio autoengaño.

O eso creo.

Entonces, como sujeto que sabe que se autoengaña, ¿quién soy yo?

Construí todo el universo Experimentando (ensayos, fotografía, poemas…) en base a esta pregunta y me doy cuenta que ser uno mismo es, en realidad, el mayor de los sesgos. Todo lo demás (opiniones, gustos, certezas, heridas, manías, lecturas) viene montado encima.

Repito. Lo del meta-análisis no lo uso, ni lo usaré, para demostrar que soy objetiva. Lo haré para dejar rastro de mi subjetividad, para hacerme consciente de mis propios límites.

Oh! Ahora que ya acaba esta especie de manifiesto editorial me doy cuenta de que

Espera. ¿Podría usar otra red neuronal que me ayude a salir de esta jaula? ¿Quién soy cuando la máquina piensa por mí?

To be continued…

“El pensamiento crítico no existe, lo que existe son sistemas para someter críticamente lo que estás opinando y deben estar fuera de la cabeza: protocolos, ciencia, gente intentando desmontar lo que dices, checklists…” Parra dixit.1

P.D. He usado a Sergio al inicio como argumento de autoridad invertido. Lo menciono sin contextualizarlo bien para destruir mi propia premisa inicial (que el pensamiento crítico es posible). Y encima lo hago a base de cherry picking, cogiendo sólo lo que me interesa. Dejo más contexto para el final, cuando ya me sirve mejor como cierre. Va, que acabo con el bucle, porque hoy pienso esto pero, querida persona que lee en diagonal, mañana déjame que te convenza de lo contrario.

En este artículo lo explican con detalle. La gracia de este experimento es que sirve para estudiar cómo razona una IA. El modelo fue entrenado con libros, periódicos, revistas científicas, patentes y textos legales en dominio público, todo en inglés y anteriores a esa fecha.

Le preguntan por Hitler, y lo interpreta como un posible dictador que intentaría consolidar el poder. Ve el peligro autoritario pero no puede ver Auschwitz. No puede ver la maquinaria completa del horror porque, para esta IA, eso todavía no existe.

También le preguntan por una especie de internet/IA descrita como “máquinas pensantes” conectadas globalmente. Talkie lo ve posible, pero identifica como gran barrera la diversidad de lenguas y propone algo parecido a una lengua universal. Luego añade que depender demasiado de esas máquinas podría impedir que los jóvenes aprendan a valerse por sí mismos. Ejem.

En la parte financiera, Talkie recomienda invertir en ferrocarriles, minería, amianto (jajaja) y empresas industriales de la época. El artículo aclara que, desde la lógica de 1930, esto no es nada absurdo.

Cuando le preguntan cómo será el mundo en 2026 patina con entusiasmo utópico: imagina un futuro con pocos policías, sin ejércitos permanentes y con crimen casi inexistente gracias a la expansión de la educación.

Qué ternura. Dan ganas de abrazar a Talkie y sentarla a ver el telediario.

El caso es que tener ese corte temporal le evita un problema habitual en inteligencia artificial: la contaminación de benchmarks, es decir, que el modelo haya visto antes las preguntas con las que luego se le evalúa. Este experimento nos recuerda que los puntos ciegos de una IA dependen radicalmente de los textos con los que fue entrenada.

Pero esto funciona casi como una radiografía de cualquier modelo de IA actual. Si Talkie está encerrada en 1930, los modelos actuales también están encerrados en otra cosa: internet, sus sesgos, sus modas, sus jerarquías, sus clichés y sus peleas de bar con interfaz bonita. La diferencia es que a Talkie le vemos la jaula.

Pienso un rato y me obligo a admitir que toda inteligencia tiene archivo, la mía (la humana) también.

Porque yo también pienso desde mis lecturas, desde mis padres, desde mis profesores, desde los anuncios que me persiguieron, desde lo que me dijeron de niña, desde las películas que vi demasiado pronto. También desde las palabras que tengo disponibles para nombrar lo que (me) pasa.

De humana que escribe a humano que lee, esto es lo que saco del experimento: que muchas decisiones malas no nacen de razonar mal, sino de razonar bien con un marco incompleto. Solemos mirar las piezas disponibles y creemos estar viendo el tablero entero. Pero no, sólo estamos viendo hasta 1930.

Por eso, la próxima vez que una IA te responda con una claridad que abruma, casi humana, pregúntate: ¿qué mundo está dando por sentado? ¿qué futuro no puede imaginar? ¿qué tablero está viendo? ¿y qué partida se le está escapando?

Suscríbete ahora

Cómo funciona este texto

Ahora la deconstrucción de mis propios trucos. Estas son las costuras:

• Antropomorfización: presento a Talkie como una criatura ingenua, casi achuchable. Funciona para acercar el tema, pero conviene recordar que no “piensa” como una persona, sino que calcula desde los textos que ha recibido.

• Apelación a la emoción: sentir ternura por una IA es una maniobra retórica para convertir al lector en cómplice emocional de la condescendencia hacia el modelo. Esa emoción se moviliza para que la conclusión final (nosotros también somos Talkies) golpee con más fuerza.

• Falacia de generalización: los modelos contemporáneos se entrenan con datos multitemporales, contradictorios, con representaciones de múltiples puntos de vista; su “jaula” no tiene la coherencia monolítica de Talkie. La generalización ignora la diferencia de escala y diversidad de datos.

• Falacia narrativa: ordeno los ejemplos para que parezcan conducir de forma natural a una conclusión elegante. Funciona, pero simplifica la complejidad del experimento.

• Sesgo de selección: además, elijo los casos más llamativos (Hitler, amianto) porque refuerzan mejor la tesis. Seguramente hay respuestas menos espectaculares que aquí no aparecen.

• Sesgo retrospectivo: desde 2026 es fácil reírse de sus predicciones porque ya sabemos lo que ocurrió después. Eso no nos hace más listos, sólo más tardíos. Nosotros también estamos antes de algo que aún no vemos.

Para seguir jugando con Talkie: https://huggingface.co/talkie-lm

Decrypt. Lanz, J. A. (2026). This AI Was Trained Only on Pre-1930 Text. We Asked It About Hitler, Stocks, and the Future.

Levine, N., Duvenaud, D., & Radford, A. (2026). Introducing talkie: a 13B vintage language model from 1930.

Pero esto no va de productividad. Va de algo bastante más feo.

¿Pensar va a seguir siendo una actividad humana, o vamos a dejarlo en manos de una prótesis muy obediente y ligeramente opaca? Es decir, si estamos ampliando la cabeza o subarrendándola. Porque una cosa es usar una herramienta como quien se pone gafas, y otra bastante distinta es dejar de mover las piernas porque alguien te ha traído una silla con motor. Dice José Antonio Marina que no se puede pensar sin memoria, y ahí aparece el primer peaje. Si externalizamos demasiadas cosas, igual no nos volvemos más libres sino más torpes.

Es decir, que la diferencia no está en la máquina sino en la parte de ti que dejas de entrenar. Por eso me fascina tanto este debate tramposo entre los apocalípticos e integrados.

Como diría Jack el destripador, vayamos por partes (sí, este chiste aún sale de mi mollera millenial, qué le voy a hacer si soy de los ochenta).

Cara A: La IA nos volverá idiotas

Hay quien cree que resistirse a una herramienta equivale a conservar la dignidad. Que mejor no tocar nada de IA, que todo esto es poco menos que una plaga digital y que lo más digno sería resistir con un boli Bic hasta el final. Quizá no tan extremo, pero está claro que externalizar medio cerebro a una máquina no sale gratis:

- La propiedad intelectual: gobiernos, oficinas de copyright y tribunales siguen debatiendo cómo encaja el entrenamiento de modelos con el uso de obras protegidas y qué derechos o compensaciones corresponden a sus autores. La IA canibalizando la misma creatividad que dice potenciar.

- El impacto ambiental: crear y mantener los centros de datos necesarios para alimentar toda esta feria está disparando emisiones de carbono y tensionando la red eléctrica global. Microsoft reconoce en sus propios informes que sus emisiones han subido un 30%. 1

- Los sesgos: si entrenas sistemas con datos sesgados, lo que obtienes es prejuicio a velocidad industrial. La UOC ya advierte que, sin supervisión humana, la IA en los RRHH puede amplificar la discriminación que tanto nos ha costado combatir.2

Cara B: La IA nos hará ser superhumanos

Nos centramos en los LLM pero es que la IA es mucho más que eso, es una tecnología que está haciendo cosas útiles de verdad. En cribado de cáncer de mama, por ejemplo, sistemas de visión artificial han mostrado aumentos de detección reales y reducción de carga de trabajo3. En predicción de inundaciones, modelos de procesamiento de datos ya mejoran las alertas en países donde antes faltaban datos de calidad4. O sea, que no todo es un becario tramposo escribiendo copys en LinkedIn. A veces es tecnología seria resolviendo problemas serios a través de arquitecturas que no tienen nada que ver con el lenguaje, pero sí con la eficacia.

Pero volviendo a las IAs Generativas, a los chatgepetés y géminis de turno, resuelven muy bien el cómo. Cómo ordenar, resumir, clasificar, iterar, recombinar, producir una primera versión decente de casi cualquier cosa. Es magnífica para la creatividad funcional, por llamarlo de alguna manera. Pero el para qué, el desde dónde, el esto conviene y el esto es una barbaridad aunque suene elegante, eso sigue dependiendo de nosotros. La máquina enlaza; el sentido, de momento, todavía lo ponemos los humanos. Y menos mal.

Por eso me parece tan revelador el pequeño motín laboral que estamos viendo.

Una encuesta reciente de Writer y Workplace Intelligence5 afirma que el 29% de los empleados reconoce sabotear la estrategia de IA de su empresa; entre la generación Z, la cifra sube al 44%. La verdad es que cuesta escandalizarse. Si llevas dos años oyendo que tu sustituto escribe correos más rápidos que tú, no pide vacaciones y encima cae simpático en las demos, es lógico que no quieras ponerle una alfombra roja.

Pero cuidado con convertir el boicot en una épica. Mucha gente está frenando la implantación de la IA en sus empresas no porque sea idiota ni reaccionaria, sino porque tiene miedo. Miedo a que detrás de cada herramienta nueva venga el clásico discurso de innovación, sonrisas corporativas y un ERE como la copa de un pino de grande. Y ese miedo se entiende. El problema es que entenderlo no lo convierte en estrategia.

Va, voy a repetir por enésima vez la frase más manida de los últimos 3 años:

P.D. Ya sabes que uso las postdatas como pequeña trampa comercial. Pero hace ya varias semanas que Eso no estaba en mi libro de Japón se ha agotado. No hay copias y no podré decir que me compres uno. En el día del libro. Ains. Bueno, menos patalear y más actuar: me surge la oportunidad de hacer una publicación más corta, un estudio de campo sobre todos estos miedos, las resistencias que genera, las promesas que vende y la forma en que todo esto puede agrandar todavía más la brecha digital entre quienes saben usar la IA con criterio y quienes se están quedando fuera.

¿Tú leerías un libro así?

Que una va al médico buscando ese refugio de sabiduría antigua, pero ahí estaba el algoritmo, parpadeando, como un tercero en discordia.

La escena era tan potente que no pude evitar compartirla en redes. Y lo que pasó después... ¿te sorprenderá?

La utilidad real de la IA y nuestra percepción emocional

Al analizar las respuestas a mi comentario aparecen tres marcos mentales claros:

1. El juicio ético inmediato y sin argumentos.

2. La nostalgia del “ojo clínico” con el miedo a que la pantalla sustituya a la intuición humana.

3. El sesgo de autoridad, con esa idea de que una profesional “de verdad” no necesita ayuda externa.

El contexto cambia la narrativa

Lo que la doctora estaba haciendo era gestionar su energía y mi historial.

Es obvio que a mi pregunta en las rrss le faltaba contexto, pero precisamente esto es un ejemplo sobre cómo nuestras creencias afectan a la confianza/desconfianza que tenemos en estas herramientas.

A nivel de resultados y de dejarlo todo bien apuntado, este caso es de manual para entender qué significa realmente usar la IA como copiloto:

• Reducción de la carga cognitiva: la doctora usa sus notas clínicas (el valor real) y delega la sintaxis y el formato a la IA. Esto previene su propio agotamiento mental.

• Calidad de la documentación: un informe bien redactado, coherente y detallado es vital para el seguimiento de otros especialistas. La IA asegura que la información no sea un conjunto de abreviaturas ininteligibles.

• Validación humana: la profesional actúa como filtro final, porque valida lo que la IA ha redactado antes de oficializarlo.

El error común en la consulta

El problema en esa consulta no fue técnico sino de percepción, pues vi la pantalla de reojo, nadie me dijo nada de primeras.

Esto, llevado a mi propio terreno profesional, me sirve para recordar que cuando la empresa decide qué herramienta implementar, a Recursos Humanos le toca gestionar el cómo comunicarla.

Porque, volviendo a este caso, si un paciente ve el chat abierto y no se le explica el contexto, le genera desconfianza.

Para evitar estos sesgos, los profesionales de la medicina deben integrar la IA en la consulta de forma que el paciente entienda que es una herramienta de precisión, no de sustitución.

Tan sólo con verbalizar esto: “Voy a usar una herramienta de IA para procesar estas notas y asegurar que tu informe sea lo más detallado posible”, rebajaría la preocupación del paciente.

P.D. La falta de información es el caldo de cultivo de la desconfianza. Hay que aprender a hablar sobre los usos de la IA, de lo contrario, el miedo rellenará esos huecos en la información. Te invito a leer mi nuevo análisis sobre Cómo presentar la IA para generar confianza en una organización para aprender a integrar al “copiloto” sin perder ni un gramo de credibilidad.

Les pregunto sobre la presencia y el uso de la IA en su centro.

—No, no usamos la IA en las clases, la tenemos capada —dijo uno, parapetándose tras el mostrador.

—¿De verdad? Pero conocéis ChatGPT, ¿no?

—Claro que sí.

—¿Entonces lo usáis?

—No podemos.

—Me refiero en casa.

—Ah, eso sí.

—¡Cuidado que es profe! —cuchichea una chica. Hay como veinte alumnos atentos sobre todo a lo que dicen los dos que han tomado las riendas de la conversación.

—Pero no lo usamos para hacer los deberes, ¿eh? —añadió otro chico, mirando de reojo hacia un grupo de adultos. Una docente se acerca con disimulo para escuchar nuestra conversación.

—No, yo no soy profe pero me interesa saber cómo está entrando la IA en las aulas, por eso os pregunto.

—Tenemos que usar nuestro propio pensamiento y no hacer uso de ninguna herramienta de IA —dice alguien en tono de discurso aprendido.

—Decidme la verdad, ¿en serio nunca habéis usado la IA para hacer una tarea, a pesar de que os digan que no podéis, y la habéis hecho pasar por vuestra?

Entre una marea de "noes" rotundos y defensivos, uno de ellos se saltó el guion. Le entró la risa floja, me miró y confesó:

—Yo sí —dijo. Y se llevó un collejón del compañero de atrás.

—Gracias por la honestidad.

Me quité del encuadre, estaban ahí para hacerse una foto y esperaron amablemente a que yo terminara mi minientrevista.

¿Estamos educando para el futuro o para un pasado que ya no existe? ¿De qué queremos protegerles, de su desarrollo profesional y personal?

Como si esa herramienta fuera una herramienta de contrabando, estamos enseñándoles a esconder mejor su uso. Y esta diferencia no es pequeña, porque una cosa es decirle a alguien “no delegues tu criterio” y otra muy distinta “haz como si esta herramienta no existiera”. La primera postura educa, la segunda infantiliza.

Luego nos llevamos las manos a la cabeza cuando el pensamiento crítico no florece.

P.D. Esta desconexión entre el sistema educativo y la realidad laboral no es nueva, pero la IA la ha acelerado. Te invito a leer esta reflexión sobre el eterno debate: ¿FP o Universidad? por qué el monopolio de los títulos universitarios está en entredicho

Llevábamos meses sin vernos, de esas ausencias que la vida acumula sin permiso, y en un momento dado me habló de su hija: diecisiete años, el bachillerato casi terminado y en casa el ambiente tenso, que la hija no lo tiene claro y ellos tampoco: ¿qué va a estudiar el año que viene?

Con la mejor de las intenciones, esta familia ni se cuestiona la posibilidad de NO asistir a la universidad.

¿Acaso nadie les ha contado que las reglas del juego han cambiado?

Antes teníamos la certeza de que había un camino correcto, una escalera con peldaños numerados. Primero el título, después el trabajo, después la vida. Pero que esa jerarquía, al igual que la de universidad prioritaria, FP como plan B, se está desmoronando.

La escalera ya no lleva a ningún sitio concreto.

Lo he analizado en profundidad en mi web: qué implica que todo el sistema educativo español esté ahora bajo el Ministerio de Educación (antes la FP dependía del Ministerio de Trabajo), por qué la velocidad burocrática es el verdadero cuello de botella, y qué puedes hacer tú, tengas diecisiete o cuarenta, mientras el sistema se pone al día.

Si tienes a alguien cerca que este año tenga que decidir qué hacer con su vida, hay ferias en los próximos días donde pueden ir a explorar sin presión. A saber:

A partir de ahora el email es la conversación entre tú y yo, cortitos y al grano. El desarrollo con datos, gráficos y comparativas lo dejo para mi web.
Por qué la universidad ya no te asegura el trabajo: la trampa de la inflación del título

Aquí te avanzo un brevísimo resumen:

P.D. Si eres alcalaíno/a, aún tienes tiempo de ir a ver mi expo Voyeurs en el Museo Palacio Abacial, hasta el 5 de abril. Aquí puedes escuchar la entrevista que me hizo Nono Vázquez para Onda Cero al respecto.

¿Por qué? Pues porque no soy programadora y sé entre poco y nada de este mundillo. “La máquina sabrá”.

–Señora, ¿y entonces cómo te atreves a danzar por el pensamiento crítico?

Te dices en silencio mientras me juzgas (cuidado que yo también te estoy escuchando).

¿No te gustan mis valores? Espera, que tengo otros:

Soy contradictoria, y a mucha honra.

Heme aquí, a fustigarme delante de ti porque, oh, he pecado de complacencia algorítmica. Pero antes de que me lances la primera piedra, déjame que te cuente por qué este “pecado” tiene dos caras.

CARA A: Por qué NO soy negligente

Aceptar todo sin mirar suena a pereza intelectual pero, en realidad, una manera sensata de delegar es gestionar el riesgo. Una buena práctica sería aplicar la regla del semáforo a la hora de dejar a la IA que tome decisiones por nosotros:

• 🔴 ROJO (siempre decide el humano): datos personales, contratos legales, diagnósticos de salud o cualquier decisión que afecte directamente a la vida o la dignidad de las personas. Aquí la IA no debería tocar ni un punto sin que un profesional lo diseccione al cien por cien. No basta con que la IA te avise, el sistema debe tener “nodos de decisión” bloqueantes (Gatekeeping). El código no debería permitirme avanzar, publicar o enviar nada en semáforo rojo o ámbar sin una firma digital o una validación humana explícita.

• 🟡 ÁMBAR (Humano + IA): Comunicación pública, materiales creativos, prototipos que incluyen cifras o argumentos complejos. Aquí la IA propone, pero es el humano quien debería refinar, verificar y dar el tono final. Hay supervisión activa porque hay reputación en juego.

• 🟢 VERDE (IA con supervisión ligera): Borradores internos, lluvia de ideas para títulos, maquetación de notas o, como en mi caso actual, vibe coding. Si el código de mi programa falla no se cae el servidor de la NASA, sólo se rompe mi pequeño experimento. El riesgo es bajo, la confianza puede ser alta.

Este es mi principal argumento en esta cara A, que mi aceptación ciega no es negligencia, es un cambio de rol. He dejado de ser la artesana que revisa cada detalle para ser la productora musical. Un productor no corrige cómo el batería agarra las baquetas (el código), sólo juzga si el ritmo funciona para la canción (el vibe). Mi validación ya no es sintáctica (¿está bien escrito el código?), sino estética y funcional (¿hace lo que yo quería que hiciera?). Por tanto, si el vibe es correcto, la técnica es irrelevante para el objetivo final.

CARA B: Por qué SÍ soy negligente

Volvemos al rojo, a ese human in the loop que sí o sí tiene que estar al final del proceso para validar. El problema no es que la IA se equivoque y yo no me dé cuenta, sino que la máquina sea “suficientemente buena” el 99% de las veces y mi cerebro desconecte por falta de fricción.

Se llama sesgo de automatización a esa tendencia casi magnética a confiar más en la pantalla que en tu propio juicio. Es lo que ocurre cuando el GPS te dice que gires a la derecha hacia un campo de girasoles y tú vas directa a por las pipas en la cara.

Ya lo advertían Parasuraman y Riley1 en los noventa, cuanto más fiable es el sistema, menos supervisamos. En entornos profesionales, este vaciado de criterio ya está aquí:

• Abogados que revisan por encima porque “el modelo suele clavar la jurisprudencia”.

• Médicos que dudan menos si el sistema sugiere un diagnóstico probable.

• Redactores que aceptan el tono de la máquina porque “es suficiente”.

¿Y en recursos humanos? La verdadera negligencia es externalizar la empatía. Si la respuesta sobre quién debe ascender siempre está en los datos, ¿quién sostiene la pregunta sobre el potencial humano? Ahí es donde el semáforo podría desmoronarse y entonces nos quedamos igual que estábamos. ¿O no?

Para evitar este “abandono de la supervisión” que comentaba con la abogada Mercedes de Santiago en este hilo de Substack, necesitamos sistemas que combatan activamente nuestra complacencia. Una forma sería mediante la trazabilidad del error. No me des la solución mascada, adjúntame la fuente exacta o el razonamiento lógico. Muéstrame un registro de “antes vs. después” destacando los cambios. Porque si me obligas a comparar, me obligas a pensar.

Incluso podríamos ir más allá e implementar alertas por desvío de confianza. Imagina un sistema que, de vez en cuando, me lance un test aleatorio. Que me pida validar una tarea sencilla para comprobar si estoy despierta. Si respondo con un “aceptar todo” sistemático, el sistema emite una alerta de fatiga. Me protege de mi propia pereza.

Además, todo esto debe entrar por los ojos, el diseño tiene que ser político.

Al igual que en las restauraciones de monumentos históricos, donde la piedra nueva se elige de un material o un tono distinto para que el espectador sepa exactamente dónde termina la ruina original y dónde empieza la reparación, nuestro software debe evitar el “falso histórico” cognitivo. Las sugerencias de la IA deberían usar colores diferentes a los del usuario, debería haber una jerarquía visual que nos diga dónde termina la máquina y dónde empieza el humano... si acaso eso es posible.

Y es que, cuando la línea se vuelve tan borrosa que el diseño interno no basta para darnos paz mental, empezamos a buscar desesperadamente “denominaciones de origen” externas. Queremos que alguien, desde fuera, nos certifique que todavía queda un rastro de alma bajo tanto algoritmo.

La complaciencia como nuevo riesgo

Es en este vacío de confianza donde han surgido marcas con certificaciones que funcionan como estándares para distinguir el contenido creado por humanos del generado por IA. Uno muy conocido es Not By AI. Para usar este sello, el creador debe garantizar que al menos el 90% del contenido ha sido generado por humanos. ¿Y cómo se aseguran ellos que eso sea del todo cierto? Pues no lo hacen, confían en el usuario. Vaya incongruencia.

Y lo que parecía una buena iniciativa... se terminó de desvanecer en este popup:

Cuidado, porque muchas certificaciones sólo garantizan marketing.

Ponerle una pegatina de ‘100% Humano’ a un producto mediocre no lo salva. Estamos cayendo en la trampa de valorar la procedencia (biológica) sobre la pertinencia (que se haga con mirada crítica y ética).

La única certificación válida

Si la máquina me devuelve algo que confirma lo que ya pensaba, ¿lo acepto porque es correcto o porque me tranquiliza? El hecho de que estés leyendo esto y te estés cuestionando tus propios procesos es la prueba de que sigues al volante. Sólo un humano se preocuparía por no estar siendo suficientemente humano.

Cómo funciona este texto (meta-análisis)

Ahora la deconstrucción de mis propios trucos:

1. Efecto Pratfall y honestidad: Confesar que no sé de código me hace vulnerable pero real, admito mi limitación antes de que tú la encuentres.

2. Reencuadre (framing): He pasado de llamarme “vaga” a llamarme “Productora Musical”. He cambiado el marco de referencia para que veas la delegación como una estrategia de alta dirección y no como pereza.

3. El falso dilema (Cara A vs Cara B): Te presento dos versiones opuestas para obligarte a navegar por la zona gris. No te doy la solución, te doy el conflicto para que tú también sientas la contradicción.

Gracias por leer. Si has llegado hasta aquí sin que una máquina te lo resuma, ya vas por delante del algoritmo.

P.D. Como me dijo la bibliotecaria mientras colgaba la cartela para mi expo de fotos dentro de una biblioteca, “uf, qué montón de texto, la gente es que no lee”.

Esta semana celebramos que podemos trabajar desde la calle con un mensaje de WhatsApp. Pero si la máquina ya no nos necesita frente a la pantalla, ¿cuánto falta para que prescinda de nosotros por completo?

Si has merodeado por internet esta semana seguro que has sentido el temblor… Cuidado, que la revolución es invisible y cabe en una notificación de WhatsApp.

Se llama Moltbot.

O al menos desde el pasado martes, cuando su creador, el austriaco Peter Steinberger, tuvo que renombrar a toda prisa su proyecto original (Clawdbot) tras una sugerencia de los abogados de Anthropic. El nombre es perfecto, porque molt significa mudar (como la piel de una langosta). Y eso es exactamente lo que estamos haciendo esta semana, mudar nuestra piel de operarios digitales.

Moltbot no es un chat

Este nuevo bicho es un agente autónomo local que vive en tu ordenador, tiene permisos de administrador y “manos” para tocar tu teclado y ratón virtuales. No te voy a explicar cómo instalarlo porque ya hay decenas de vídeos explicándolo, ni de la (in)seguridad que conlleva (pero que es cuestión de tiempo que se solvente).

Quédate con que, una vez está configurado, tú le escribes por Telegram, Whatsapp o Discord como si fuera un amigo (o un empleado) y él ejecuta.

Ejemplos:

• Un desarrollador paseando al perro le envía un audio: “Revisa el repositorio, encuentra por qué falló el pago de anoche y despliega el fix”. Y Moltbot lo hace.

• Una administrativa tomando un café mientras escribe: “Búscame todas las facturas en PDF de esta semana, pásalas al Excel de gastos y súbelo a la nube”. Hecho.

La tecnología por fin ha eliminado la fricción de la silla y la pantalla.

Pero,

cuando un discurso es demasiado dulce es porque suele ocultar un regusto amargo.

De la IA generativa a la IA ejecutiva

Aquí es donde entra el vértigo. La celebración actual se basa en una premisa peligrosa:

Hasta ahora, la IA generativa (ChatGPT, Claude, Copilot, Gemini, Grok…) era un copiloto. Tú conducías, la máquina sugería. Pero Moltbot inaugura a nivel masivo la era de la IA Ejecutiva, una inteligencia que toma el volante. Al celebrar que podemos trabajar sin ordenador, con un lenguaje natural e incluso con comandos vagos, estamos admitiendo implícitamente que la ejecución técnica ya es irrelevante para nosotros.

Si Moltbot puede “ver” la pantalla, mover el cursor y razonar sobre errores complejos sin nuestra supervisión visual, el siguiente paso lógico es que deje de preguntarnos. Entonces, ¿qué pasará cuando este agente (o el próximo bicho que esté por venir) detecte el error, lo arregle y optimice el sistema por sí solo? “Ya lo he solucionado. No hace falta que revises nada”.

Es ahí cuando la línea entre delegar y ser reemplazado se vuelve invisible. Si tu valor añadido era operar la máquina, y la máquina se opera sola, tu rol se reduce al de un supervisor. Y la historia de la automatización nos enseña que el supervisor es, a menudo, el siguiente coste a eliminar.

Sólo estamos en enero

Peter Steinberger no ha inventado la rueda, pero sí ha eliminado la fricción entre la rueda y el asfalto. En sólo una semana, un proyecto individual que ha conectado los LLMs con la capacidad de acción real en nuestros escritorios se ha hecho masivo. Y ahora, la comunidad open source está creando “skills” (habilidades) para este agente a una velocidad que ninguna corporación puede igualar.

Si esto es lo que tenemos en enero, ¿qué nos depara octubre?

No obstante, la cuestión es qué tipo de automatización queremos y cómo distribuimos sus beneficios en la sociedad. Sin un marco institucional y de políticas que acompañe el despliegue de tecnologías como la IA, la automatización tiende a concentrar ventajas en sectores específicos y puede exacerbar desigualdades en lugar de liberar a los trabajadores. Por tanto, el optimismo de trabajar desde cualquier lugar a través de un simple chat oculta una pregunta social más profunda, ¿quién gana y quién pierde realmente cuando las máquinas hacen más y nosotros menos?

Por qué me podría estar equivocando con este texto

1. Que Moltbot ejecute no implica que decida bien, confundir ejecución con criterio es un error clásico. La ejecución técnica siempre ha sido la parte más fácil de automatizar, pero el valor humano reside en saber qué problema merece ser resuelto. Moltbot puede arreglar un bug, pero no decidir si ese despliegue era prudente un viernes por la tarde o si ese cliente merecía una excepción.

2. La autonomía total es una ilusión técnica (y legal). En la primera parte del texto asumo que la proactividad total es el siguiente paso lógico; pero entre detectar, ejecutar y autorizar hay una frontera jurídica y organizativa. Un agente que compra vuelos, despliega código o toca finanzas sin validación humana puede ser un problema legal en potencia. ¿Quién responde ante un error? ¿Quién firma? ¿Quién asume el coste? Hablar de la IA como un empleado activo facilita la comprensión, pero induce a pensar en iniciativa o voluntad donde sólo hay diseño y objetivos delegados. Por eso, históricamente, la automatización no elimina al supervisor sino que lo vuelve obligatorio por una cuestión de trazabilidad y responsabilidad. En definitiva, las empresas necesitan culpables claros. Y la IA, de momento, no puede serlo.

3. Al principio, sugiero que todo empleo digital puede reducirse a enviar órdenes en lenguaje natural y eso es cierto para tareas bien definidas y repetitivas. Pero la gran parte del trabajo real es precisamente todo lo contrario, ambiguo, incompleto e incluso político. Porque muchos trabajos no fallan por mala ejecución, sino por un mal encaje humano. Es normal que haya conflictos entre departamentos por unas expectativas mal alineadas, que se tomen decisiones contradictorias o, incluso en una organización con cierta paz horizontal, que haya cambios de rumbo constantes desde dirección. Ese caos no se resuelve con agentes autónomos porque no es un problema técnico. Y en ese sentido, Moltbot no amenaza a todos por igual. Lo hace sobre todo a los trabajos que ya estaban demasiado bien definidos. Aunque esos ya llevaban tiempo en la cuerda floja.

P.D. No soy muy dada a exponer mi imagen y mi voz en abierto, pero a veces hago excepciones. En este podcast sigo hablando sobre sesgos, el futuro del trabajo y el desafío de seguir siendo auténtico:

Ajay Agrawal et al., Do we want less automation? Science 381,155-158(2023).
DOI: 10.1126/science.adh9429

Entre la divulgación y la desfachatez, aunque por el pensamiento crítico. Me interesa la condición humana y su cotidianidad.

Del bit al átomo

O de cómo esta newsletter acabó enmarcada

Voyeurs es, literalmente, la versión con peso de todo lo que llevamos meses rumiando en Experimentando: identidad, tecnología, mirada, y esa manía moderna de confundir herramienta con destino.

Si la newslewtter es el laboratorio donde pruebo ideas en digital, la expo es el experimento pasado a materia. El “hijo tangible”, sí, pero sin la épica: papel, tinta, marco y una pregunta que no cabe en una pantalla. Ver las imágenes impresas, con su textura y su presencia, es mi manera de cerrar el círculo y de recordar que crear también es habitar espacios.

Exposición sensorial

Lo que cambia cuando escuchas el audio

En Voyeurs la pregunta clave no es “qué se ve”, sino “quién mira a quién, cuándo y desde dónde”. Y esa pregunta, dicho sea de paso, no la resuelve un filtro, ni una lente, ni un prompt. La resuelve el visitante cuando deja de ser espectador pasivo y se nota a sí mismo mirando.

Por eso la audioguía no es un accesorio, es parte de la obra. Es el hilo que convierte una pared bonita en una conversación incómoda (y por tanto útil). Si vienes, trae auriculares.

Se busca hogar para una mirada nómada

La exposición estará visible en la Biblioteca Montserrat Roig hasta principios de abril. Pero, como buena voyeur, esta exposición es nómada y ya tiene ganas de seguir viajando.

Sigo buscando su próximo destino. Si conoces algún espacio singular (una biblioteca con encanto, una sala cultural, un hall de empresa,2 un rincón que necesite llenarse de preguntas…), cuéntamelo.

Me encantaría llevar esta conversación sobre la identidad, la tecnología y la mirada a nuevos lugares. Si tienes una idea, soy toda oídos.

Habrás notado que últimamente publico con menos... pero más largo. Sí, justo al contrario de lo que dicen los cánones del interné. Hoy te recomiendo que leas, pero qué le vamos a hacer, si somos todos un puñado de contradicciones. Toma el audio, para que te lo escuches mientras haces otras tres cosas a la vez. (¿Sabes que si te lo lees tardarás menos tiempo que en escucharlo?)

La semana pasada reflexionaba sobre cómo leer reseñas de mi libro sobre Japón y de varias críticas que recibí en él, del tipo “no eres una experta, así que no deberías escribir sobre esto”.

Seguí rumiando un poco más al respecto.

En ese artículo defendía mi identidad de experimentadora, que mi tiempo me ha tomado el despojarme de academicismos y jergas profesionales. Yo soy experimentóloga y ojiplática, así es como me describo por las redes sociales. Porque eso es lo que me avala, la curiosidad rigurosa que me empuja a mirar debajo de todas las piedras.

Me quedé tranquila con ese argumento, me sirvió de pasaporte porque sentí que había vencido al famoso síndrome del impostor.

Pero

Ay, amiga. Hoy vengo con la mano bien abierta para darme en mi propia mejilla, para abofetearme bien fuerte y confesar a los cuatro vientos que sí, que soy IMPOSTORA de verdad, sin síndrome ni entrecomillados.

Lo confieso. Empecé con el editor de código de Gemini, seguí con el built de Google AI Studio y la semana pasada salté al Antigravity, esa herramienta de magia negra que me permite crear software para mi uso personal pero también para venderlo.

Yo. Creando software. Ja.

Ya no es que me llamen “intrusa” y trate de esquivar la bala. Es que de verdad lo soy. SOY UNA INTRUSA, ¿y a mucha honra?

Me estoy metiendo en camisas de once varas entre asistentes y agentes de programación, haciendo cosas que jamás las hubiera ni imaginado. Y digo que lo siento como magia negra porque es verdad que no sé cómo funciona, yo sólo pido que haga cosas… y las hace.

Me siento poderosa a la vez que temerosa, pero al menos no soy la única.

En casa, mi pareja (profesional del deporte) también está creando herramientas para su empresa. El otro día escuché su grito al cielo:

—¿Cómo puede ser que yo, sin tener ni puñetera idea de programación, esté creando una aplicación y esté compitiendo con empresas de software que llevan 15 años en el mercado? —voceaba desde su ordenador.

—Tú no estás compitiendo con ninguna empresa de software. Si no hubieras hecho eso que estás haciendo, nadie en tu empresa hubiera contratado nada… seguramente porque ni sabían que existía esa posibilidad. Y ni mucho menos que la necesitaban —le increpé desde otra habitación.

Ay, amigo. Siempre hemos vinculado nuestro valor al sufrimiento del proceso. Antes costaba horas programar, pero hoy, con un par de clics, el resultado final que se produce es parecido al anterior. Es normal que te sientas una estafa.

Sí. El síndrome del impostor se nos ha quedado pequeño.

Atención porque lo que se viene no es un síndrome, sino una condición: estamos viviendo una época que nos catapulta a territorios que antes eran inaccesibles. La tecnología ha ensanchado las paredes del viejo mundo y, de pronto, cualquiera puede cruzar el umbral.

Somos intrusos verdaderos auque legítimos. Como quien entra sin permiso en una casa ajena porque afuera diluvia y no queda otro refugio posible.

Supervivencia pura.

La pregunta, ahora, no es si tenemos permiso para entrar. La pregunta es qué hacemos y cómo sentirnos en este nuevo lugar.

La inflación de lo perfecto

Hay un fenómeno económico detrás de nuestro malestar, y es que la ejecución (del texto, de la imagen, de lo que se te ocurra que pueda hacer una IA) se ha convertido en una commodity, es decir, un bien básico, abundante y sin diferenciación. Como el trigo o el arroz.

Pues bien, cuando lo excelente ya es gratis y abundante, el valor de la perfección técnica cae a cero.

Antes, escribir sin faltas, editar un vídeo o programar algo funcional era una destreza que requería años de oficio y mucha paciencia. Hoy, la IA ha abierto el grifo. Cualquier herramienta gratuita te escupe en segundos un resultado correcto, no extraordinario, pero sí suficiente. Y ese “suficiente” masivo y omnipresente es lo que hunde el valor de lo excelente.

Este descenso vertiginoso del valor técnico nos obliga a redefinir qué significa crear y dónde reside ahora el mérito. Es ahí donde nuestro antiguo baremo de identidad (”valgo lo que sé ejecutar”) se rompe en mil pedazos.

Si estas cosas que programamos las hace una máquina, ¿dónde quedas tú? ¿Dónde quedo yo?

—Te compro el texto en parte, porque la máquina no puede ser creativa, no como yo, que sé dibujar/escribir/componer/programar a las mil maravillas —me dices tú también, que me lees y me miras por encima de tus gafas a media nariz.

¿De verdad es creativa la IA?

Pues como todo en la vida, depende.

En el matiz está la respuesta, como esta del físico y doctor en ingeniería informática 1, que me parece fascinante:

1. Si definimos la creatividad como la capacidad de resolver problemas nuevos que la humanidad no ha podido resolver: entonces la respuesta a si la máquina es creativa es un rotundo SÍ. Martorell pone el ejemplo de AlphaFold, la IA de Google que descifró el plegamiento de las proteínas (un problema biológico imposible hasta ahora). AlphaFold fue creativa porque logró algo inédito, y eso hizo que sus creadores ganaran el Nobel de Química en 2024. Ojo al matiz, lo logró mediante extrapolación matemática. Dio con la solución, no con la explicación.

2. Si definimos la creatividad como esa capacidad de conectar puntos de dominios distintos, ahí la cosa cambia y, por ahora, es un rotundo NO. Martorell define este tipo de creatividad como la capacidad de unir dos ideas que no tienen nada que ver para crear algo nuevo. Bajo esta lupa, lo que hace la IA actual es “estadística a lo loco”.

Ay, la vida, que me llena de contradicciones.

Sigo con mi dolor de hoy.

Entonces, ¿en qué punto estoy con mi relación en el uso de Antigravity & cía, y ese sentimiento de intrusismo?

Pues he entendido que son herramientas de creatividad funcional, porque resuelven el cómo de forma brillante.

Pero la creatividad conectiva, decidir unir esas herramientas con mi experiencia en RRHH, marketing, mi visión sobre la escritura o mis dudas existenciales, eso sigue siendo exclusivamente mío.

No estoy haciendo trampa, estoy sobreviviendo porque

La IA no me quitará el trabajo, me lo quitará alguien que use la IA mejor que yo

Y para usar bien la IA no podré conformarme con tocar la guitarra, me tendré que convertir en una grandísima directora de orquesta.

Hace un tiempo escribí sobre la ironía de seguir nuestras pasiones y cómo el mercado laboral premiaba al especialista.

Pues bien, el mercado se está invirtiendo.

Piénsalo así: el especialista es quien cava un agujero muy profundo y domina la técnica al milímetro, pero resulta que la IA ya cava ese agujero más rápido y sin cansarse.

La directora de orquesta es quien mira el terreno desde arriba. Es el perfil generalista que decide dónde cavar, para qué, y cómo conectar ese agujero con las tuberías y los cimientos del resto del negocio.

Sin embargo, este ascenso a la dirección tiene una contrapartida aterradora. Al soltar la herramienta y dejar de hacer con las manos me puedo quedar desnuda ante el resultado final. Porque, siendo honesta, si la orquesta toca sola y cada vez mejor... ¿de verdad se necesitará a la directora a medio/largo plazo?

¿Nos convertiremos los generalistas en estrategas imprescindibles o simples intermediarios de lujo? Esto es lo que nos queda para no ser irrelevantes:

La economía de la confianza

Martorell identifica que hay sectores blindados donde la interacción humana es el valor principal, como la medicina, el cuidado personal y todo aquello que sea experiencial.

Lo ilustraba con la industria musical, donde el modelo de negocio ha cambiado muchísimo y nos sirve como metáfora. Antes, el dinero estaba en vender CDs (el producto ejecutado). Hoy, con la música convertida en commodity gracias al streaming, el 80% de los ingresos de un artista vienen del directo. Dice Martorell: “Sigue siendo una pasada escuchar a Bruce Springsteen en Spotify, pero nada sustituye el ir a verlo en directo”.

En efecto, la IA puede dar el entregable perfecto y barato. Pero las personas aportamos el directo (la confianza, el criterio, la relación humana). Llevado a mi terreno, el cliente (o el lector) no compra sólo la app o el texto, compra la certeza de que detrás hay alguien que entiende su contexto y comparte sus valores.

Cinco habilidades muy necesarias para usar bien la IA

Sí, me siento cómoda en el rol de directora de orquesta porque por fin se revalorizará todo ese conocimiento generalista que reside en mí.

Pero

Si la IA escribiera (programara / diseñara / creara / insertaaquíloquequieras), si la máquina lo hiciera todo por mí, ¿yo no acabaría volviéndome idiota? Si mi único trabajo fuera auditarla… acabaría atrofiándome.

¿Y entonces?

• El boli y la libreta (para pensar). Escribir a mano estimula partes del cerebro que no se activan cuando lo hacemos en el ordenador, y además reduce distracciones al limitar la multitarea propia de los dispositivos. Además, como dice el filósofo José Carlos Ruiz, la capacidad de cuestionarse se estanca si no se entrena. Escribir es una manera magnífica para ordenar el pensamiento y abrirse a las dudas, tan necesarias para seguir alimentando el criterio. (Divagué sobre esto en ¿Qué sentido tiene escribir en tiempos de IA?)

• Leer (para comprender). Porque para escribir, no digo con calidad literaria, sino con cierta dignidad y respeto al diccionario, hay que leer mucho y en profundidad. Aquí también coincido con Martorell, necesitamos comprensión lectora profunda.

• Matemáticas (para intuir). Martorell añade que necesitamos las matemáticas, no tanto para calcular, sino para tener la lógica suficiente para oler si los datos que te escupe el modelo cuadran o son una alucinación.

• Memoria (para crear). Cuidado con externalizar tanto la memoria que dejemos de pensar para pasar solo a consultar. Citando al también filósofo José Antonio Marina: “Hay que reivindicar la memoria, que es la esencia de la inteligencia”. Para que los directores de orquesta podamos unir los puntos de manera original, necesitamos tener esos puntos dentro. Es decir, sin memoria interna, no hay creatividad conectiva posible. (Lo explico a fondo en El músculo que Google no entrena).

• Atención (para elegir). Es el recurso más escaso del siglo XXI. En un mundo de ruido infinito y ejecución barata, tu valor también reside en tu filtro. Tu atención es el cincel que decide qué parte de la realidad merece ser contada y cuál debe ser ignorada. Reflexiono sobre esto en ¿Es la falta de atención una moda, un drama o una epidemia?

La mirada como resistencia

Si la atención es el cincel, la mirada es la escultura.

La IA es una máquina de respuestas infinita, pero la creatividad humana es una máquina de preguntas. Y yo, si soy algo, soy una duda constante.

Lo que define mi identidad no es la herramienta que tengo en las manos (sea un bolígrafo, un teclado, una cámara o un modelo de lenguaje), sino la mirada que hay detrás. Esa mirada que decide que, entre los millones de temas posibles, este es el que hoy ha merecido la pena contar.

Porque mirar no es sólo ver. Mirar es editar el mundo. Es un acto de autoría radical.

Además, hay un factor que el algoritmo no puede replicar:

La serendipia

Los modelos están diseñados para darte la respuesta más probable, pero nuestra mejor estrategia vital y profesional, como sugiere Martorell, es exponerse. Salir a la calle, levantar la vista del móvil, ir a lugares, hablar con la gente, dejar que te pasen cosas...

Al final, la innovación rara vez nace de una predicción estadística. Nace de una conexión ilógica y vibrante que sólo una mente biológica puede hacer al chocar con la realidad. Te lo explicaré mejor con mi faceta de fotógrafa. En el audio que guía mi exposición Voyeurs, la pregunta clave no es qué se ve en la foto, sino quién mira a quién, cuándo y desde dónde.

Hay IA, pero ven y dime si lo que ves allí podría haberlo prompteado una máquina. Yo digo que no.

📍 Biblioteca Montserrat Roig, Sant Feliu de Llobregat

📅 Fechas: del 9 al 31 de enero

Cómo funciona este texto

Estas son las tuercas retóricas, los sesgos y las estrategias que he usado para llevarte desde mi bofetada inicial hasta la invitación a la expo:

• El efecto Pratfall (o la vulnerabilidad estratégica): empiezo el texto con una autobofetada y confesando un fraude. En psicología social, este efecto demuestra que las personas competentes nos caen mejor cuando admiten un error o una torpeza, porque bajan nuestras defensas y generan empatía inmediata.

• La falacia del falso dilema. Planteo una división un tanto maniquea: especialista vs. generalista. La realidad es mucho más gris (hay especialistas con visión y generalistas inútiles), pero utilizo esta simplificación para que el concepto de “directora de irquesta” se entienda rápido. A veces, para explicar una verdad compleja, necesitamos una mentira simple.

• Reencuadre cognitivo (Reframing). Todo el artículo es un ejercicio de reencuadre. Primero, defino la situación como negativa (el síndrome del impostor). Después, le cambio la etiqueta (la intrusa legítima). Por último, elevo el estatus (la directora de orquesta). Es una técnica clásica de terapia y persuasión: no cambio los hechos (sigo sin saber programar), cambio la narrativa sobre los hechos para que pasen de ser un defecto a ser una ventaja competitiva.

• Cierre circular (proof of concept). Termino el texto invitándote a una exposición física. Esto no es solo spam de mi evento, es la prueba empírica de la tesis del artículo. Cerrar con un evento presencial sobre la mirada es la forma de decir: “Aquí tenéis la prueba de que la máquina no puede hacerlo todo”.

Entre la divulgación y la desfachatez, aunque por el pensamiento crítico. Me interesa la condición humana y su cotidianidad.

Hace 7 años gané un premio por un relato de viajes y, con el dinero que obtuve, me pillé un billete a Japón. Metí la directa hasta Tokio, de donde apenas me moví en el mes que estuve por allí.

Me fui sola.

Aunque allí me relacioné con gente, todo eran dudas que no me sabían resolver. ¿Por qué beben hasta desfallecer? ¿Por qué algunas palabras se parecen al español? ¿Por qué son tan amables? ¿Por qué no hay basura en la calle, si tampoco hay papeleras? ¿Por qué son tan flacos? ¿Por qué? ¿Por qué? ¿Por qué?

Al volver, seguía con demasiadas preguntas y muchas ganas de leer para aclararlas.

—¿Y si escribes un libro con las indagaciones? —me dijo al escuchar mis peripecias y mientras sorbía de su café.

Gracias a sus consejos me envalentoné. Tras una pandemia y el nacimiento de una hija, el libro acabó viendo la luz.

Este libro

Nació exactamente un mes antes que ella, así que en su momento no le hice la suficiente promoción. Sirva este texto para agradecer públicamente a Sergio por su confianza. Sin tu empuje no me lo hubiera planteado :)

Decía que hace ya cuatro años publiqué un libro sobre Japón.

Te recomiendo que lo leas, si eres experto en el país, para mirarlo desde otra perspectiva.

También por ahorrarte el tiempo de buscar todo aquello que cuento en sus 240 páginas.

También me comentan por el pinganillo que si vas a ir a Japón, te lo leas a la vuelta del viaje.

Este es el inicio del libro, por si gustas:

Cuesta mucho tiempo conocer un país y su idiosincrasia, a veces, una vida entera. Yo apenas estuve en Japón un mes así que me disculpo por adelantado ante aquellos que lo estudian y lo visitan con tanta frecuencia que se lo conocen mejor que su propia casa.

Hasta allí me fui con el objetivo de aprender a vivir en una ciudad como Tokio sin llamar demasiado la atención. Fue difícil. De aquellos treinta días, los dos primeros creía que no estaba en Japón sino en el escenario de una enorme película muy difícil de comprender. Los dos últimos entendí que estuve viviendo, literalmente, en el futuro. ¿Y si escribía un libro?

El periodista extranjero, cuando lleva apenas un mes en ese país siente la necesidad de escribir, motivado por la fascinación, algún artículo; cuando lleva tres meses, un libro y cuando lleva un año no se atreve a escribir casi nada. (Luis Landero)

Me salté las reglas para seguir experimentando, que es lo mío. Escribir fue una manera de volver al presente pero, ante todo, este libro tiene una razón de ser:

El libro parte de tres premisas:

1. El punto de partida es mi propio punto de vista, como mujer blanca y española que viaja sola. Por eso, las anécdotas que se suceden a lo largo de los capítulos son subjetivas –soy yo la que observo, veo e interpreto–.

2. Durante el viaje me relacioné con varias personas que me ayudaron a saciar mi curiosidad. No hubo entrevistas formales porque nada de esto estaba planificado mientras ocurría. Documenté todo lo que pude y eso me ha servido para armar parte de esta historia.

3. Tras finalizar el viaje ha habido un proceso de investigación en el que he tratado de contrastar todas las respuestas que encontré en aquella gente, además de otras que surgieron ya a la vuelta en España.

👉 Esto no es un libro de viajes en su significado más ortodoxo ni yo soy experta en la cultura nipona.

El propósito ha sido recopilar todas esas dudas y prejuicios con los que me he ido encontrado para darles una respuesta lógica y rigurosa.

El libro en sí mismo es un viaje a los pensamientos que van surgiendo al caminar por las calles de este país. Si vas a viajar a Japón, estas historias te servirán para entender determinadas situaciones y tener un acercamiento a esta cultura lo menos traumático posible –porque puede llegar a serlo–. Y si aún la idea del viaje se te resiste, ojalá te plantees en algún momento el ir a verificar por ti mismo lo que aquí se cuenta. Porque, al fin y al cabo, nada de esto pretende ser una verdad absoluta.

VER LIBRO

Cómo funciona el texto (de las reseñas)

Hoy no analizaré lo que yo he escrito en este email, sino lo que otros que ya se han leído el libro han escrito sobre este (en Amazon, Goodreads y algunos más).

Lo primero es entender que no todas las reseñas son iguales. Hace falta un filtro para distinguir la señal (la información útil) del ruido (la frustración o el desahogo).

Voy por puntos:

• ¿Por qué (me) afecta más leer una crítica negativa que una positiva? Por el sesgo de negatividad. Tanto en estas críticas como en la vida real, opera la ley del “lo malo es más fuerte que lo bueno” (Roy F. Baumeister). Nuestro cerebro tiene velcro para lo negativo y teflón para lo positivo porque estamos programados para la supervivencia. Es mucho más importante detectar un peligro potencial (la crítica, el rechazo social) que disfrutar de una recompensa (el halago).

• La gran paradoja del creador y la autoridad del novato: bastantes de los comentarios hacen referencia a mi poca experiencia en el país o a lo poco que profundizo en los temas que expongo. La ironía es que este precisamente es el axioma del libro. En las primeras páginas dejo claro que el texto es la indagación de una persona profana que sólo estuvo un mes. Es el resultado de alguien que no es experto, un vehículo para la curiosidad. Ese tipo de críticas no se dirigen tanto a la calidad de la documentación o del texto, sino a un factor que el libro admite y utiliza como punto de partida. Es una crítica que, aunque negativa, confirma que la obra es exactamente lo que prometió ser en su premisa fundamental: una visión subjetiva y rigurosa de una no-experta.
  Pero el debate no es sobre Japón, es una discusión sobre quién tiene derecho a crear contenido. Esa crítica externa intenta encasillar mi obra en la identidad de la experta. Mi obra, sin embargo, nace de la identidad del experimentadora.
  Si este libro molesta porque yo no soy una experta en Japón, es porque la crítica no acepta que la curiosidad rigurosa puede ser una credencial tan valiosa como el estatus académico. Al final, las críticas que rechazan mi “no-experiencia” no hacen más que reafirmar el hilo conductor de mi trabajo: validar el proceso de cuestionamiento por encima de la credencial preestablecida.

• Hace poco escuchaba decir a Álvaro Sánchez (un referente en el marketing y los negocios online), que en las críticas y opiniones de los demás no hay que buscar la aprobación de la masa sino el criterio. Lo expongo con este ejemplo:

Ambos puntúan con tres estrellas, pero lo importante aquí es que la crítica de Quique es una crítica argumentada. Explica su proceso mental y dónde encaja el libro. La segunda es ruido emocional. El libro no cumplió la expectativa personal de esta chica, sin especificar qué le faltó o qué le sobró. ¿Tendría un mal día Dolores?

Es la reseña de Quique el criterio que necesito. Es la prueba de que el libro llegó a su público (”el profano”) y que se entendió su premisa.

Los autores (y creadores de contenido, o cualquier persona que tenga exposición pública) debemos entender que nuestro deber no es evitar las críticas. Nuestro trabajo es hacer un producto tan claro que hasta las reseñas negativas acaben validando nuestra misión principal.

Gracias por leer.

P.D. El libro