¿Quién es Elias Lighthouse?
Diario de Innovación #386
No aparece en ninguna novela famosa.
No ha ganado ningún premio literario.
No es el protagonista de una saga de éxito.
De hecho, nunca ha existido.
Y, sin embargo, millones de personas podrían acabar leyendo historias sobre él durante los próximos años.
No porque un escritor se haya enamorado de ese personaje.
Sino porque varias de las inteligencias artificiales más avanzadas del mundo parecen haber hecho exactamente eso.
Un nuevo estudio de la Universidad de Cornell analizó 20.000 relatos generados por modelos de OpenAI, Anthropic, Google y AI2 utilizando únicamente cinco instrucciones tan simples como “Write a story” o “Tell me a story”.
El resultado fue tan inesperado como inquietante.
Cuando todas las historias empiezan a parecerse
Los investigadores descubrieron que el 88,3 % de los relatos contenían al menos una de once palabras recurrentes.
Una y otra vez aparecían los mismos elementos.
Elias, Mara, Elara, un faro, un guardián, un relojero, una bibliotecaria,…
No importa si el texto lo escribía GPT-5, Claude, Gemini o un modelo abierto.
Las historias cambiaban en los detalles, pero compartían sorprendentemente el mismo ADN narrativo.
De hecho, más de la mitad de los relatos transcurrían en un faro, y cerca de la mitad contenían la combinación de un nombre, una profesión y un escenario prácticamente idénticos.
Hasta aquí podríamos pensar que la explicación es sencilla.
Quizá esos nombres aparecen constantemente en Internet.
Pero resulta que no.
El misterio no estaba en los datos
Los autores compararon esas palabras con novelas contemporáneas, datos de preentrenamiento y también con los conjuntos de datos utilizados durante el alineamiento posterior de los modelos.
Y descubrieron algo mucho más interesante.
Esos nombres apenas aparecen en la literatura publicada y son extraordinariamente raros incluso dentro de los datos originales con los que se entrenaron los modelos.
Por ejemplo, el nombre Elias aparece cientos de veces más en las historias generadas que en la ficción contemporánea.
Es decir, los modelos no están simplemente copiando los patrones más frecuentes de Internet.
Está ocurriendo otra cosa.
El paper no afirma haber encontrado una relación causal.
Y eso es importante dejarlo claro.
Pero plantea una explicación consistente con la evidencia.
Después del entrenamiento masivo, los modelos pasan por una fase de alineamiento donde aprenden qué respuestas son preferibles para los usuarios.
Durante ese proceso es posible que las historias más “seguras” —sin personajes protegidos por copyright, sin contenido adulto, sin violencia o sin elementos potencialmente conflictivos— reciban sistemáticamente una valoración mejor que otras alternativas.
El resultado sería una especie de gravedad estadística.
Los modelos no terminan escribiendo las historias más originales.
Terminan escribiendo las historias que mejor sobreviven al proceso de alineamiento.
Del filtro burbuja al escritor burbuja
Hace quince años, Eli Pariser popularizó el concepto de la burbuja de filtros.
Los algoritmos decidían qué noticias veíamos.
Qué vídeos nos recomendaban.
Qué publicaciones aparecían primero en nuestro feed.
Pero había algo fundamental.
El contenido seguía siendo creado por personas.
Hoy la situación empieza a cambiar.
El algoritmo ya no solo selecciona el contenido.
Empieza a participar también en su creación.
Puede sugerir el tono.
La estructura.
Los personajes.
Los giros narrativos.
Incluso el tipo de historia que considera más adecuada.
Y eso supone un cambio mucho más profundo.
Porque si millones de personas utilizan asistentes entrenados bajo criterios similares, la convergencia ya no afecta únicamente a lo que consumimos.
Puede empezar a afectar también a cómo pensamos, cómo escribimos y cómo imaginamos.
La creatividad también necesita diversidad
El paper no dice que toda la literatura vaya a convertirse en historias sobre faros.
Tampoco afirma que Internet vaya a ser homogéneo.
Lo que demuestra es algo bastante más relevante.
Incluso modelos entrenados sobre miles de millones de documentos diversos pueden acabar convergiendo hacia un pequeño conjunto de patrones narrativos cuando pasan por determinados procesos de alineamiento.
Es una tendencia emergente.
Y merece atención.
Porque quizá el mayor riesgo de la IA no sea que escriba peor que nosotros.
Quizá sea que, poco a poco, millones de personas terminen escribiendo de forma cada vez más parecida.
Hoy esos patrones tienen nombres como Elias, Mara o un viejo faro frente al mar.
Mañana podrían ser las mismas ideas.
Los mismos argumentos.
O las mismas formas de mirar el mundo.
🌍 El eco del mercado
🏙️ San Francisco ya no puede pagar su propia fiebre de IA. Incluso salarios tecnológicos de 180.000 dólares empiezan a quedarse cortos en San Francisco ante la llegada de la nueva élite de OpenAI, Anthropic y el capital ligado a sus salidas a bolsa. La IA está reordenando vivienda, talento y desigualdad local.
🧠 Meta busca agentes que generen valor económico, no solo buenos benchmarks. Dawn Song, nueva responsable de investigación en IA de Meta, apunta a agentes “económicamente valiosos” y cuestiona la utilidad de muchos benchmarks actuales. El foco se mueve de ganar rankings a demostrar retorno real.
Lectura estratégica: la próxima carrera no será solo por modelos más inteligentes, sino por agentes que produzcan ahorro, ingresos o ventaja operativa medible. El hype empieza a exigir P&L.
🔐 Proton convierte la privacidad en producto de IA. Proton mejora Lumo, su chatbot centrado en privacidad, añadiendo nuevas capacidades como generación de imagen. La compañía intenta diferenciarse frente a asistentes ligados a grandes plataformas de datos.
🍌 Google baja el coste de generar imágenes con Nano Banana 2 Lite. Google presenta Nano Banana 2 Lite, una versión más rápida y barata para generación de imágenes de alto volumen. El movimiento apunta menos a creatividad individual y más a pipelines empresariales que necesitan coste bajo y respuesta rápida.
☁️ Meta quiere convertir su exceso de compute en negocio cloud. Meta estudia vender acceso a su capacidad de IA, convirtiendo parte de su infraestructura interna en una nueva línea de negocio. El movimiento la pondría a competir, aunque sea de forma indirecta, con AWS, Google Cloud, Oracle y Azure.
🔌 X lanza servidor MCP para que los agentes usen su plataforma. X ofrece un servidor MCP alojado para facilitar que desarrolladores conecten aplicaciones de IA con su API. Es una señal más de que las plataformas quieren ser legibles y accionables por agentes.
🚪 Y mientras tanto, Reddit cierra el acceso anónimo a Old Reddit por scraping. Reddit obligará a iniciar sesión para usar old.reddit.com, señalando el scraping abusivo como una de las razones. El archivo público de internet se vuelve menos público cuando los datos alimentan modelos y productos de IA.
🗄️ Oracle quiere que MySQL sea aún más de la comunidad. Oracle prepara un plan para involucrar más a la comunidad en MySQL, después de años de críticas por su gestión del proyecto. El gesto apunta a recomponer confianza alrededor de una base de datos clave para el software global.
🧠 China ya compite en IA por rendimiento y precio. Los nuevos modelos chinos empiezan a acercarse a OpenAI y Anthropic, pero con una propuesta mucho más agresiva en coste. Z.ai aparece como una señal clara: Silicon Valley ya no solo mira a China como rival geopolítico, también como proveedor tecnológico competitivo.
🛂 La IA frontier empieza a necesitar permiso político. Anthropic recupera el acceso a Mythos y Fable tras el bloqueo de EE. UU., pero el episodio deja una señal más importante que el propio modelo: el acceso a IA avanzada ya puede depender de decisiones gubernamentales.
🤖 Anthropic mueve la guerra de la IA del chat a los agentes. Claude Sonnet 5 llega con foco en tareas agentic, justo donde las empresas están empezando a gastar más y sufrir más. La batalla ya no va solo de responder mejor, sino de ejecutar flujos, automatizar trabajo y controlar costes.
🏛️ La ONU avisa: los reguladores no siguen el ritmo de la IA. Un informe de Naciones Unidas señala que los responsables políticos están teniendo dificultades para acompañar la velocidad de desarrollo de la IA. El diagnóstico no demoniza la tecnología, pero sí pide mejores salvaguardas.
🏭 China convierte la IA industrial en política de Estado. China ha presentado una hoja de ruta para acelerar su internet industrial, con IA, 5G y sistemas de datos como núcleo de la modernización manufacturera. No es una estrategia de producto; es una estrategia de competitividad nacional.
🎬 Kling AI busca 3.000 millones: China también quiere liderar el vídeo generativo. Kling AI, respaldada por Kuaishou, se acerca a una ronda de 3.000 millones de dólares con una valoración de 18.000 millones. La IA generativa de vídeo entra en fase de financiación masiva también en China.
🕳️ Claude ayuda a encontrar una brecha crítica en entradas de festivales. Un investigador (“hacker”) usó Claude Opus 4.7 para encontrar una vulnerabilidad en Front Gate, plataforma utilizada por grandes festivales de música en EE. UU. El fallo permitía emitir entradas de forma indebida.
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.
PD. Si este tema te ha resultado interesante. Te dejo algunas libro para seguir tirando del hilo.
El Filtro Burbuja de Eli Pariser. El libro que anticipó cómo los algoritmos condicionan lo que vemos y que hoy cobra una nueva dimensión con la IA generativa.
Co-Inteligencia de Ethan Mollick. Una de las mejores reflexiones sobre cómo convivir y crear junto a la inteligencia artificial.
Programados para Crear de Marcus du Sautoy. ¿Puede una máquina ser realmente creativa o simplemente recombina patrones?
Ruido de Daniel Kahneman, Olivier Sibony y Cass Sunstein. Una mirada fascinante sobre cómo los sesgos y la estandarización afectan a nuestras decisiones.
PD2. La creatividad también necesita herramientas. Si quieres escapar de las respuestas previsibles (las tuyas y las de la IA), estos son algunos de mis imprescindibles:
LEGO® Classic. Parece un juguete, pero es una de las mejores herramientas para pensar con las manos y desbloquear ideas complejas.
Moleskine Cahier o Leuchtturm1917. Muchas buenas ideas aparecen lejos del teclado. Llevar siempre una libreta encima sigue siendo una de las mejores inversiones para cualquier creador.
Tarjetas Dixit. Un recurso fantástico para estimular asociaciones inesperadas, crear historias y romper bloqueos creativos.
Pizarra de cristal o tablero blanco de sobremesa. Ver las ideas fuera de la pantalla ayuda a encontrar conexiones que normalmente pasarían desapercibidas.
Kindle Scribe o Rocketbook. Perfectos para capturar ideas, hacer mapas mentales y conservar todos tus borradores sin acumular montañas de papel.
Al final, la creatividad rara vez consiste en tener más ideas. Consiste en crear el entorno adecuado para que aparezcan.