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La respuesta corta es que sí, y mucho mejor. La respuesta larga requeriría abundar en qué consideramos “ver”, que va más allá de un mero acto mecánico para ser un proceso cognitivo complejo que atribuimos netamente a los seres humanos.
Una mayor demanda de alimentos para una población mundial que superará los 9 500 millones en 2050; calentamiento global, con temperaturas récord y eventos extremos que aumentan los riesgos productivos; mayores costes de combustible, fertilizantes y fitosanitarios; envejecimiento rural (la edad media del agricultor español ronda los 61 años); falta de relevo generacional… Son algunos de los retos a los que se enfrenta la agricultura del siglo XXI. Sin olvidarnos de los elevados salarios agrícolas y de la inquietud para el sector agrario derivada de la firma del acuerdo UE-Mercosur.
La publicidad, la moda y el diseño. El teatro, el cine, la música y los videojuegos. Las artes visuales, la escultura, la pintura. La gestión del patrimonio y el turismo cultural. Las industrias culturales y creativas (ICC) están viviendo cambios muy rápidos con la irrupción de la inteligencia artificial.
Google es el buscador más utilizado del mundo. Durante más de un cuarto de siglo, la acción de buscar en internet ha seguido el ritual de introducir una pregunta o palabras clave en una caja en blanco para que un algoritmo nos devolviera una lista ordenada de enlaces azules relacionados. Nosotros, como usuarios, asumíamos el esfuerzo de hacer clic, saltar de una página a otra, contrastar la información y construir nuestra propia conclusión con base en las fuentes que considerábamos más apropiadas.
La inteligencia artificial (IA) suele presentarse como objetiva: datos, estadística y predicción. Sin embargo, su mirada nace del mundo humano y eso incluye desigualdades de género.
Cada día, miles de páginas web desaparecen sin dejar rastro. Y con ellas, se esfuman recuerdos, conocimientos y fragmentos de nuestra historia. Cuando todo parece estar a un clic de distancia, resulta paradójico que la World Wide Web (WWW) que llamamos internet –ese inmenso archivo digital de nuestra civilización global– se evapore en silencio.
La aceleración del desarrollo de la inteligencia artificial y su entrada en todos los sectores productivos es una fuerza de cambio imparable. La inteligencia artificial supone una revolución tecnológica equiparable a la máquina de vapor, la cadena de montaje o la robotización de los procesos. Y, como en las anteriores revoluciones industriales, la transformación de los empleos será profunda e irreversible.
A principios de los años ochenta mis padres trajeron a casa un ordenador doméstico conectado a la pantalla del televisor. Aquello me motivó para “jugar” a científico. Me enorgullecía publicar en aquellas primeras revistas de informática sencillos programas sobre cómo dibujar funciones matemáticas, monitorizar el código máquina del microprocesador o rudimentarias animaciones y juegos de ordenador.
La revolución que la IA promete generar en nuestro trabajo no la provoca la herramienta, sino nuestra actitud ante ella. No es la hoja de cálculo, es cómo nos planteamos nuestra relación con ella. Lo mismo ocurre con la inteligencia artificial generativa.
Cuando usamos una inteligencia artificial para traducir un texto, responder una pregunta o escribir un correo, tendemos a imaginar que funciona igual en cualquier idioma. La idea resulta lógica: si es “inteligente”, debería manejar todas las lenguas con la misma soltura. Sin embargo, la realidad es bien distinta. Los modelos no rinden igual en inglés que en español, ni en español que en euskera. ¿Por qué? ¿Es una limitación tecnológica inevitable o el reflejo de desigualdades más profundas del mundo digital?
El 29 de octubre de 2025, un equipo de la empresa Anthropic publicó un estudio sobre los procesos internos de los modelos de lenguaje. El trabajo se centraba en cómo estos sistemas parecen describir sus propios pasos de razonamiento. No trataba de defender que exista conciencia artificial, sino aclarar por qué estos modelos generan explicaciones sobre lo que “ocurre” dentro de ellos cuando producen una respuesta.
En 1959, Arthur Samuel (1901-1990), trabajador de IBM y graduado por el Instituto Técnico de Massachussets, escribió un artículo que cambió el modo de programar los ordenadores.
No solo responden preguntas o redactan textos. Modelos de lenguaje como GPT, Claude o Gemini ejecutan código, analizan datos e, incluso, llevan a cabo experimentos en laboratorios robotizados. Google ha bautizado esta idea como co-scientist: un asistente virtual capaz de diseñar, planificar y ejecutar experimentos completos a partir de simples instrucciones en lenguaje natural.
“Alucinar” no es un concepto muy exacto cuando se aplica a la inteligencia artificial; puede provocar controversias, tanto por su innecesaria antropomorfización como por su engañosa concreción. Por eso, quizá sería más correcto llamarlas “falsificaciones de información” o simples “confabulaciones”. Sin embargo, esta terminología ha calado para identificar aquellas generaciones de texto que, tras comprobarse, se demuestran erróneas.
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