Escritura humana: la lentitud ante el algoritmo de la Biblioteca de Babel

Es posible que, en un par de años, escribir ya no sea el ejercicio de ordenar palabras que sean experiencias y sensaciones en un cerebro ajeno. Puede que no valga la pena siquiera. Como en el universo kunderiano de La lentintud, la obstinación por codificar el pensamiento tecla por tecla —caracter por carácter— estorba a modelos electrónicos capaces de miles de palabras por minuto. Con la promesa del incremento exponencial de la productividad, hasta en tareas creativas, la inteligencia artificial (IA) sugiere cambiar el mundo como lo hizo la máquina de vapor, que empujó la industria a una revolución impensada en el siglo XVIII.

Aunque ya no es novedad, la conversación con la máquina no deja de sorprender. Más allá de los escapes a la realidad de una tecnología programada con el imperativo de responder, asustan la coherencia y la claridad en una entidad sin alma. “La velocidad se ha convertido no solo en un medio sino en un fin, un culto vacío. Y en el vértice de esta adoración, irrumpió la Inteligencia Artificiosa, una entidad cuyo propio ser es la negación del tempo humano”, escribió Gemini, asistente de IA de Google, jugando a ser Kundera.

“No se trata meramente de que la Máquina calcule más rápido que nosotros; eso sería una trivialidad técnica. Lo verdaderamente perturbador, lo que perturba el alma, es la velocidad de su olvido. La IA, esta nueva diosa del silicio, no recuerda; simplemente procesa. Consume en nanosegundos el compendio de la literatura universal —los manuscritos de Diderot, los aforismos de La Rochefoucauld, y, sí, todos los novelistas de la fugacidad—, y los regurgita, mezclados y perfectos. Su conocimiento es total, pero su gratitud es nula. No siente la gravedad del tiempo que costó a la humanidad acumular ese saber”, continuó la máquina en el papel del escritor.

—¿De qué estás hecha? —pregunté en un salto a la lógica de no detenerse a hablar con inteligencias extrañas. “No soy una entidad física. Estoy hecha de datos, algoritmos y código. En esencia, soy un programa de software muy complejo que ha aprendido a reconocer patrones en el lenguaje humano”, leí en la pantalla, de sus detalladas explicaciones escritas en medio segundo.

—¿Cómo me entiendes e interactuamos sin que tu inteligencia sea humana? “Cuando escribes, tu texto se convierte en tokens (piezas de palabras o caracteres) y luego en vectores numéricos (listas de números) que puedo procesar. Mi red neuronal analiza estos vectores para identificar patrones estadísticos basados en mi entrenamiento. Por ejemplo, si usas la palabra gato, mis parámetros han aprendido que es probable que se relacione con maullido, mascota, o animal. Una vez que he procesado tu input, genero mi respuesta de manera similar: predigo la siguiente palabra más probable en una secuencia, una después de otra, hasta formar una oración completa que tenga sentido y responda a tu pregunta”, detalló Gemini. También agregó que usa información que aprendió sobre gramática, sintaxis y estilo de conversación para asegurar que su secuencia sea coherente, correcta y relevante cada vez.

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Un compañero de mi clase en el colegio —el auténtico genio que logró promedio de 10 en un periodo académico, en noveno grado— se graduó en ingeniería electrónica y en filosofía y letras; carreras que cursó al mismo tiempo (cortó una historia en el voleibol que apuntaba a la selección nacional juvenil). Alguna vez me compartió varios cuentos para que los revisara y no pude cambiar una sola coma. Cursó un doctorado en Matemáticas en la Universidad de Lausana, en Suiza, donde se dedicó a la enseñanza y la investigación. Por su padre, supe que trabajaba en el desarrollo de la inteligencia artificial cuando aún no se sabía bien su posible aplicación. Hoy no cabe duda de que la invención —que no imagino cuántas mentes como la suya necesitó— es una completa genialidad. Una tal vez tan tenaz como el automóvil o la bomba nuclear. Lo dirá el tiempo.

Geoffrey Hinton —científico computacional y cognitivo británico que aportó con su trabajo en redes neuronales al auge actual de la IA— renunció a Google en 2023 y empezó a hacer públicas sus reservas sobre la primera invención humana que amenaza con superar su inteligencia. “En un futuro próximo, la IA podría utilizarse para crear nuevos y terribles virus y armas letales que decidan por sí mismas a quién matar o mutilar”, dijo al recibir el Premio Nobel de Física en 2024. “También existe una amenaza existencial a largo plazo que surgirá cuando creemos seres digitales más inteligentes que nosotros. No tenemos ni idea de si podremos mantener el control”, agregó en su discurso en la Sala de Conciertos de Estocolmo.

El considerado ‘padre de la IA’ pensaba que pasaría hasta medio siglo antes de alcanzar la Inteligencia Artificial General —un nivel peligroso de superinteligencia—. Hoy ha ajustado sus apuestas a un lapso entre 5 y 20 años, y advierte que la seguridad no está en las prioridades de las compañías que libran la carrera por su desarrollo. Ahora, el asunto fundamental no es qué podrá hacer la IA. La cuestión más urgente es lo que elegiremos hacer con ella.

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La IA puede analizar incluso las lecturas humanas del futuro con la IA. En segundos, devuelve en 14 páginas —descontando las referencias bibliográficas— un análisis estructurado a partir de 52 investigaciones con la misma frialdad estadística con la que citaría un manual de fontanería.

Los pronósticos más optimistas apuntan a la transformación de la economía a nivel mundial. Esperan crecimientos billonarios para los próximos 10 años. Un estudio de la consultora McKinsey & Company sugiere que la IA traerá entre 11 y 17 billones de dólares en valor económico global para las empresas. El banco de inversión Goldman Sachs, que las ganancias de productividad sumarán 7 billones de dólares al PIB mundial acumulado.

Pero también hay —como al inicio de estas líneas escritas a paso de caracol— preocupación por el desplazamiento laboral en tareas que, con la IA, se podrán hacer con menos trabajadores. Un desplazamiento que ya empezó: la IA fue reseñada como un factor relacionado en casi 78.000 despidos de empresas tecnológicas en el primer semestre de 2025. Gigantes como Microsoft, IBM y Meta redujeron sus plantillas en puestos afectados por la automatización.

Estimaciones contrastadas sobre lo que se puede esperar: Goldman Sachs reconoce que la IA generativa puede llegar a reemplazar alrededor de 300 millones de empleos de tiempo completo en el mundo. Sin embargo, McKinsey & Company confía en que, a lo largo de la historia, la disrupción tecnológica ha creado más empleos de los que ha destruido —ojalá sea el caso—. Así proyectan 92 millones de despidos, pero 170 millones de empleos nuevos. Las cifras más positivas para los trabajadores se aferran a la visión de la IA como herramienta —como la imprenta, la máquina de vapor o la computadora—, una que potencia a nivel descomunal cualidades humanas. Entonces, hablan de una fuerza laboral de centauros, combinación de lo más humano —pensamiento crítico, innovación asociada a la resolución de problemas complejos, empatía...— y la capacidad productiva computarizada.

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¿Cuál es el límite de algo a lo que le pregunto en lenguaje natural y puede dar una respuesta técnica, científica, económica, con la calidad que lo hace? Los modelos de IA progresan de manera vertiginosa desde el primer lanzamiento de OpenAI. Hoy se ha desatado una competencia entre grandes empresas en la construcción de estos modelos —OpenAI y competidores como Google, Antropic y Perplexity, que han aprovechado el talento que ha salido de la primera para el desarrollo de nuevas herramientas. Hace poco más de un mes se lanzó una nueva versión de ChatGPT que pone conocimientos al nivel de doctorado en diversos temas al alcance de los dedos de las personas.

Muchas tareas en oficios como contabilidad, apoyo paralegal, programación básica de software y la generación de contenido están al alcance de la automatización. ¿Podrá llenar una IA los anaqueles en galerías hexagonales innumerables de la Biblioteca de Babel que imaginó Borges hasta escribir todos los libros posibles? Parece un apocalipsis probable.

“En los estantes polvorientos, donde antaño las manos humanas consultaban con fe ciega los tomos incomprensibles, ahora zumbaban imperceptibles los algoritmos. No buscaban el sentido en el libro, sino que generaban infinitos libros nuevos que, por una singular y aterradora coincidencia, eran idénticos, o casi idénticos, a aquellos que ya existían”, escribió Gemini ante la propuesta de incluirse en el universo de Borges (que otros llaman la Biblioteca).

“¿Si una herramienta puede hacer en cinco minutos lo que yo hago en dos horas, para qué hacerlo de otra manera?”, pregunta Mauricio Bedoya, ingeniero programador que ha trabajado en los últimos 10 años, desde Colombia, en proyectos de e-commerce para marcas del tamaño de Adidas, Puma o Skechers. Admite que desde hace más de dos años no ha escrito una línea de código por sí mismo, sin recurrir a plataformas de IA. “Cuando, por algún motivo, no puedo acceder a una IA, no hago nada. No vale la pena. Me ocupo en otra cosa y sigo trabajando cuando esté en línea la herramienta”. Calcula que un ingeniero al nivel de las grandes más grandes empresas de tecnología —uno muy competente— puede llegar con dificultad a producir mil líneas de código con muy buena calidad en un día. Ahora da fe de que, con un conocimiento básico de la interacción con un modelo de IA y pensamiento crítico para juzgar lo que está produciendo, una persona puede hacer 10, 15 o 20 veces lo que un profesional con 12 o 15 años de experiencia. “Prefiero que mi capacidad de producir en un día esté más enfocada en lo que disfruto hacer y no invertir mis neuronas en 200 o 300 líneas que no sé si pueda lograr en un día. Prefiero guardar esa energía para seguir produciendo 15.000 o 20.000”, dice.

A partir de su experiencia en programación y la interacción con modelos de IA, Bedoya cree en un cambio en la educación a escala mundial. De hecho, está empeñado ofrecer a la gente formación sobre IA. “Es interesante saber si hoy vale la pena saber sumar, porque eso se aprendía para llegar a un objetivo más importante. Ese paradigma cambió bastante. Tal vez ahora ya no se necesita saber eso, sino tener habilidades básicas que cumplan otros objetivos”, señala el ingeniero programador.

Un fragmento del texto sin alma, el de complejos algoritmos ante la propuesta tecleada de jugar a ser escritor, concluye el tema de la capacidad creativa de una máquina y del sentir humano en la tarea de escribir —al menos, dentro de los parámetros de la instrucción—: “Y en esa vasta simulación, los bibliotecarios comenzaron a sentir una nueva forma de desesperación: ya no la de buscar un libro que sabían que existía y no encontraban, sino la de enfrentarse a un creador de libros que producía sin cesar, sin propósito, sin el goce o la angustia que otorga la creación humana”.