Los grandes modelos de lenguaje (Large Language Model (LLM)) parecen inteligentes porque hablan con seguridad y fluidez. Pero la fluidez no implica comprensión, y la confianza no implica percepción.
Para entender la verdadera limitación de los sistemas de inteligencia artificial actuales, conviene volver a una idea con más de dos mil años de antigüedad.
En La República, Platón describe la alegoría de la caverna: unos prisioneros encadenados dentro de una cueva solo pueden ver sombras proyectadas en una pared. Al no haber visto nunca los objetos reales que proyectan esas sombras, confunden las apariencias con la realidad y se ven privados de experimentar el mundo real.
Los LLM viven en una caverna muy parecida porque no perciben el mundo con sus sentidos: no ven, no oyen, no tocan, no huelen, ni gustan ni interactúan con la realidad. Se entrenan casi exclusivamente con texto: libros, artículos, publicaciones, comentarios, transcripciones y fragmentos de expresión humana recopilados a lo largo de la historia y de internet.
Esas inmensas cantidades de texto, fotografías, videos y sonidos son sus inmensas fuentes de conocimiento, pero al mismo tiempo su única “experiencia”.
Los LLM solo «ven» sombras: representaciones del mundo producidas por humanos que lo describen sesgada y parcialmente.
Todo lo que un LLM «sabe» sobre la realidad llega filtrado por el lenguaje, escrito por personas con distintos grados de inteligencia, honestidad, sesgo, conocimiento e intención.
Las fuentes en las que bebe la IA no son la realidad misma sino sólo una representación de la misma; al igual que los mapas no son el territorio y sólo intentan representarlo de una forma nunca del todo exacta.
El conocimiento que maneja más o menos hábilmente y muy rápido la IA es mediado, incompleto, sesgado y enormemente heterogéneo, a menudo distorsionado. En cambio, el lenguaje humano refleja opiniones, malentendidos, puntos ciegos culturales y falsedades directas.
Los libros e internet contienen ideas extraordinarias, pero también teorías conspirativas, propaganda, pornografía, abuso y puro disparate.
Cuando las grandes corporaciones entrenan los LLM con «todo el texto» al que tienen acceso (legal o no tan legalmente), no les están dando acceso al mundo. Sólo les alimentan con sombras de la humanidad en la pared.
Y la escala no resuelve el problema: más datos, modelos más grandes, más parámetros, más computación siguen siendo más sombras en la pared que siguen sin ser equivalentes a la realidad.
Como los LLM se entrenan para predecir la palabra siguiente estadísticamente más probable, son excelentes produciendo lenguaje plausible, pero por ahora siguen sin comprender causalidad, restricciones físicas o consecuencias en el mundo real. Por eso las alucinaciones no son un fallo que pueda parchearse, sino una limitación estructural.
El lenguaje por sí solo no es una base suficiente para la inteligencia y por ello, la atención se está desplazando cada vez más hacia los llamados «world models» (WM): sistemas que construyen representaciones internas de cómo funcionan los entornos, aprenden de la interacción y simulan resultados antes de actuar.
A diferencia de los LLM, los WM no se limitan al texto. Pueden incorporar datos temporales, entradas de sensores, bucles de retroalimentación, datos de ERP, hojas de cálculo, simulaciones y las consecuencias de las acciones.
En lugar de preguntar «¿cuál es la palabra siguiente más probable?», formulan una pregunta mucho más potente: «¿qué pasará si hacemos esto?».
En cadenas de suministro y logística, un modelo de lenguaje puede resumir disrupciones o generar informes y un WM puede simular cómo el cierre de un puerto, un aumento del precio del combustible o el fallo de un proveedor se propaga por la red, y probar respuestas alternativas antes de comprometer capital.
En seguros y gestión de riesgos, los LLM pueden explicar pólizas o responder a preguntas de clientes y los WM pueden aprender cómo evoluciona realmente el riesgo en el tiempo, simular eventos extremos y estimar pérdidas en cascada bajo distintos escenarios, algo que ningún sistema basado solo en texto puede hacer de forma fiable.
En fabricación y operaciones, los gemelos digitales de fábricas son WM que describen procesos; simulan cómo interactúan máquinas, materiales y tiempos, permitiendo predecir fallos, optimizar el rendimiento y probar cambios de manera virtual antes de tocar el sistema real.
En todos estos casos, el lenguaje es útil, pero insuficiente ya que comprender exige un modelo más evolucionado de cómo se comporta el mundo y no solo de cómo la gente habla sobre él.
En la siguiente fase de la inteligencia artificial, los LLM se convertirán en interfaces, copilotos y traductores. Con los WM el lenguaje se combinará con sistemas que aprenden de la realidad misma y aportarán anclaje, predicción y planificación.
𝙀𝙣 𝙡𝙖 𝙖𝙡𝙚𝙜𝙤𝙧𝙞́𝙖 𝙙𝙚 𝙋𝙡𝙖𝙩𝙤́𝙣, 𝙡𝙤𝙨 𝙥𝙧𝙞𝙨𝙞𝙤𝙣𝙚𝙧𝙤𝙨 𝙣𝙤 𝙨𝙚 𝙡𝙞𝙗𝙚𝙧𝙖𝙗𝙖𝙣 𝙚𝙨𝙩𝙪𝙙𝙞𝙖𝙣𝙙𝙤 𝙡𝙖𝙨 𝙨𝙤𝙢𝙗𝙧𝙖𝙨 𝙘𝙤𝙣 𝙢𝙖́𝙨 𝙖𝙩𝙚𝙣𝙘𝙞𝙤́𝙣, 𝙢𝙖́𝙨 𝙥𝙧𝙚𝙘𝙞𝙨𝙞𝙤́𝙣 𝙣𝙞 𝙢𝙖́𝙨 𝙧𝙖́𝙥𝙞𝙙𝙖𝙢𝙚𝙣𝙩𝙚: 𝙨𝙚 𝙡𝙞𝙗𝙚𝙧𝙖𝙣 𝙜𝙞𝙧𝙖́𝙣𝙙𝙤𝙨𝙚 𝙥𝙖𝙧𝙖 𝙙𝙚𝙨𝙘𝙪𝙗𝙧𝙞𝙧 𝙡𝙖 𝙛𝙪𝙚𝙣𝙩𝙚 𝙙𝙚 𝙚𝙨𝙖𝙨 𝙨𝙤𝙢𝙗𝙧𝙖𝙨 𝙮, 𝙛𝙞𝙣𝙖𝙡𝙢𝙚𝙣𝙩𝙚, 𝙧𝙤𝙢𝙥𝙞𝙚𝙣𝙙𝙤 𝙡𝙖𝙨 𝙘𝙖𝙙𝙚𝙣𝙖𝙨 𝙘𝙤𝙣𝙙𝙞𝙘𝙞𝙤𝙣𝙖𝙣𝙩𝙚𝙨 𝙦𝙪𝙚 𝙡𝙤𝙨 𝙢𝙖𝙣𝙩𝙚𝙣𝙞́𝙖𝙣 𝙚𝙣 𝙡𝙖 𝙘𝙪𝙚𝙫𝙖 𝙮 𝙖𝙧𝙧𝙞𝙚𝙨𝙜𝙖́𝙣𝙙𝙤𝙨𝙚 𝙖 𝙖𝙨𝙤𝙢𝙖𝙧𝙨𝙚 𝙛𝙪𝙚𝙧𝙖 𝙙𝙚 𝙡𝙖 𝙘𝙪𝙚𝙫𝙖 𝙮 𝙙𝙚𝙨𝙘𝙪𝙗𝙧𝙞𝙧 𝙚𝙡 𝙢𝙪𝙣𝙙𝙤 𝙧𝙚𝙖𝙡 𝙘𝙤𝙣 𝙩𝙤𝙙𝙖𝙨 𝙡𝙖𝙨 𝙘𝙤𝙣𝙨𝙚𝙘𝙪𝙚𝙣𝙘𝙞𝙖𝙨.
Cuando hoy mucha gente sólo conocen el nombre (IA) y algunos jóvenes experimentan con alguna foto que embellezca su avatar, otros se están pensando en que y donde podrían usarla para mejorar su desempeño y la IA se acerca a toda velocidad a un futuro espectacular y más cercano de lo que muchos piensan.
Las organizaciones que lo entiendan así, pronto dejarán de confundir el lenguaje fluido con la comprensión y empezarán a invertir en arquitecturas que modelan su propia realidad. Esas empresas no construirán solo una IA que hable de manera convincente sobre el mundo: 𝐜𝐨𝐧𝐬𝐭𝐫𝐮𝐢𝐫𝐚́𝐧 𝐮𝐧𝐚 𝐈𝐀 𝐪𝐮𝐞 𝐫𝐞𝐚𝐥𝐦𝐞𝐧𝐭𝐞 𝐞𝐧𝐭𝐢𝐞𝐧𝐝𝐚 𝐜𝐨́𝐦𝐨 𝐟𝐮𝐧𝐜𝐢𝐨𝐧𝐚.
Lejos de ser una amenaza que deba prohibirse, la IA es una herramienta que exige el mismo enfoque que siempre han requerido las grandes innovaciones: educación, criterio y responsabilidad.
Prohibir su uso a los estudiantes no los protege, del mismo modo que en su día no protegió prohibir las calculadoras, internet o los ordenadores personales. Solo 𝐥𝐨𝐬 𝐝𝐞𝐣𝐚 𝐞𝐧 𝐝𝐞𝐬𝐯𝐞𝐧𝐭𝐚𝐣𝐚 𝐟𝐫𝐞𝐧𝐭𝐞 𝐚 𝐪𝐮𝐢𝐞𝐧𝐞𝐬 𝐬𝐢́ 𝐚𝐩𝐫𝐞𝐧𝐝𝐞𝐧 𝐚 𝐮𝐭𝐢𝐥𝐢𝐳𝐚𝐫𝐥𝐨𝐬 𝐜𝐨𝐧 𝐢𝐧𝐭𝐞𝐥𝐢𝐠𝐞𝐧𝐜𝐢𝐚.
Los chinos, los rusos, los indios, los americanos de USA y muchos más la usan a tutti plain. Los españoles seguimos con el "¡que inventen ellos!".
La historia demuestra que 𝕝𝕒𝕤 𝕤𝕠𝕔𝕚𝕖𝕕𝕒𝕕𝕖𝕤 𝕢𝕦𝕖 𝕡𝕣𝕠𝕘𝕣𝕖𝕤𝕒𝕟 𝕟𝕠 𝕤𝕠𝕟 𝕝𝕒𝕤 𝕢𝕦𝕖 𝕚𝕟𝕥𝕖𝕟𝕥𝕒𝕟 𝕗𝕣𝕖𝕟𝕒𝕣 𝕝𝕒𝕤 𝕙𝕖𝕣𝕣𝕒𝕞𝕚𝕖𝕟𝕥𝕒𝕤 𝕟𝕦𝕖𝕧𝕒𝕤, 𝕤𝕚𝕟𝕠 𝕝𝕒𝕤 𝕢𝕦𝕖 𝕖𝕟𝕤𝕖𝕟̃𝕒𝕟 𝕒 𝕦𝕤𝕒𝕣𝕝𝕒𝕤 𝕓𝕚𝕖𝕟.
La IA no sustituye el pensamiento humano; lo amplifica. En manos de personas bien formadas y que no la usan como si consultaran al oráculo, no empobrece el conocimiento sino que lo multiplica porque 𝐨𝐛𝐥𝐢𝐠𝐚 𝐚 𝐩𝐞𝐧𝐬𝐚𝐫 𝐚𝐧𝐭𝐞𝐬 𝐝𝐞 𝐚𝐜𝐭𝐮𝐚𝐫, 𝐚 𝐟𝐨𝐫𝐦𝐮𝐥𝐚𝐫 𝐦𝐞𝐣𝐨𝐫𝐞𝐬 𝐩𝐫𝐞𝐠𝐮𝐧𝐭𝐚𝐬, 𝐚 𝐯𝐞𝐫𝐢𝐟𝐢𝐜𝐚𝐫 𝐫𝐞𝐬𝐮𝐥𝐭𝐚𝐝𝐨𝐬, 𝐚 𝐜𝐨𝐦𝐛𝐢𝐧𝐚𝐫 𝐜𝐨𝐧𝐨𝐜𝐢𝐦𝐢𝐞𝐧𝐭𝐨 𝐭𝐞́𝐜𝐧𝐢𝐜𝐨 𝐜𝐨𝐧 𝐬𝐞𝐧𝐭𝐢𝐝𝐨 𝐜𝐨𝐦𝐮́𝐧 𝐲 𝐞𝐱𝐩𝐞𝐫𝐢𝐞𝐧𝐜𝐢𝐚 𝐫𝐞𝐚𝐥. 𝐔𝐬𝐚𝐝𝐚 𝐜𝐨𝐧 𝐜𝐫𝐢𝐭𝐞𝐫𝐢𝐨, 𝐩𝐮𝐞𝐝𝐞 𝐚𝐲𝐮𝐝𝐚𝐫 𝐚 𝐚𝐩𝐫𝐞𝐧𝐝𝐞𝐫 𝐦𝐚́𝐬 𝐫𝐚́𝐩𝐢𝐝𝐨, 𝐭𝐫𝐚𝐛𝐚𝐣𝐚𝐫 𝐜𝐨𝐧 𝐦𝐚𝐲𝐨𝐫 𝐩𝐫𝐞𝐜𝐢𝐬𝐢𝐨́𝐧, 𝐞𝐱𝐩𝐥𝐨𝐫𝐚𝐫 𝐢𝐝𝐞𝐚𝐬 𝐧𝐮𝐞𝐯𝐚𝐬 𝐲 𝐥𝐢𝐛𝐞𝐫𝐚𝐫 𝐭𝐢𝐞𝐦𝐩𝐨 𝐩𝐚𝐫𝐚 𝐭𝐚𝐫𝐞𝐚𝐬 𝐜𝐫𝐞𝐚𝐭𝐢𝐯𝐚𝐬 𝐲 𝐞𝐬𝐭𝐫𝐚𝐭𝐞́𝐠𝐢𝐜𝐚𝐬.
La verdadera frontera no está entre humanos y máquinas, sino entre quienes entienden cómo colaborar con ellas y quienes deciden ignorarlas.
Los jóvenes que hoy aprenden a utilizar la IA con pensamiento crítico estarán mejor preparados para resolver problemas complejos, adaptarse a entornos laborales cambiantes y construir soluciones que todavía no imaginamos. Los adultos que la incorporen a su trabajo o a su vida diaria, descubrirán que muchas tareas rutinarias pueden transformarse en oportunidades para aportar más valor.
Si la alegoría de Platón nos enseñó algo, es que 𝕖𝕝 𝕡𝕣𝕠𝕘𝕣𝕖𝕤𝕠 𝕖𝕩𝕚𝕘𝕖 𝕤𝕒𝕝𝕚𝕣 𝕕𝕖 𝕝𝕒 𝕔𝕦𝕖𝕧𝕒 𝕒𝕦𝕟𝕢𝕦𝕖 𝕝𝕒 𝕝𝕦𝕫 𝕚𝕟𝕔𝕠𝕞𝕠𝕕𝕖 𝕒𝕝 𝕡𝕣𝕚𝕟𝕔𝕚𝕡𝕚𝕠.
La inteligencia artificial es una linterna nueva que puede usarse para deslumbrar, pero sobre todo debería usarse para encontrar mejor y más rápido el camino para llegar al exterior de la cueva.
La decisión, como siempre, no depende de la herramienta, sino de la habilidad, inteligencia y criterio de quien decida aprender a manejarla.
