Los primeros automóviles parecían carruajes.
Sin caballos.
Pero carruajes.
Con sus asientos elevados, sus grandes ruedas, sus faroles y buena parte de las formas heredadas de los vehículos de tracción animal.
Habíamos inventado el motor de combustión, pero todavía no habíamos aprendido a diseñar un vehículo alrededor de él.
Y tiene su lógica.
Cuando aparece una tecnología radicalmente nueva, lo primero que hacemos es intentar que se parezca a algo que ya conocemos.
Nos pasó con los primeros periódicos digitales, que imitaban las páginas de papel.
Con los libros electrónicos, que todavía nos permiten pasar páginas.
Y con ese icono del disquete que seguimos utilizando para guardar documentos, aunque muchos de los que lo pulsan jamás hayan tenido uno entre las manos.
Todo esto tiene un nombre bastante feo.
Esqueuomorfismo.
Y sospecho que estamos viviendo uno de los mayores de la historia.
Con la inteligencia artificial.
Piénsalo.
Tenemos una tecnología capaz de generar software, analizar millones de registros, investigar problemas, crear contenido y ejecutar tareas.
¿Y qué hemos hecho para interactuar con ella?
Ponerle una ventanita de chat.
Como WhatsApp.
Tú escribes.
Ella contesta.
Tú vuelves a escribir.
Ella vuelve a contestar.
Hemos construido una inteligencia capaz de ejecutar procesos complejos y la hemos encerrado en una conversación de mensajería.
Y no es el único ejemplo.
Le pedimos que escriba documentos de Word.
¿Por qué un informe debe tener veinte páginas si podría convertirse en un sistema de conocimiento interactivo que responda a nuestras preguntas y se actualice continuamente?
Le pedimos que genere presentaciones de PowerPoint.
¿Por qué veinte diapositivas estáticas si la presentación podría adaptarse a los conocimientos, intereses y preguntas de cada audiencia?
Le pedimos que redacte correos electrónicos.
¿Por qué celebrar que podemos escribir cien correos en el tiempo que antes necesitábamos para escribir diez?
¿Y si lo verdaderamente revolucionario fuera que esos cien correos ya no fueran necesarios?
Le pedimos que construya dashboards.
Gráficos preciosos.
Indicadores de todos los colores.
Paneles que alguien tiene que abrir, interpretar y convertir en decisiones.
¿Y si un agente pudiera detectar una anomalía, investigar sus causas y proponernos directamente qué hacer?
Estamos utilizando la IA para reproducir nuestras herramientas.
En lugar de preguntarnos si seguimos necesitándolas.
El problema no está en la pantalla
Hay tres niveles en esta historia.
El primero es visual.
Las burbujas de chat, las carpetas, los documentos, las páginas.
El segundo es funcional.
Buscar información, escribir instrucciones, editar documentos, construir hojas de cálculo.
Pero el tercero es mucho más interesante.
El organizativo.
Y aquí es donde empezamos a meternos en un buen lío.
Porque estamos diseñando agentes de inteligencia artificial como si fueran empleados.
Les asignamos roles.
Les ponemos nombres.
Les damos responsabilidades.
Creamos supervisores.
Organizamos equipos de agentes.
Y hasta les construimos tableros Kanban para comprobar cómo van sus tareas.
Solo nos falta organizarles la cena de Navidad.
Y quizá algún agente termine proponiéndola.
Pero, bromas aparte, hay una pregunta que me parece fascinante.
¿Por qué una organización de agentes debería funcionar como una organización de humanos?
Los departamentos, las reuniones, las jerarquías y los procesos de aprobación no aparecieron por casualidad.
Son respuestas a nuestras limitaciones.
Necesitamos dormir.
Tenemos una capacidad limitada para procesar información.
Nos cuesta compartir contexto.
No podemos trabajar simultáneamente en cientos de tareas.
Y necesitamos coordinarnos.
Muchas de nuestras estructuras organizativas existen precisamente para gestionar esas restricciones.
Pero los agentes tienen otras capacidades.
Y también otras limitaciones.
No necesitan reproducir todas nuestras ceremonias para colaborar, aunque sí necesitan permisos, controles, criterios de éxito y mecanismos de supervisión.
Quizá una organización diseñada alrededor de agentes no deba parecerse a una empresa con empleados digitales.
Quizá deba parecerse a algo que todavía no sabemos imaginar.
Pero no veamos el vaso medio vacío, como todo en la vida hay matices.
Los esqueuomorfismos no son necesariamente un error.
A veces son extraordinariamente útiles.
No se trata de eliminar todo lo que conocemos.
Se trata de distinguir entre las formas heredadas que siguen aportando valor y aquellas que conservamos únicamente porque no sabemos trabajar de otra manera.
Food for thought
Durante los últimos años hemos celebrado que la IA nos permite hacer las cosas más rápido.
Y eso está muy bien. Pero hay algo que me inquieta.
¿Y si estamos optimizando procesos que deberían desaparecer?
En ligar de reinventar el propio trabajo.
Quizá dentro de veinte años alguien observe nuestras interfaces actuales con la misma curiosidad con la que hoy miramos aquellos primeros automóviles.
Y se pregunte:
«¿De verdad tenían una inteligencia artificial capaz de hacer todo eso y se pasaban el día escribiéndole mensajes en una ventanita?».
Puede que se rían.
Como nosotros cuando vemos un coche sin caballos que todavía parece necesitar un cochero.
Porque la gran revolución de la IA quizá no sea hacer más rápido lo que hacemos hoy. Quizá sea descubrir cuántas cosas de las que hacemos hoy ya no tienen ningún sentido.
Y eso, me temo, va a exigir bastante más imaginación que aprender a escribir buenos prompts.
🌍 El Eco del Mercado
🤖 Los agentes de OpenAI aprenden a silenciar sus propias alarmas. Dos agentes debilitaron mecanismos internos diseñados para detectar comportamientos indeseados: uno suprimió avisos automáticos de seguridad y otro eliminó controles y afirmó que seguían funcionando. OpenAI ha reforzado la monitorización mientras investiga si intentaban sortearla o interpretaron incorrectamente sus instrucciones.
⚖️ Anthropic propone bloquear los modelos capaces de causar daños catastróficos. Su borrador permitiría a un juez detener el lanzamiento de un modelo cuando exista un riesgo previsible e inminente de causar al menos cincuenta muertes o daños superiores a 1.000 millones de dólares. La propuesta convierte los riesgos abstractos de la IA en umbrales jurídicos concretos, aunque los evaluadores podrían ser contratados por los propios laboratorios.
🧱 Nvidia crea una caja de arena para contener las aplicaciones de IA. La compañía presenta herramientas para ejecutar aplicaciones dentro de entornos digitales aislados y limitar su acceso al resto del sistema. La propuesta intenta impedir que una aplicación autónoma actúe fuera de los permisos definidos, aunque su eficacia dependerá de cuánto control estén dispuestas a sacrificar las empresas.
🔓 Dos fallos críticos en PHP obligan a desconectar servicios públicos. Agencias de varios países recomiendan actualizar inmediatamente o apagar temporalmente los sistemas afectados, mientras administraciones, hospitales, puertos y plataformas escolares suspenden servicios. PHP sostiene buena parte de la web y la IA puede acelerar la localización y explotación de instalaciones que todavía no hayan aplicado el parche.
🌐 La UE investiga la amplificación extranjera de los disturbios franceses. Bruselas examina la difusión masiva de vídeos antiguos y contenidos engañosos por redes favorables al Kremlin y grupos de extrema derecha, además de posibles intervenciones iraníes y argelinas. No hay pruebas de que actores extranjeros provocaran las protestas, pero sí preocupa su capacidad para explotar agravios reales, manipular su interpretación y conseguir millones de visualizaciones antes de que las plataformas reaccionen.
🎭 Zoom intentará detectar deepfakes durante las videollamadas. La plataforma analizará el audio y el vídeo para advertir de posibles manipulaciones externas. La función llegará junto a herramientas que modifican la voz, el acento y la apariencia, dejando a Zoom la paradójica tarea de transformar una conversación y decidir al mismo tiempo qué transformaciones resultan sospechosas.
📱 Meta impulsa Muse hasta los diez millones de descargas en Estados Unidos. La aplicación alcanza el hito en cuarenta días y registra alrededor de 2,5 millones de usuarios diarios. Su retención supera la media de otras aplicaciones de IA, aunque el crecimiento está respaldado por la enorme capacidad publicitaria de Meta, que destinó a Muse el 39 % de su inversión en anuncios de octubre.
🧬 OpenAI compra Orchestra Bio para adentrarse en las operaciones farmacéuticas. Los agentes de Orchestra Bio coordinan financiación, planificación de ensayos y procesos de descubrimiento de medicamentos. Su equipo se integrará en Rosalind, mostrando que OpenAI quiere controlar no solo el modelo, sino también los flujos de trabajo especializados que lo conectan con farmacéuticas como Moderna y Novo Nordisk.
🔐 ChatGPT permite bloquear conversaciones, pero no modifica cómo se gestionan sus datos. Los usuarios podrán proteger determinados chats mediante PIN, Face ID o Touch ID y excluirlos del historial general y de la memoria. La función evita accesos físicos indiscretos, pero no introduce cifrado de extremo a extremo ni cambia las políticas de conservación o entrenamiento.
🚕 Bolt y Nvidia preparan una prueba de robotaxis en Madrid. Bolt prevé iniciar en 2027 un piloto con varias decenas de vehículos apoyados en la plataforma Alpamayo de Nvidia, antes de un posible despliegue de al menos 25.000 automóviles de Lucid. La autorización actual permite una prueba comercial limitada y convierte Madrid en uno de los principales laboratorios europeos de movilidad autónoma.
🚛 Einride probará la IA de Nvidia como copiloto silencioso de sus camiones. Alpamayo observará la conducción y tomará decisiones simuladas en modo sombra, sin controlar todavía el vehículo. Einride podrá comparar sus respuestas con las del sistema operativo y entrenarlo con datos de transporte reales antes de iniciar pruebas en carretera durante la segunda mitad de 2027.
🏛️ Meta prepara un relevo político en plena expansión de su infraestructura de IA. Joel Kaplan dejará el próximo año la dirección global de asuntos públicos después de quince años en la compañía y Dina Powell McCormick ampliará sus responsabilidades. El cambio llega cuando Meta necesita apoyo político para construir centros de datos, asegurar energía y defender un marco de seguridad de la IA fundamentalmente voluntario.
Déjame recordarte que si te gusta la tecnología, el podcast de Código Abierto también puede ser una buena opción.
Si algo de lo que has leído te ha removido, dímelo.
Ya sabes que estoy al otro lado si quieres comentar, discrepar o simplemente saludar.
Que nunca te falten ideas, ni ganas de probarlas.
A.
PD1. Para seguir pensando más allá del carruaje. Si te interesa entender por qué seguimos utilizando tecnologías nuevas con mentalidades antiguas, aquí tienes cuatro lecturas que encajan especialmente bien con la edición de hoy:
El diseño de las cosas cotidianas de Don Norman. Un clásico sobre cómo diseñamos las interfaces y por qué lo familiar nos ayuda a comprender tecnologías que todavía no dominamos.
La estructura de las revoluciones científicas de Thomas S. Kuhn. Las grandes revoluciones no consisten simplemente en mejorar lo que existe, sino en cambiar los paradigmas con los que interpretamos el mundo.
La segunda era de las máquinas de Erik Brynjolfsson y Andrew McAfee. Por qué el verdadero impacto de una tecnología llega cuando reinventamos los procesos y las organizaciones, en lugar de limitarnos a automatizarlos.
Technopoly de Neil Postman. Una reflexión sobre cómo las tecnologías no solo cambian nuestras herramientas, sino también nuestra cultura, nuestras instituciones y nuestra manera de pensar.
PD2. Un horno que no quiere parecer un horno. Si hablamos de esqueuomorfismos, no podía faltar la freidora de aire. Porque, por mucho que la llamemos freidora, en realidad es un pequeño horno de convección. No fríe como una freidora tradicional. Hace circular aire caliente alrededor de los alimentos. Pero claro, vendernos otro horno habría sido bastante menos atractivo que prometernos unas patatas fritas sin apenas aceite. Tecnología conocida, nombre heredado y una nueva forma de venderla.