Sergi Marcén · ENTENDER LA IA

Creo que uno de los errores que estamos cometiendo con la inteligencia artificial es intentar entenderla con los mismos esquemas con los que hemos entendido las revoluciones tecnológicas anteriores.

Hablamos de la IA como si fuera una nueva tecnología que llega a las empresas, a las administraciones o a nuestros hogares para ayudarnos a hacer mejor lo que ya hacíamos. Como un nuevo software. Una herramienta más potente que nos permitirá automatizar procesos, reducir costes, trabajar más rápido o ser más productivos. Y sí, hará todo eso.

Pero si nos quedamos ahí, no habremos entendido casi nada. La inteligencia artificial es diferente porque entra en un territorio que durante toda la historia habíamos considerado esencialmente humano: el de las capacidades cognitivas.

Una máquina de vapor podía multiplicar nuestra fuerza. Un automóvil podía transportarnos más rápido. Un ordenador podía calcular millones de veces más deprisa que nosotros. Internet transformó radicalmente la manera de acceder a la información y de comunicarnos.

Pero ninguna de estas tecnologías pretendía interpretar una pregunta, construir una respuesta, escribir un texto, generar una imagen, resumir un argumento, programar, proponer una hipótesis o mantener una conversación con nosotros. La IA sí.

Y esta diferencia es mucho más profunda de lo que parece. La OCDE lleva años trabajando precisamente en cómo medir las capacidades de la inteligencia artificial comparándolas con habilidades humanas. Su marco de indicadores ya no analiza simplemente si una máquina puede ejecutar una determinada tarea. Estudia nueve ámbitos que resultan reveladores: lenguaje, interacción social, resolución de problemas, creatividad, metacognición y pensamiento crítico, conocimiento, aprendizaje y memoria, visión, manipulación e inteligencia robótica.

Fijémonos en el cambio. Ya no estamos comparando una máquina con otra máquina. Estamos construyendo indicadores para comparar las capacidades de las máquinas con las capacidades de las personas.

Esto no significa que las máquinas piensen como nosotros, ni que tengan conciencia, intenciones o una comprensión del mundo equivalente a la humana. Confundir capacidad funcional con pensamiento humano sería un error. Los sistemas actuales siguen teniendo limitaciones importantes y pueden producir respuestas incorrectas con una apariencia extraordinariamente convincente.

Pero tampoco podemos ignorar lo que está ocurriendo. El AI Index de Stanford muestra la velocidad con la que los sistemas de IA están mejorando en pruebas complejas de razonamiento, programación y comprensión multimodal. Su informe de 2025 constataba, por ejemplo, saltos espectaculares en benchmarks que solo un año antes habían sido creados precisamente porque resultaban difíciles para las máquinas. Al mismo tiempo, Stanford advertía de que el razonamiento complejo sigue siendo una limitación importante y de que los sistemas todavía fallan en problemas que exigen una elevada consistencia lógica.

Probablemente sea esta combinación la que debemos entender: capacidades que avanzan a una velocidad extraordinaria y limitaciones que todavía son muy reales. Por eso creo que definir la IA simplemente como una herramienta de productividad es insuficiente.

Cuando introducimos inteligencia artificial en una organización no estamos instalando únicamente un nuevo software. Estamos empezando a delegar en una máquina partes del proceso que existe antes de la acción: buscar información, interpretarla, relacionarla, resumirla, proponer alternativas y, cada vez más, ejecutar determinadas decisiones o acciones a partir de ese proceso.

Es ahí donde comienza la verdadera transformación. Durante dos siglos, gran parte de la tecnología ha sustituido o amplificado principalmente nuestras capacidades físicas. Ahora una tecnología empieza a ampliar —y, en determinadas tareas, a sustituir parcialmente— capacidades cognitivas.

El FMI lo señalaba recientemente al analizar el futuro del trabajo: lo que diferencia especialmente esta ola tecnológica es su penetración en tareas cognitivas que durante mucho tiempo habíamos asumido como propias de las personas.

Las consecuencias van mucho más allá de la productividad. Cambiará nuestra manera de trabajar porque modificará qué significa aportar valor profesional. Cambiará la educación porque tendremos que preguntarnos qué necesita aprender una persona cuando una máquina puede generar en segundos una parte importante del conocimiento que antes tenía que producir ella misma. Cambiará la medicina, la ciencia, la cultura, la comunicación, las administraciones y las empresas.

Y probablemente cambiará también algo mucho más difícil de medir: nuestro comportamiento.

Cada vez consultaremos más a sistemas artificiales antes de tomar decisiones. Les preguntaremos qué comprar, qué escribir, cómo interpretar una información, cómo preparar una reunión, cómo resolver un problema o qué alternativas tenemos ante una determinada situación. La IA dejará progresivamente de ser una herramienta que utilizamos puntualmente para convertirse en una capa de intermediación entre nosotros y una parte de la realidad.

Esto es enorme.

Porque una tecnología que participa en la manera en que accedemos al conocimiento, construimos argumentos y tomamos decisiones acaba teniendo influencia sobre nuestra forma de pensar y actuar.

Y el mundo del trabajo ya empieza a darnos pistas sobre la magnitud del cambio. La Organización Internacional del Trabajo analizó casi 30.000 tareas y calcula que uno de cada cuatro trabajadores del mundo se encuentra en una ocupación con algún grado de exposición a la IA generativa. La conclusión de la OIT es especialmente interesante: el efecto más probable no es simplemente la desaparición de los puestos de trabajo, sino su transformación.

Esa palabra, transformación, me parece mucho más adecuada que automatización. Porque la pregunta importante no es cuántos procesos hará más rápido una inteligencia artificial. La pregunta es qué ocurre con una sociedad cuando millones de personas disponen permanentemente de un sistema capaz de conversar, generar, analizar, interpretar y proponer.

¿Qué ocurre con la educación cuando generar una respuesta deja de ser difícil?

¿Qué ocurre con el trabajo cuando una parte del conocimiento profesional puede producirse casi instantáneamente?

¿Qué ocurre con la política cuando la producción y personalización de contenidos puede hacerse a escala masiva?

¿Qué ocurre con nosotros cuando, antes de tomar una decisión, empezamos a preguntar habitualmente a una máquina?

Todavía no tenemos todas las respuestas. Probablemente nadie las tenga.

Pero sí deberíamos empezar a hacernos las preguntas correctas. La gran división de los próximos años quizá no sea entre quienes utilizan inteligencia artificial y quienes no. Será entre quienes la entienden simplemente como una herramienta y quienes comprenden la profundidad del cambio que representa.

Por eso necesitamos algo más que saber utilizar ChatGPT, crear prompts o automatizar procesos. Necesitamos cultura sobre inteligencia artificial. Entender cómo funciona, qué puede hacer, qué no puede hacer, quién la controla, con qué datos aprende, qué intereses existen detrás de los sistemas que utilizamos y qué significa delegar progresivamente determinadas capacidades cognitivas en una máquina.

La IA nos obligará a volver a discutir conceptos que dábamos casi por resueltos: qué significa saber, crear, decidir, trabajar e, incluso, pensar. Quizá esta sea la dimensión más importante de la revolución que tenemos ante nosotros.

Quien entienda la IA entenderá los cambios de la humanidad.

Sergi Marcén
Este artículo ha sido publicado directamente por su autor, un colaborador de confianza de BarcelonaDot.org. Su contenido refleja exclusivamente su perspectiva personal y no ha pasado por el proceso editorial habitual del medio.