Las mejoras de productividad que ofrece la IA generativa suelen presentarse como la principal razón de su rápida adopción. Del mismo modo que una calculadora puede resolver al instante ecuaciones matemáticas demasiado largas para que el cerebro humano las calcule, la IA generativa puede ayudar a resumir rápidamente artículos extensos y redactar correos electrónicos.

Pero, más allá de la productividad, sigue habiendo una cuestión clave: ¿cómo está afectando la IA a actividades esencialmente humanas, como la colaboración y la creatividad?

Como científicos cognitivos que estudian la creatividad, recientemente realizamos un experimento para explorar cómo trabajar con IA, en lugar de hacerlo con otras personas, afecta a la originalidad y a otros aspectos de la creatividad.

Ser rápido y prolífico no significa ser creativo

La creatividad suele relacionarse con lo que los científicos cognitivos llaman «pensamiento divergente». Una forma de medirlo consiste en pedir a alguien que proponga distintos usos para un objeto cotidiano, como un ladrillo o un libro. Esta prueba se conoce como tarea de usos alternativos.

Después, los investigadores comparan el número de ideas y su originalidad para evaluar la capacidad creativa.

Los grandes modelos lingüísticos parecen dominar el aspecto de la «cantidad de ideas»: pueden generar muchas más ideas que los seres humanos. Esta capacidad de producir más ideas —y hacerlo con mayor rapidez— explica en parte por qué más de la mitad de los nuevos artículos publicados en internet se generan ya mediante IA.

Sin embargo, estos textos suelen ser prolijos e incluir información redundante. Un estudio en el que se evaluó a 12 chatbots de IA de distintas empresas con miles de preguntas factuales concluyó que sus respuestas eran a menudo varias veces más largas que las redactadas por seres humanos, y que la respuesta propiamente dicha constituía solo alrededor del 42 % del texto. El resto era, en gran medida, relleno: información repetitiva, antecedentes innecesarios y explicaciones excesivamente detalladas o que se desviaban del tema.

Los grandes modelos lingüísticos también parecen tener dificultades para producir resultados originales.

Una idea «original» una y otra vez

En nuestra investigación, comparamos los resultados de personas que realizaban la tarea de usos alternativos junto a otra persona con los de quienes colaboraban con ChatGPT en la misma tarea. Asignamos aleatoriamente a 208 participantes a trabajar con una IA o con otra persona.

Descubrimos que, en comparación con dos personas que se turnaban para aportar ideas, quienes trabajaban con ChatGPT escribían respuestas más largas en la tarea de usos alternativos. Sin embargo, las parejas humanas proponían ideas más creativas que las personas que trabajaban con ChatGPT.

También observamos que las ideas surgidas al trabajar con otras personas tendían a ser más diferentes y variadas que las generadas en colaboración con modelos lingüísticos grandes. Algunas sugerencias individuales de la IA podían ser bastante creativas —por ejemplo, utilizar un libro para amortiguar el sonido—, pero ChatGPT proponía esa misma idea en numerosas sesiones distintas, lo que hacía que el conjunto de ideas fuera más homogéneo.

Otros estudios han destacado la homogeneidad de los resultados de la IA generativa. Un grupo de investigadores descubrió que recurrir repetidamente a la IA para generar imágenes suele producir ilustraciones insípidas y genéricas, algo que denominan «música de ascensor visual». Otros estudios han observado que, aunque la IA puede ayudar a una persona a escribir una historia más creativa que las que escribía antes, los textos creados con ayuda de IA en su conjunto, considerando a todos los usuarios, tienden a parecerse más entre sí.

Todo esto tiene sentido si pensamos en cómo funcionan los grandes modelos lingüísticos. Tras entrenarse con enormes conjuntos de textos, estos modelos predicen cuáles son las palabras más probables a continuación. Como sus procesos de entrenamiento son similares, distintos modelos lingüísticos —ya sean ChatGPT, Claude o Gemini— tienden a presentar ritmos, vocabulario, sintaxis y sugerencias parecidos, especialmente si se comparan con el trabajo de dos escritores humanos elegidos al azar.

En otras palabras, las ideas de la IA generativa pueden parecer únicas si se consideran de forma aislada. Pero, si todo el mundo utiliza IA, las ideas y los estilos de escritura empiezan a converger.

La colaboración creativa es una carrera de fondo

Por último, también descubrimos que las ventajas creativas de trabajar con otra persona se hacían aún mayores a medida que avanzaba la colaboración.

Las ideas pueden analizarse mediante la distancia semántica, una forma de cuantificar hasta qué punto se diferencian unos conceptos de otros. Con el tiempo, la interacción con otras personas parece generar una distancia semántica mayor que la interacción con un chatbot. Dicho de otro modo, al colaborar con otras personas podemos explorar un terreno creativo más amplio. Mientras tanto, la tendencia de las ideas a converger durante las sesiones de generación de ideas asistidas por chatbots podría acumularse y reducir progresivamente la variedad de ideas que se exploran durante un periodo prolongado.

Esto es importante porque muchos proyectos creativos requieren una implicación a largo plazo.

Por ejemplo, según los investigadores, lanzar un nuevo producto requiere una media de 27 meses desde la idea inicial hasta el producto terminado. En el caso de los productos más innovadores, el proceso puede prolongarse hasta 54 meses.

Habla con una persona antes de hablar con ChatGPT

Si quieres trabajar con un chatbot, ¿cómo puedes preservar tu creatividad frente a la tendencia de la IA a generar resultados homogéneos?

Algunas investigaciones sugieren utilizar lo que se conoce como «instrucciones de personalidad». Al igual que cuando hablamos con personas que tienen perspectivas distintas, los usuarios pueden proporcionar una instrucción detallada para asignar al chatbot una personalidad ficticia que simule distintos tipos de personas. Por ejemplo, se le puede pedir que responda como «un profesor universitario indio experto en docencia» o como «una fundadora de una empresa de construcción de 58 años».
Los investigadores descubrieron que, aunque estas instrucciones aumentaban la diversidad de ideas de ChatGPT, la variedad global seguía siendo inferior a la producida por escritores humanos. Estos resultados coinciden con otras investigaciones recientes que sugieren que los chatbots son malos simuladores de la personalidad humana.

Si necesitas ayuda con una tarea creativa, te proponemos volver a lo básico: habla con una persona antes de hablar con una IA. Esa persona tendrá experiencias personales singulares que no pueden quedar recogidas en un modelo lingüístico grande entrenado para generar respuestas promedio.

Escribir una frase, por modesta que sea, es un acto creativo, ya sea en un mensaje a un amigo o en un discurso de boda. A medida que la IA se integra en los flujos de trabajo, es importante recordar que otras personas siguen siendo un recurso valioso. El trabajo realizado en colaboración con otros seres humanos se percibe como más significativo.

Puede que no respondan tan rápido ni con tanta exhaustividad. Pero es probable que tengan algo más interesante que decir.

Clin Lai, investigador posdoctoral en Inteligencia Artificial y Sociedad, Universidad Brandeis y Roger Beaty, profesor asociado de Psicología, Universidad Estatal de Pensilvania (Penn State)

Este artículo se republica de The Conversation bajo una licencia Creative Commons.