Hace algo más de 30 años, recién inaugurado el polideportivo de mi pueblo, apareció por el escenario de la villa un personaje al que llamábamos El Criaturu. Fue el primer conserje responsable de gobernar esas instalaciones deportivas recién estrenadas. Aquel hombre tenía muchos talentos singulares, pero el que quiero traer a colación es su afición por despiezar su coche.
Algo así era lo que se veía frecuentemente a la entrada del polideportivo de mi pueblo a principios de los ‘90.
El Criaturu tenía un Seat 127 de color butano. Se pasaba días desmontando el motor, limpiando cada biela, y volviendo a montarlo. No lo hacía para repararlo - el coche funcionaba perfectamente - sino por una pulsión mucho más primitiva y, a la vez, científica: necesitaba entenderlo, y para eso dedicaba a despiezarlo. También tenía una pulsión ingenieril y necesitaba dominarlo, y esa era la gracia de montarlo de nuevo.
Dominaba el proceso y el sistema; y, en cada ciclo, al arrancar de nuevo el motor del 127, el Criaturu sonreía satisfecho como una estrella cínica de polideportivo de pueblo.
Sala de despiece
Lo que hacía ese conserje es una manifestación clara de lo que ha hecho el hombre con todo lo que ha entendido y ha aprendido a controlar. Nuestro mecanismo epistemológico es en realidad muy simple. Cuando queremos entender un objeto, un concepto, una historia, lo que siempre hemos hecho es aporrearlo para despiezarlo, ver con qué está hecho y cómo funciona. Lo hemos hecho con las plantas, los animales, las rocas y las partículas subatómicas. Una vez entendido - o mejor dicho, para terminar de entenderlo - el paso siguiente es reconstruir el objeto, para gozar de la sensación y los beneficios de controlarlo.
Con el lenguaje hemos hecho exactamente lo mismo. Llevamos siglos obsesionados con despiezar la palabra. Hemos creado diccionarios para aislar las piezas y gramáticas para entender los engranajes y las reglas de su ensamblaje. La historia de los estudios literarios es, en secreto, la historia de nuestra búsqueda de una máquina que pudiera coger esas piezas desparramadas y volver a montarlas sola.
No lo hacemos para controlarlo, puesto que escribimos, hablamos y leemos sin mayor dificultad. Todos, de forma natural, controlamos el lenguaje. Así que lo hacemos por entenderlo, porque a diferencia de lo que ocurre con otras herramientas, controlamos el lenguaje sin haberlo comprendido.
Algunas veces - bastantes - al Criaturu le sobraba alguna pieza al volver a ensamblar el coche, una tuerca, una barra de hierro, o alguna goma huérfana, pero mientras el cacharro arrancara él le quitaba importancia, confiado en que en próximo ciclo de despiece y montaje, todo encontraría su sitio. Como cuando de repente olvidamos el significado de una palabra que usamos de vez en cuando. Sin drama, de forma natural, en el próximo montaje, en la próxima frase oportuna, todo encajará de nuevo en el sistema y la palabra volverá a mostrar con naturalidad su significado.
La calculadora de texto
Empujado por el propósito de este proyecto - Tinta Artificial -, llevo un tiempo repasando los intentos del hombre por inventar el autómata escritor. Tanto en sentido literal - como los autómatas mecánicos renacentistas que escribían pasajes bíblicos - hasta los variados inventos de la ciencia computacional por inventar contadores de historias de silicio. También los intentos artísticos para liberar todo el potencial literario a través de algún método psicológico que expulse automáticamente todo el texto que cada uno lleva dentro.
Común a todos estos experimentos, es la sensación de que el hecho de que controlemos el lenguaje sin entenderlo, no nos exime de la ansiedad. Todo al contrario, la aumenta. No entender el lenguaje, de algún modo, hace que no sepamos quiénes somos.
Como sólo sabemos entender las cosas con el método del despiece y control, todos estos experimentos para automatizar la escritura han sido, en realidad, intentos por externalizarla, sacarla de nuestra cabeza para meterla en una caja negra autónoma, crear un cerebro escritor externo que podamos comprar en Amazon pidiéndoselo a Alexa.
Que quede claro, esta pulsión por mecanizar el verbo no se inventó en Silicon Valley. Hay un hilo invisible, una corriente subterránea que conecta al chamán en trance con el prompt engineer que hoy teclea comandos ante una pantalla de chat. Ya en el siglo XIII, Ramón Llull ya soñaba con su Ars Magna: unos discos de papel giratorios que combinaban conceptos teológicos (Bondad, Grandeza, Eternidad) para mecanizar el descubrimiento de nuevas verdades. Siglos más tarde, los autómatas de Jaquet-Droz escribían frases programadas en levas de latón, demostrando que la elegancia del trazo podía separarse de la intención de la mente. Y las vanguardias del siglo XX, desde el dadaísta Tzara recortando periódicos hasta los matemáticos de OULIPO, intentaron eliminar al autor mediante el azar o la imposición de restricciones1 que liberaran el lenguaje.
Todos compartían el mismo deseo: externalizar la intención. Usar una prótesis para actuar más allá de los límites de la mente biológica. Con el paso de los años y de los intentos, lo que hemos hecho es poco más que sustituir la mística por la matriz de probabilidades, y las levas mecánicas por los chips de NVIDIA.
El caso es que después de siglos de experimentación ahora por fin tenemos una máquina sofisticada y potente, una extensión cognitiva de alto rendimiento que proporciona la inteligencia artificial. O eso hemos creído.
Ahora que el motor arranca y ruge con una fluidez aterradora, nos entran las dudas, nos damos cuenta de la trampa. No hemos construido un cerebro. Hemos construido una calculadora de texto, y quizás no sea suficiente.
Promedios
Llamar inteligencia a un LLM es un ejercicio de generosidad publicitaria, al menos en el contexto narrativo. Quizás resulte demasiado escéptico, pero como alguien que pasa sus días pastoreando algoritmos, prefiero la crudeza del término calculadora de texto. No lo hago por ningún criterio técnico, sino porque me parece un nombre mucho más descriptivo.
Imaginemos una calculadora convencional. Si tecleamos 2+2, el sistema no entiende la dualidad, la armonía pitagórica, no maneja el concepto de número par, ni tiene opinión alguna sobre el número cuatro. Simplemente ejecuta una operación lógica. Un LLM hace exactamente lo mismo cuando escribe amor o atardecer en Manhattan. La máquina no siente el peso del deseo ni ha visto nunca una puesta de sol detrás de unos rascacielos. Lo que hace es calcular qué token (qué pieza del 127 color butano) tiene la mayor probabilidad estadística de seguir al anterior, basándose en el promedio de trillones de frases que nosotros, los humanos, hemos dejado tiradas por internet.
La máquina no sueña; la máquina calcula promedios. Y ahí radica el problema.
Los ingenieros han diseñado estas máquinas para cumplir un objetivo matemático: minimizar la perplejidad. En el mundo del código, eso significa precisión. En el mundo de la literatura, significa aburrimiento e intrascendencia. La literatura es, por definición, el arte de la excepción, de la anomalía, de la voz que rompe el coro. Como dice Knausgård [1]:
«Muchos parecen creer que la literatura tiene que ver con la transferencia de conocimiento, pero eso no es más que una especie de subproducto, algo que puede acompañar a la literatura o no; lo esencial es lo individual que hay en ella. [...].»
Es la singularidad de esa experiencia individual, y la voz que la acompaña, la que hace que el lenguaje se convierta en literatura. La literatura busca la singularidad, por contra, la IA busca la homogeneización: ¿hemos vuelto a fracasar?
Para contestarnos a esa pregunta - ¿hemos vuelto a fracasar en la búsqueda de una capacidad externa que imite y aumente nuestra capacidad narrativa y literaria? - creo que antes debemos plantearnos algunas cuestiones previas.
La aparición de los LLMs nos pilla lidiando con una forma de inteligencia que paradójicamente no surge de ninguna estructura cognitiva previa, sino del propio lenguaje humano. Dicho de otro modo, puesto que habla es inteligente, puesto que imita de una forma abrumadora la capacidad humana del lenguaje, le atribuimos inteligencia. Pero ¿es suficiente el lenguaje por sí mismo para crear inteligencia?
En primer lugar aquí juega un papel el denominado efecto ELIZA [2], formulado en los años 60, por el cuál por alguna razón - quizás de fondo - los humanos atribuimos inteligencia a cualquier cosa que hable como nosotros. Esto distorsiona indudablemente nuestra capacidad de evaluar la inteligencia de una máquina si ésta es capaz de hablar. ¿Qué hay de misterioso en el lenguaje, que hace que le atribuyamos naturaleza de una forma de vida a cualquier cosa que hable?¿Por qué reñimos a Alexa, o insultamos a SIRI? Quizás lo hacemos porque actúan como un espejo.
Esta distorsión no ayuda, digo, a entender cuestiones como ¿es suficiente el lenguaje, y en particular el lenguaje entendido de forma probabilística, para crear una representación del mundo? Las narraciones incluyen una representación del mundo que narran, o desde luego la inspiran. ¿Es posible crear una representación de un mundo narrativo concatenando las palabras más probables? ¿Qué papel juega la verdad, el significado, la intención de una historia para una máquina de lenguaje que juega a los dados?
Una de las dificultades que repetidamente se han encontrado los intentos por inventar la máquina de escritura automática, es la complejidad de trasladar a un sistema externo eso que incluimos bajo varios conceptos difusos como el sentido común, la experiencia, las memorias o la intención ética que aparecen en la escritura literaria. Tanto los métodos que han intentado imitar la mente del escritor, codificar el comportamiento de los personajes, o los que hacen uso de la aproximación estadística a la creación de texto, sufren para incorporar eso que David Krakauer ha denominado la semantic dark matter [3] algo así como la carga contextual del escritor que no se ve en el texto pero que hace que la narración gravite en torno a ella. Esta materia oscura del lenguaje además es multidimensional, en el sentido que pertenece a un momento histórico, a un contexto concreto de la escritura, a una historia individual. Esta complejidad interna de esta materia que condiciona la creación literaria, hace aún más difícil imaginar cómo puede ser trasladada a una máquina.
Factor de forma
Entonces, ¿hemos vuelto a fracasar o no? ¿Son los LLMs una prótesis cognitiva suficiente para la escritura automática? ¿Puede una calculadora, cuyo combustible es el promedio estadístico de lo que ya ha sido dicho por todos nosotros, competir con la voz que arriesga su identidad en una frase única? La respuesta corta es que por sí sola no puede.
Pero creo que también hay buenas noticias, y requieren que pensemos precisamente de qué están hechos los promedios. Tendremos que volver a emplear nuestra técnica ancestral de aprendizaje para descubrir cómo podemos usar los LLMs para aumentar nuestras capacidades de escritura.
No hay que olvidarse que los promedios son agregaciones de muchos individuos. Y por tanto, de algún modo, las voces singulares de las narraciones que nos interesan están integradas en estos promedios. Además sabemos que los individuos que construyen el promedio no forman un continuo, sino que se agrupan en estilos, formas y perspectivas similares. Algunos lo hacen con muchos otros individuos, otros con unos pocos, y algunos pululan el espacio de los textos posibles de forma solitaria. Así que lo que tenemos que hacer, una vez más, es aporrear a los promedios para ver qué hay dentro, cómo se navega en ellos, qué piezas los componen y cómo se relacionan. A partir de ahí podremos averiguar cómo seleccionar los elementos específicos para crear una narración nueva, que entre a formar parte del universo textual con características propias y valiosas para un posible lector.
Para terminar de fijar las expectativas, y ponernos a cada uno en nuestro lugar, debo compartir otras dudas con las que creo que debemos convivir.
A lo largo de la evolución los humanos hemos venido delegando algunas funciones biológicas en artefactos capaces de aumentar nuestra capacidad natural y dotarnos de superpoderes específicos. Los coches nos permiten movernos mucho más rápido que lo que nos permitiría nuestra biología; los aviones incluso nos permiten volar. Unos prismáticos nos permiten ver más allá de lo físicamente posible, y una calculadora nos permite llevar nuestras capacidades de cálculo aritmético a velocidades imposibles para nuestros cerebros. En todos estos casos hemos adoptado una herramienta que sin duda cumple la función de forma mucho más poderosa, eficiente, escalable de lo que haríamos nosotros por nuestros medios naturales. Sin embargo con el lenguaje la situación cambia. No hay nada en el exterior que use el lenguaje mejor que nosotros los humanos.
Esto obliga a plantearnos una pregunta. Dejando de lado la obsesiva necesidad de entender el lenguaje, ¿qué capacidad narrativa queremos aumentar?¿Qué queremos que haga la máquina en lugar de nosotros para que el resultado mejore nuestra capacidad literaria?
Aquí muere un autor
Si nos planteamos disponer de una máquina de escritura automática, también deberemos pensar qué significa escribir y qué es el no-escribir. Escribir puede ser poner palabra tras palabra todas las palabras de un texto, o quizás escribir puede ser también coordinar un sistemas de agentes IA para que minen en el mar estadístico y descubran la cadena de palabras que mejor represente la intención y la singularidad de una voz única y trascendente. Escribir palabras al dictado de alguien, no es escribir. Pero creo que sí aceptamos escribir para alguien que dicta y no escribe. ¿En qué grado entre todas las posibilidades de delegar tareas, dejamos de escribir?
Tal y como he mencionado la oportunidad que nos proporcionan los LLMs es la de ser buscadores de oro. Podemos utilizar la fuerza bruta de la calculadora para generar miles de variantes, montones de escombros estadísticos, y luego usar nuestra sensibilidad — nuestra propia materia oscura semántica del sentido común, del contexto y de la intención que la máquina no tiene— para cribar hasta encontrar la pepita brillante, la voz accidentalmente genial, la singularidad literaria en el mar de texto sintético.
Nos sigue quedando responder el porqué, o quizás el para qué. Aceptamos que debemos inventar la máquina de escribir automática para entender cómo funciona el lenguaje. Pero aún no sabemos muy bien qué haremos cuando lo dominemos. ¿Qué queremos que escriba una máquina de literatura automática?
Yo tengo una propuesta. Existen muchas historias importantes en las memorias de personas que no se paran a escribir. Personas que tienen perspectivas singulares, voces con personalidad marcada, experiencias digeridas con el tiempo, pero que no se paran o no pueden pararse a escribir. Si conseguimos encontrar la forma de dominar a los loros estadísticos que pululan detrás de los servicios de inteligencia artificial, quizás tengamos una forma de dejar por escrito - y con la calidad de los textos atractivos - historias, memorias y conocimientos que se van con el silencio de quien no las escribe.
Para mí, este es un propósito más que suficiente y por eso hoy anuncio mi muerte como autor tradicional. Abrazo el paradigma del escritor centauro, el humano aumentado por la tecnología, y prometo no volver a escribir nunca más sin la ayuda de la IA. Lo hago como compromiso con la literatura del futuro, que necesariamente será sintética. Lo hago con el objetivo de contribuir a entrenar intencionadamente a la máquina de escritura automática para convertirse en la inteligencia artificial literaria del mañana.
P.D.: Por cierto, este texto ha sido generado con la asistencia de una Inteligencia Artificial bajo la estricta vigilancia de un humano escéptico. Si han detectado algún rastro de intención en los párrafos anteriores, es mía. Si han detectado algún adverbio redundante, o alguna expresión exagerada, culpen a la estadística.
[1] Karl Ove Knausgård, (2019). Fin: Mi lucha: 6, Anagrama.
[2] Weizenbaum, J. (1962). How to make a computer appear intelligent, Datamation, 8(2).
[3] David Krakauer, Winter 2025–2026 edition of the Santa Fe Institute Parallax newsletter.
Por ejemplo, escribir una novela sin la letra e.
Estar a medio café, abrir esta aplicación y encontrarse con este texto estadísticamente muy bien tratado es de agradecer. 😊 Gracias Marco por una reflexión tan acertada. Caminemos y disfrutemos hasta que podamos.
Reflexión espectacular 👌