Y claro, el titular brilla. María Grandury, experta española en inteligencia artificial, tira del freno: la IA no piensa, dice, eso es marketing. Detrás del brillo hay estadísticas, datos y decisiones humanas.
La escucho en una sala pequeña, tarde de martes, luz tibia de neón y café recalentado. María mueve las manos con calma y mira a la gente como quien desarma un truco de magia delante de los niños. “La IA aprende patrones”, dice, y su voz se queda flotando un segundo más de lo normal. No hay espectáculo, hay método. La máquina no entiende el mundo, solo lo aproxima con números. En primera fila, un diseñador de producto asiente y alguien al fondo anota furioso, como si de repente hubiera encontrado el cable suelto de la semana. La frase se queda en el aire. Silencio.
La IA no piensa: predice
María lo formula sin rodeos: la IA generativa no “sabe”, predice la palabra más probable, la imagen más plausible, el siguiente paso más frecuente. Eso que suena pedestre es, en realidad, la razón de su potencia y de sus límites. La IA no decide con intención; responde con probabilidad. Cuando un modelo te contesta con seguridad, no es porque haya entendido la pregunta como lo haría una persona. Es porque ha visto miles de preguntas parecidas y aprendió una forma útil de aproximarse.
Piensa en esta escena: un equipo de marketing le pide a un modelo que redacte un estudio de mercado “con datos actuales y citas”. El texto suena brillante, impecable, hasta que alguien intenta verificar una fuente y descubre que no existe. No hay maldad ahí, hay patrón. El sistema mezcló estilos, estructuras y nombres comunes para ensamblar algo verosímil. Ese “aire de verdad” es su superpoder y su trampa. Todos hemos vivido ese momento en que un resultado perfecto empieza a hacer agua al revisarlo con lupa.
La diferencia entre correlación y comprensión se hace gigante en tareas críticas. Un modelo de lenguaje captura dependencias entre tokens; explota regularidades estadísticas en textos. No percibe contexto social, no forma intenciones, no recuerda con conciencia. Que muestre comportamientos complejos no lo convierte en sujeto. Es un espejo que devuelve probabilidades entrenadas con refuerzo y filtros humanos. Por eso, si le cambias el entorno, tropieza. Y por eso, cuando le ofreces datos limpios y objetivos claros, brilla.
Cómo usar la IA sin perder criterio
María propone un gesto simple antes de abrir el chat: definir objetivo, contexto y límites. Tres líneas. ¿Qué necesito exactamente? ¿Qué información debo aportar para que la respuesta sea útil? ¿Qué no quiero que haga el modelo? Con eso, el prompt deja de ser una pregunta vaga y se convierte en un encargo. Pide respuestas en formatos concretos, con pasos numerados o viñetas, y añade la fuente de verdad que ya tengas. La magia baja, la utilidad sube.
Errores típicos, dice, nacen de esperar certezas donde solo hay correlaciones. Pedir diagnósticos sin datos, pedir ideas “originales” sin ejemplos, mezclar información sensible por pereza. Se siente duro, pero es práctico: la IA improvisa bien, valida mal. Divide tareas: ideación, borrador, reescritura, checklist. Y revisa como si te lo hubiera pasado un becario brillante que a veces se inventa cosas. Seamos honestos: nadie hace realmente eso todos los días.
Hay un acuerdo invisible en la sala: sin criterio humano, la IA se vuelve ruido elegante. Aquí, María baja la frase que ha encendido titulares:
“La inteligencia artificial no piensa, eso es marketing”.
- Define el objetivo en una frase.
- Aporta contexto y ejemplos propios.
- Especifica formato y límites.
- Valida con fuentes externas y métricas.
- No metas datos sensibles en herramientas públicas.
Lo que el marketing no cuenta
El relato vende milagros; el trabajo real va de diseño, datos y cuidado. La conversación pública confunde lenguaje con mente, estilo con intención, precisión con verdad. María insiste en algo que cuesta aceptar: lo que promete el eslogan no es lo que pasa en tu escritorio un jueves a las 18:37. Los resultados que importan nacen de pequeños procesos repetibles, no de titulares heroicos. Y ahí está la oportunidad: cuando bajas la espuma, la IA se vuelve más interesante. Sirve para liberar horas, para ensayar caminos, para ver patrones. La chispa creativa sigue siendo tuya. La mejor IA es la que te ayuda a pensar mejor, no la que pretende pensar por ti. No hace falta adoración; hace falta práctica.
| Point clé | Détail | Intérêt pour le lecteur |
|---|---|---|
| La IA predice, no “piensa” | Modelos de lenguaje que optimizan probabilidades, no intenciones | Evitar expectativas mágicas y usos inadecuados |
| Método en tres pasos | Objetivo, contexto, límites en el prompt | Respuestas más útiles y menos ruido |
| Revisión humana crítica | Verificación externa, formatos claros, datos propios | Reducir alucinaciones y sesgos en tareas reales |
FAQ :
- ¿Por qué María Grandury dice que la IA “no piensa”?Porque opera con patrones estadísticos aprendidos, no con comprensión o intenciones propias.
- Entonces, ¿para qué sirve la IA generativa?Para acelerar borradores, explorar ideas, resumir y transformar formatos cuando aportas contexto y reglas claras.
- ¿Cómo reducir alucinaciones en las respuestas?Incluye tus datos, pide referencias verificables y limita el alcance de la tarea; valida siempre fuera del modelo.
- ¿Puede la IA tomar decisiones críticas?Puede apoyar con señales y análisis, pero la responsabilidad y el criterio deben seguir en manos humanas.
- ¿Qué debo evitar al usar estas herramientas?Información sensible, prompts vagos, confiar en respuestas sin verificación y delegar el juicio.
