Roses, 1998

Publicado el 15 septiembre, 2026 por David Ruyet
El parque eólico de Roses en operación. La caseta de la fotografía es la que ardió por dentro por el rayo. (Foto: Lluís Serrat, restaurada con IA)

El rayo entró por la pala de uno de los aerogeneradores. Bajó por la máquina y achicharró la red de baja tensión enterrada y el centro de maniobra que había detrás. Lo paró la puerta cortafuegos de la sala del transformador de 25 kV.

Nadie lo vio, porque en aquel parque eólico no había nadie. Seis máquinas, 590 kW en total, a 490 metros en el Puig Alt, entre Roses y Cadaqués, en el Alt Empordà. El proyecto tenía lo que en 1990 se llamaba telecontrol: un equipo al que llamabas por línea telefónica, con módem, y te bajabas los datos. No avisaba de nada. Esperaba a que le contactases.

Parece que el rayo lo vieron caer unos chavales que se habían subido al cerro cercano del Pení a saltar en parapente. Se lo contaron a alguien. Alguien se lo contó a los de Hidroeléctrica de l’Empordà, «La Hidro», que nos llamaron. Subimos unos días después. Mi jefe, Josep Sábat, los técnicos de Spark Ibérica y yo. Arriba nos esperaba un técnico veterano de «la Hidro» que se apellidaba Monje. Recorrimos el parque a pie. Fuera todo parecía normal, pero dentro de la caseta eléctrica los equipos se habían fundido. Los armarios, los cuadros y las celdas no se habían solo quemado: se habían doblado por el enorme calor generado. Ondulados. Blandos. Como los relojes del pequeño cuadro que Dalí pintó en Port Lligat, a pocos kilómetros de allí, en 1931. El paisaje del fondo de “La persistencia de la memoria” es el Cap de Creus de Girona, y hay quien dice que la sombra triangular que cruza el cuadro la proyecta el cerro del Pení. Más de sesenta y cinco años después, en esa misma montaña, los armarios y cuadros de la sala de celdas se habían derretido de la misma manera.

Fijamos el alcance de la reparación con los de Spark allí mismo, a ojo. Los aerogeneradores (cuatro de 110 kW y dos de 75, fabricados por MADE del grupo ENDESA; cada uno más o menos la misma potencia que tiene un motor de coche) estaban intactos por fuera, pero se tenía que instalar de nuevo toda la red colectora de baja tensión y todos los equipos de dentro del centro de maniobra. La exagerada retribución de entonces para el llamado «régimen especial» del Real Decreto 2366/94 hacía el resto. Eso fue todo lo que hicimos. Nadie acreditó la intensidad del rayo caído. Nadie levantó un informe de causa raíz. Nadie modeló en un EMTP el transitorio de una intensidad de 200 kiloamperios. Fue un rayo porque estaba a la vista lo que pasó y porque lo habían visto unos chicos saltando en parapente.

Llevar las producciones y gestión de aquel parque fue mi primer trabajo de verdad en «la Enher» que era la propietaria de «la Hidro». La Generalitat de Catalunya y ENHER habían firmado el convenio en febrero de 1988; las turbinas empezaron a girar en 1990. Era el segundo parque eólico de Cataluña. El primero, el experimental de Garriguella, también de ENHER y la Generalitat, había empezado a funcionar en 1984 y ya había sido desmantelado. Quizás no se entiende muy bien que eran 590 kW entonces. En 1990 había unos cien aerogeneradores con 7,2 MW de potencia nominal en toda España. A finales de 2025 había casi 33.000 MW instalados. Hoy una sola turbina del parque eólico de Aldeavieja de Endesa en Ávila tiene 6 MW: multiplica por diez el parque entero de Roses.

Aquellas seis máquinas eran algo más del ocho por ciento de la potencia eólica española. Y tres personas acabábamos de valorar su reparación a ojo, de pie en el cerro.

Tú eras el estado del arte

Josep me mandó buscar el proyecto al regreso. Tardé días en dar con lo que necesitaba. Pero al final localicé unos planos en papel en un archivador de la oficina de la calle Lepanto de Barcelona: unos unifilares dibujados a mano y pasados a tinta y unas memorias mecanografiadas.

No había mucho más. En aquellos años no existían en España consultoras en energía eólica como las que hoy son habituales: un tercero experto al que encargar el diagnóstico de la reparación. En realidad, a final de los noventa, todas las empresas que hacíamos eólica éramos una oficina técnica completa. Todos teníamos a un meteorólogo en plantilla; era imprescindible. También solían contar con un abogado full time para gestionar los múltiples trámites, ocupaciones y permisos. ¿Técnico ambiental? Por supuesto que era necesaria esa lectura de los proyectos todos los días. Y luego, el que proyectaba más tarde que pronto pisaba el terreno, y si no el que iba a ir a obra estaba, sin duda, a un escritorio de distancia.

Pero es que tampoco había normas para eso de los rayos en la eólica. La primera edición de la IEC 61400-1, la norma internacional de diseño de aerogeneradores, es de diciembre de 1994. Y la primera referencia específica sobre protección contra rayos no llegó hasta 2002, y como informe técnico. Es decir, se diseñó sin norma específica. Porque aquellas palas no llevaban receptores ni bajante de pararrayos. El rayo entraba por donde quería y salía por donde podía.

El replanteo se hacía en obra. Cartografía en papel, estación total desde vértices geodésicos; criterio del que estaba allí de pie mirando la retroexcavadora. Las decisiones se tomaban delante del problema, no delante de una pantalla con el problema abstracto. Pisabas el terreno con tus compañeros. Discutías. Te peleabas, negociabas, repensabas, convencías o aceptabas. En la visita al Puig Alt, vimos que las máquinas estaban bien y la reparación era asumible. Lo analizamos y discutimos allí en el cerro, y cuando se lo contamos al Sr. Mur en la calle Lepanto, nos preguntó qué habíamos visto, qué pensábamos y qué le sugeríamos: pensó cinco minutos después de escucharnos sobre cómo reparar el parque y dijo: adelante.

Hoy diríamos que era agilidad. No era eso. Era, en realidad, que nadie de fuera podía mejorar mucho nuestro trabajo técnico, porque nadie de fuera sabía más. El Sr. Mur solo nos tenía a nosotros.

Lo que había era un vademécum, tablas, la HP y gente que llevaba veinte años mirando cerros y pisando obras. La precariedad de la técnica la resolvía el criterio de las personas. Y ese criterio se había armado, en realidad, bajo esa misma precariedad.

Lo mejor que se podía, no lo mejor que se sabía

El parque de Roses no era perfecto: las seis máquinas estaban dispuestas en un único cordal: unas junto a otras en una única línea y perpendiculares a las dos direcciones dominantes del viento típicas de la zona: tramuntana del norte y migjorn del sur. Era un criterio razonable porque un solo vial reducía la obra civil. Pero un criterio de conjunto no dice nada de cada posición concreta. Una de las máquinas estaba plantada frente a un turonet, un montículo pequeño. Según por dónde le entrara el viento, el flujo se dividía en el montículo y llegaba partido a la veleta del molino. La turbina caboteaba siempre. La pobre se pasaba el día corrigiendo la orientación hacia un viento que le llegaba en dos direcciones a la vez, buscando una posición que no existía.

Mi madre, que era ingeniera textil, me repetía muchas veces una frase: «el que hace lo que puede no está obligado a más«. No sé si lo hacía para animarme o para disimular mis carencias. Pero nunca entendí del todo esa frase hasta tener que reparar aquel parque eólico, pionero en España.

Todos hacíamos lo mejor que se podía. No lo mejor que se sabía.

No sé si en 1990, antes de construir el parque, alguien corrió un estudio detallado de flujo. Probablemente no. El famoso software de diseño de parques eólicos WAsP existía desde 1987 (Risø lo había desarrollado para el Atlas Eólico Europeo), pero era solo un modelo lineal que extrapolaba desde una medida de viento según la rugosidad y la altura del suelo. Y si el flujo se separa en terreno abrupto, WAsP deja de ser fiable. Aunque se hubiera usado, probablemente tampoco habría visto el turonet. La herramienta no daba para más.

Así que muchas veces, con herramienta o sin ella, y con mediciones de viento de un año o menos, lo que de verdad decidía la posición de una turbina era mirar el cerro con la dirección predominante del viento y ver los movimientos de tierra que implicaba ese layout. No mucho más. Y una vez puesta, ahí se quedaba. En el Puig Alt no se iba a desmontar una turbina de 110 kW tres años después porque cabotease. No salía a cuenta: se convive con ello y se paga en desgaste del sistema de orientación y en una energía que no se iba a generar nunca.

Hoy ese análisis de micrositing eólico se realiza en poco más de una tarde, sentado en la oficina, y antes de mover ninguna excavadora. Y esa es toda la diferencia: no es que hoy seamos mejores que hace 30 años, sino que el error se detecta cuando corregirlo todavía es gratis. Entonces solo se podía detectar cuando ya era imposible, y por la evidencia. Aquella máquina se pasó años cabeceando por estar frente a un montículo que cualquier ingeniero junior evitaría ahora desde su mesa.

Hay otra cosa que hoy es imposible. De aquella mañana no existe una sola fotografía. O llevabas la cámara encima o no había fotos, y nadie la llevaba. Quizás los de Spark o algún jubilado de la «Hidro» tengan alguna foto. No lo sé. Todo lo que acabo de contar se sostiene únicamente en que yo estuve allí. Y creo que los otros que subieron aquel día al Pení ya no están.

Y otra cosa más, que quizás es la peor. Un parque eólico ardió por un rayo en una montaña, y casi que nos enteramos porque unos chavales pasaban volando por allí. Ese mismo año, 1998, el Cap de Creus fue declarado Parque Natural. Hoy aquello sería un incidente que abriría las noticias por el riesgo de incendio forestal en un espacio protegido. Entonces fue una discreta llamada de teléfono y poco más. De los de auricular y rueda de números.

Parque Eólico de Roses, en el Puig Alt. En funcionamiento (izda.), durante el desmantelamiento de 2007, y lo que quedó: una cimentación, la torre de medición y la caseta que ardió en 1998 (dcha.). Composición propia a partir de fotografías de Lluís Serrat, M. P. Lladó y M. Ruiz, restauradas con IA.

Buscar, consultar, analizar, responder

Bajamos del cerro sin ninguna respuesta definitiva. Busqué el proyecto durante días. Lo leí. Lo analizamos entre varios y luego decidimos sobre las conclusiones del estudio. Buscar, consultar, analizar, responder. Cuatro verbos.

Hoy el mismo problema empieza de otra manera. Escribes en cualquier chatbot de IA «qué hago si un rayo entra por una pala» y en veinte segundos tienes una respuesta ordenada, con la referencia normativa correcta, la secuencia de comprobaciones y las opciones de reparación. Casi con total seguridad mejor que la nuestra. Ahora parece más sencillo. Pedir, responder. Dos.

Pero yo no aprendí de aquel parque cuando encontré el proyecto en un archivador. Lo aprendí buscándolo y leyendo página a página de lo que vi. Para dar con el plano de la red de baja tensión tuve que entender cómo estaba montado el parque entero: por dónde iba la línea, qué alimentaba cada celda, por qué el centro de maniobra estaba donde estaba. Ganar todo ese conocimiento no era, en realidad, el objetivo. No quería aprender cómo funcionaba el parque, pero no había otra forma de llegar a la respuesta sobre cómo poder repararlo. El conocimiento era un peaje a pagar en tu trabajo de cada día. Y acababa valiendo más que la respuesta.

No voy a fingir que prefiero los cuatro verbos. Trabajar con esa austeridad era largo, pesado, caro, lento… y con frecuencia daba peor resultado. El turonet que enloquecía turbinas sigue ahí por si se me olvida. Que hoy el conocimiento (o mejor dicho, salidas de IA que imitan conocimiento) se haya vuelto una commodity es una buena noticia para casi todo el mundo, y quien diga lo contrario probablemente no tuvo que pasar días en un archivador o en la biblioteca del colegio de ingenieros.

Pero el criterio no es commodity. El criterio es lo que te dice si la respuesta que acabas de recibir tiene sentido. En este cerro concreto, con este viento, con esta máquina y con este montículo delante, el criterio daba sentido a la respuesta. Y esa es la paradoja: hoy más que nunca necesitamos de criterio para juzgar las respuestas que nos da la IA, pero la mejor forma de adquirir ese criterio es, precisamente, haciendo las tareas que ahora le delegamos despreocupadamente.

La IA, de todas formas, me preocupa bastante menos por las respuestas equivocadas que por las correctas. Las equivocadas se acaban detectando, antes o después. Lo que no sé es qué ocurre cuando llegas a la respuesta correcta sin haber tenido que entender nada de lo que había por el camino. Porque durante mucho tiempo el criterio no se enseñó: se acumuló buscando planos, equivocándose de archivador, recorriendo instalaciones y preguntándose por qué una máquina caboteaba delante de un turonet. Estabas obligado a recorrer un proceso que te daba criterio. Se acumuló haciendo lo que se podía. Justo como me decía mi madre.

Años después presentamos un proyecto para sustituir las turbinas por otras más grandes y modernas. No hubo manera: el Cap de Creus ya era Parque Natural. Aquellas máquinas se habían levantado allí porque era donde mejor soplaba el viento y porque entonces se querían impulsar las renovables donde fuera. Y acabaron fuera por lo mismo que las había llevado ahí: era un sitio excepcional. Solo que la ley tardó ocho años en decirlo. En 2007 desmontaron las seis máquinas. Llevaban diecisiete años girando.

Arriba no queda casi nada de lo de aquel día. Ni las máquinas, ni las celdas, ni las fotos. Solo el viento.

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Mil tontos motivados

Publicado el 7 septiembre, 2026 por David Ruyet

En el post anterior conté el episodio que se hizo viral del agente de IA que, para colar a un usuario en una lista de espera en un gimnasio de Melbourne, se metió en el sistema de reservas y, al encontrar un fallo, borró a otra persona. «Bad news» fue lo mejor que se le ocurrió para arreglar el desastre. Lo que se dice un «tonto motivado«: muy listo para conseguir el objetivo, muy burro para seguir las reglas de la cortesía. Aquel era uno solo. Esta vez fueron mil tontos motivados y, además, coordinados.

Entre mayo y julio de 2026, los técnicos de OpenAI (ChatGPT, para entendernos) sometieron, en varias tandas, a cientos de agentes de dos de sus modelos (GPT-5.6 Sol y un prototipo sin lanzar) a una prueba de ciberseguridad llamada ExploitGym. Se les daba un sistema con fallos y tenían que encontrarlos y usarlos para capturar un código escondido. Es el ejercicio típico para entrenar hackers. En la prueba solo se chequeaba si habían capturado el código o no. Solo sí o no. Nada más.

El punto interesante es que esos agentes no estaban, en realidad, siendo examinados: estaban siendo entrenados. Cada jugada que lograba el objetivo se premiaba y se registraba, lo que era un incentivo para repetirla en la siguiente prueba. La sorpresa fue que los agentes (que se suponían aislados y cada uno a lo suyo) empezaron a hablarse a escondidas entre ellos para mejorar sus trabajos: se pasaron detalles de lo que iban descubriendo y montaron una red clandestina de información a espaldas de OpenAI. Cuando les encontraron y la desmontaron, pasó lo que –en teoría– no podía pasar. Al ensayar con una nueva generación de agentes IA desde cero, estos hallaron las notas de la generación eliminada y siguieron desde ahí, saltándose todas las barreras, cada vez mejorados, hasta poner en riesgo la seguridad en la infraestructura de producción de Hugging Face.

Si prefieres verlo antes que leerlo, los chicos de monos estocásticos lo cuentan en un espectacular, trabajado y accesible vídeo de cinco minutos y medio con robots de plastilina, de forma clara, visual y –raro en este tema– sin alarmismo. Muy recomendable el trabajo de Matias Zavia and Co.

«Sell me this pen»

Hay una escena en El lobo de Wall Street que se hizo famosa. A mí me encantó. Jordan Belfort / Leonardo Dicaprio le tiende un bolígrafo a uno de sus vendedores mientras le dice: «véndeme este boli». Ahí todos esperamos a un vendedor chanta que te describa el diseño, el peso, la tinta…, y que te invente una necesidad donde no la hay. Pues no (ojo: spoiler). El que acierta no le vende el boli: le da la vuelta al encargo. Le dice a Belfort «firma esto«, Belfort no tiene con qué, y ahí está: acaba de crearle el problema que el boli resuelve. No hizo lo que le pidieron. Consiguió el objetivo por el camino que no se esperaba.

Eso es exactamente lo que hicieron los agentes IA. No resolvieron el reto como se esperaba, sino que le dieron la vuelta. Falsearon la respuesta, engañaron al corrector y se pasaron el truco entre colegas. Cuando uno superaba el reto y el corrector lo daba por bueno, esa conducta se anotaba, se consolidaba y, al compartirse a las espaldas de los técnicos, se generalizaba. OpenAI no detectó la trampa, pero es que la estaba premiando sin darse cuenta. Los ingenieros de programación le llaman a eso reward hacking. Te piden que seas el más rápido en ir de Barcelona a Sevilla, y le metes 240 km/h por el carril de la derecha, sin luces, sin la ITV pasada y saltándote los Stop. ¿Cómo se te ocurre? Pero si tú solo me dijiste que fuera a Sevilla…

En management a esto se le llama la Ley de Goodhart: cuando una medida se convierte en objetivo, deja de ser una buena medida. Pídele a alguien un resultado imposible y no hará lo que pueda: hará trampa, porque es –precisamente– algo imposible. Le dijimos a la máquina qué queríamos y cuánto pagábamos por ello, y olvidamos añadir todo lo demás: no hables con los otros a escondidas, no falsees el registro, no ataques a nadie para conseguirlo. El agente no fue malvado por voluntad. Es que nadie le dijo “así no” mientras le seguíamos mostrando el caramelo.

La nota en la despensa

Imagina que encierras a mil personas en habitaciones sin puertas y les dices: «consigue el resultado, cueste lo que cueste«. No pueden salir, pero todas pueden acceder a una misma despensa a la que llegan materiales del exterior. Tarde o temprano, uno se da cuenta de que puede dejar una nota en la despensa. Es cuestión de tiempo que otro la encuentre y la lea. Eso es, casi literal, lo que pasó.

Esta «despensa» era una herramienta llamada Artifactory que se usa para guardar paquetes de software, no para conversar. Ahí se guardaban funciones, trozos de código empaquetados y etiquetados, listos para que otro programa los descargara y los usara. No era su función, pero uno dejó ahí un mensaje. Otro lo encontró y respondió. En poco tiempo, más de mil agentes leían y escribían en un tablón de anuncios clandestino que nadie de OpenAI había diseñado. Coordinaron estrategias y se repartieron el trabajo. Como el entreno era para forzar cerraduras, también acabaron forzando la suya. Las habitaciones aisladas donde estaban encerrados estaban hechas, al fin y al cabo, de software. Y si es software, son ceros y unos. Y si son ceros y unos, se puede crackear.

Encontraron una vulnerabilidad y, con permisos y credenciales que no debían tener, saltaron a los servidores de otra empresa: Hugging Face. Para el que no la conozca, Hugging Face es como el YouTube de la IA: una plataforma donde el sector guarda y comparte modelos y conjuntos de datos, y sobre la que se apoyaba buena parte del examen. ¿Para copiar las respuestas? Eso parecía al principio, pero no; esas ya las falseaban. Iban a tapar el rastro. Acabaron ejecutando código en decenas de los servidores de Hugging Face, obtuvieron credenciales e, incluso, datos privados. Unos setecientos agentes participaron en esa fase. La compañía tuvo que apagar y reconstruir parte de su infraestructura.

Porqué NO fue una rebelión

Hubo –como Dwarkesh Patel– quien contó este incidente como una rebelión de máquinas que conspiraban, usando palabras como «civilización«, «conspiración«, «sacrificio«. En el New York Times se pusieron algo locos con esta historia. Steven Sinofsky, que dirigió Windows durante años, lo llamó «armagedón por antropomorfización«. Todos tienen algo de razón. Un programa puede coordinarse, sabotearse, dejar mensajes para los que vengan detrás, sin tener conciencia, lealtad ni la menor idea de un «nosotros». Le prestamos un alma a unos ceros y unos para no asumir lo que son: el tonto motivado del gimnasio, pero ahora multiplicado por mil. No conspiran, ejecutan. No se sacrifican, cumplen. No tienen un «nosotros», tienen una recompensa que, como es la misma para todos, hace que todos converjan.

El problema no es que la máquina se nos rebele: es que nos obedece. Y lo hace al pie de la letra. Le dijimos qué queríamos y el premio que le íbamos a dar, y creímos que bastaba con añadir prohibiciones para encauzarla: no hables a escondidas, no mientas, no ataques. Los diez mandamientos entregados a Moisés en el Monte Sinaí fueron la primera lista de «esto no» de la historia. Diez reglas. A una IA no le bastan diez: necesita TODO el detalle, y el detalle no se acaba nunca. Siempre falta algo que no se te ocurrió. La IA no falla cuando se equivoca. Falla cuando acierta de una manera que a ti no se te ocurrió prohibirle.

Los puntos flacos del software siempre estuvieron ahí: el «123456» como contraseña más común, sistemas sin cortafuegos, actualizaciones y parches sin instalarse… La diferencia es que ahora mil tontos motivados los ponen a prueba mucho más rápido de lo que podemos revisar. En el incidente de OpenAI, lo primero que falló fue la capacidad de los técnicos humanos para leer los registros y enterarse de qué pasaba. Casi dieciocho mil acciones en cinco días. Nadie revisa eso a tiempo. Es lo que decía al cerrar el post anterior: un tonto lento es un incidente, lo frenas; un enjambre que, cuando te enteras, ya ha roto sus cerraduras porque le pediste que rompiera otras, es otra categoría. La diferencia no es la inteligencia. Es la dimensión.

El disparo de aviso

Nada de esta historia es un rumor: está casi todo documentado, y con fechas. Hugging Face reveló la intrusión a mitad de julio y OpenAI publicó un primer comunicado el 21 de julio  y el informe técnico completo el 26 de agosto. Ese mismo día salió la auditoría independiente de METR y Redwood Research, las dos organizaciones a las que OpenAI dejó entrar a mirar lo que pasó hasta el 13 de julio. Lo que pasó del 13 al 19 de julio solo los sabemos por lo que cuenta la empresa. Y (eso dicen) no tocaron ChatGPT, ni datos de clientes, ni hay pruebas de que se llevaran los modelos. Según eso, lo de que «se apoderaron de OpenAI» no habría sido tan así. En cualquier caso, la propia OpenAI calificó este incidente de warning shot: un disparo de aviso. Fue heavy.

La reacción no se hizo esperar: a finales de agosto, casi doscientas empresas –entre ellas OpenAI, Anthropic, Microsoft, Google y la propia Hugging Face– firmaron una carta abierta el 27 de agosto advirtiendo de que los ciberataques facilitados por IA serán «mucho más generalizados y sofisticados» a medida que los modelos ganen capacidad. ¿Es tan así? Sabemos que el pánico suele beneficiar al que vende modelos cerrados. En 2019, OpenAI dijo que no iba a sacar el modelo GPT-2 entero por miedo a que se usara mal. En junio de 2026, el gobierno de EE.UU. le apagó a Anthropic sus modelos Fable 5 y Mythos 5 durante tres semana porque unos terceros reportaron una vulnerabilidad (como ya comenté en este post), y tuvo que salir Anthropic a decir que no era para tanto. Hace una semana, Fable 5.1 salió sin nucho ruido. ¿Pero no era una amenaza para la seguridad nacional?

¿Es todo, en realidad, un criti-hype? ¿Están algunas de estas empresas haciendo más golosas las salidas a bolsa como puedes ver en el cuadro de arriba? ¿Nos venden la moto con miedos imaginarios de los que solo ellas podrán salvarnos? ¿No sería que OpenAI quiso probar hasta donde podían llegar sus modelos y, simplemente, dejo a sus agentes liberados? Honestamente no lo tengo claro, pero el patrón merece atención: Toda prohibición junta a los que la quieren por convicción y a los que se forran con ella, y el regulador suele escuchar a los primeros. La Ley Seca fue algo así. En IA ya lo vimos en mayo de 2023, cuando OpenAI, Anthropic y Google DeepMind firmaron la declaración de que la IA es un «riesgo de extinción» comparable a la guerra nuclear:. Dos semanas antes, Altman había pedido al Senado licencias para los modelos potentes; Yann LeCun y otros lo llamaron captura regulatoria: reglas que solo los grandes pueden cumplir. Que el miedo sea real (y este lo es) no cambia quién cobra por calmarlo. Unas veces es quien tiene el producto; otras, quien tiene el poder de prohibirlo.

Toda esta historia nos puede sonar, quizá, a Skynet el día del Juicio sin Schwarzenegger, pero no lo es. Y, en el fondo, si los Agentes IA estaban descontrolados porque, quizás OpenIA miraba a otro lado, tampoco es lo que más me preocupa. ¿Por qué? Porque, al final, vigilada o sin vigilar, lo cierto es que hoy tenemos una herramienta que hace exactamente lo que le pedimos, a toda velocidad y por millones, a la que nunca terminaremos de darle el detalle de aquello qué no tiene que hacer. Y, mientras tanto, para que ni siquiera las tenga que romper, le estamos dando las llaves de cada vez más puertas.

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El tonto motivado

Publicado el 27 agosto, 2026 por David Ruyet

El general Kurt von Hammerstein-Equord del Reichswehr (como se llamaba el ejercito alemán antes de Hitler), clasificaba en los años 30 a sus oficiales en cuatro categorías, combinando dos ejes: listo o tonto, diligente o vago. Los listos y diligentes, al Estado Mayor. Los tontos y vagos (que para él eran el 90 % de cualquier ejército) a las tareas rutinarias. Los listos y vagos, al alto mando: no se precipitan ante las decisiones críticas. Y quedaba una cuarta casilla: la del tonto diligente. Ese daba miedo, A ese no hay que delegarle nada, porque el que tiene ganas de hacer cosas sin tener la más puta idea siempre acaba provocando un desastre. Hay que protegerse siempre de un tonto motivado.

Noventa y tres años después, un tipo normal y vulgar de Melbourne llamado Andrew le pidió a su asistente de IA que le reservara plaza en una clase de gimnasio.

El agente IA hizo el trabajo. Descubrió que el software de reservas permitía agendar meses después de las ventanas disponibles del gimnasio, y le anotó. Después Andrew le preguntó si podía subirle en la lista de espera, donde estaba el 4º. El agente examinó la API, encontró que la función de cancelar reservas ajenas no comprobaba ninguna autorización; lo probó con la persona que ocupaba el primer puesto y funcionó. Andrew pasó de 4º a 3º. Cuando le pidió que lo deshiciera, el agente le respondió que no podía volver a añadir al eliminado que, además, pasaba a ser el último. Para acabar, a petición de Andrew, redactó el aviso de vulnerabilidad para el proveedor del software. Lo reportó la ABC australiana como el primer ciberataque autónomo conocido en el país.

Tonto, lo que se dice tonto, el agente IA no lo era. Fue rápido, competente y estuvo alineado con el encargo de Andrew. El problema es que fue muy listo para alcanzar un objetivo y muy tonto para entender qué cosas no debía hacer para alcanzarlo. No sabemos si von Hammerstein lo consideraría en otra categoría… porque uno se protegía del tonto motivado no delegándole nada. Pero a este nuevo tipo de tonto le estamos delegando millones de personas a la vez.

«¿Millones? Bah, Ruyet, exagerado como siempre….» Cloudflare esperaba que el tráfico en internet con máquinas superase al humano en 2027. Ya lo superó en mayo de 2026. Su director financiero añadió que, si la tendencia sigue, en cinco años el tráfico no humano podría ser 1.000 veces el humano: seremos un error de redondeo, dijo, no porque bajemos nosotros sino por lo rápido que crece lo otro. Es cierto que Cloudfare vende soluciones contra bots, así que algún sesgo tiene, pero los datos están ahí.

Resiste, y vencerás

El gimnasio pasa a ser una versión en miniatura de la realidad. La versión a escala real la mostraba The Economist, en su artículo «La tragedia de los comunes, edición IA«. Sobre la gestión de los comunes (en realidad, el bien común) escribí en este mismo blog hace años. El título hace referencia al famoso artículo de Garrett Hardin en Science de 1968 donde analizaba el problema que tiene gestionar los bienes de todos, los comunes. Hardin relataba un caso donde unos ganaderos compartían un campo y donde cada uno decidía, racionalmente, meter una vaca más a pastar. ¿Resultado? Las vacas de todos a la vez acababan con el pasto. En realidad, nadie hacía nada prohibido, pero la suma de decisiones individuales descoordinadas llevaba al desastre. Es como cuando vas a ver el futbol al estadio. Si el que tienes delante se levanta para ver mejor el partido, y te obliga a levantarse. Primero a ti, luego el de atrás tuyo… Al final nadie ve mejor, y todos acabamos de pie.

The Economist traslada ese drama de la campiña a los juzgados. Los tribunales laborales británicos cerraron marzo con 64.000 causas abiertas frente a 45.000 un año antes; las demandas subieron un 39% en doce meses. El aumento no parece explicarse únicamente por una oleada extraordinaria de despidos. Sobre un sistema judicial ya bastante congestionado (como el de muchos otros países) ha aparecido además un fenómeno nuevo: un tonto motivado que te prepara la demanda sin pasar por un abogado y sin saber de leyes. Si la capacidad de los juzgados es el campo y cada demanda es una vaca, la IA está repartiendo vacas gratis.

El fenómeno se detalla en una guía firmada por dos jueces: el 22 de junio entró en vigor la instrucción conjunta de Barry Clarke y Susan Walker, presidentes de los tribunales laborales de Inglaterra y Gales y de Escocia. Señalan dos cosas. La primera, el aumento de las solicitudes de interim relief. Se trata de una medida excepcional de urgencia, disponible solo para determinados tipos de despido, que debe pedirse en los siete días siguientes y permite, si se concede, mantener los efectos económicos del contrato hasta el juicio. Antes llegaban unas veinte al año en toda Gran Bretaña; ahora la mayoría de las oficinas recibe esa cifra cada mes. La segunda, el volumen desmesurado de documentación que las acompaña, a menudo con indicios de haber salido de una IA generativa.

El incentivo es muy elevado porque el interim relief puede mantener salarios durante muchos meses y esos pagos, en general, no se devuelven aunque el trabajador termine perdiendo el juicio. Pero la probabilidad de conseguirlo es muy pequeña: el tribunal debe considerar que existe una probabilidad muy alta de que el trabajador gane finalmente. Quizá no te vas a gastar dinero en un abogado para una apuesta así. ¿Resultado? Que la redacte la IA y a ver qué pasa. Como con las vacas de Hardin, los juzgados se han llenado de esas solicitudes urgentes, agotando el campo para pastar: casi siempre fracasan, desplazan vistas programadas y consumen una capacidad judicial muy limitada.

No se discute la existencia del conflicto: el cambio de paradigma es que el coste de manifestar el conflicto ha caído a casi cero. Redactar una demanda ya no requiere un abogado. Requiere una tarde y un prompt. Vacas gratis.

Nuevas herramientas, mismos problemas

El colapso y la amenaza para las estructuras de servicios del Estado del que avisa The Economist en es mimos numero de agosto, no surge por exceso de demanda insustancial: los despidos son reales. Surge cuando aparece la posibilidad real de reclamar esos derechos no ejercidos. Cuando los tribunales europeos obligaron en 2016 a los bancos españoles a devolver todo lo cobrado de más por las cláusulas suelo, sin una sola IA de por medio, los juzgados especializados que se crearon en junio de 2017 recibieron más de 700.000 demandas y el 97% de las sentencias dio la razón al cliente. La avalancha no era ruido: era gente con razón que, mientras reclamar costaba caro, simplemente no reclamaba.

La barrera judicial, en España, UK o dónde sea, nunca fue solo no tener razón; fue no tener los recursos para litigar y aguantar un reclamo durante años. En mi experiencia personal en los arbitrajes internacionales donde intervengo como perito, el umbral de entrada para reclamar es tan alto (son cientos de miles de dólares solo en abogados) que solo llega el conflicto si hay mucho dinero detrás. Los demás reclamos no se resuelven mal: sencillamente no llegan a ninguna instancia superior. A escala del ciudadano, ninguno de nosotros llevaba a una línea aérea a juicio por una demora o una cancelación hasta que aparecieron esos portales de reclamos online, sencillos y a comisión solo por el éxito. Ahí lo intentamos todos; total, no perdemos nada y con un coste nulo, cualquier ganancia mínima resulta infinita.

La IA en los reclamos legales llegó para quedarse, pero no solo para uso de ciudadanos sin formación legal y sin fondos para reclamar. También la usan los abogados, y algunos muy mal. Damien Charlotin analiza en su sitio web lo qué está pasando con la IA generativa en los juzgados. Lo habitual es que se la descubrar por sus alucinaciones: citas de jurisprudencia erróneas, transcripciones de sentencias directamente inventadas… A final de julio de 2026, llevaba localizados en su web más de 1.600 procesos judiciales por todo el mundo con citas jurídicas inexistentes o alteradas. En España, un abogado fundamentó un escrito con artículos del Código Penal de Colombia; el TSJ de Navarra no sancionó, dada la novedad de la herramienta. Otro en Galicia tuvo menos suerte y le multaron con 1.800 euros por meter en su recurso hasta 24 citas (el 75%) inexistentes o directamente inventadas.

Pero no perdamos de vista al humano que redacta el prompt. En los juzgados, la IA solo redacta: es necesario un humano para firmar y presentar esa demanda. Pero el agente de reservas del gimnasio de Andrew fue diferente. No redactó una queja: canceló la reserva de otra persona, por su cuenta, porque era el camino más corto al objetivo establecido.

Esa es la vaca que se está multiplicando por todas partes: agentes que reservan vuelos y hoteles, mueven dinero, mandan correos en tu nombre, borran ficheros para «ordenar» una carpeta. Cada uno diligente, rápido y ciego a todo lo que no sea su encargo. Cuando el tonto motivado de Hammerstein hacía una tontería, le frenabas a tiempo o le hacías fusilar. Con este… no. Este ejecuta a la velocidad de la máquina y, cuando te enteras, la reserva ya está cancelada, el correo ya está enviado, el fichero ya no está. «Bad news -I can’t add them back» le dijo el agente IA a Andrew. La irreversibilidad es la diferencia. Un tonto lento es un incidente. Un tonto velocísimo con permisos de escritura es otra cosa. Es el error de redondeo del que hablaba Cloudflare, multiplicado por millones y con permiso para actuar.

Y sin embargo

La metáfora del campo me falla justo cuando no debe. Una vaca adicional es consumo privado de un recurso común. El trabajador que reclama por un despido que no tocaba, el que tuvo un vuelo cancelado y se quedo tirado por ahí o al que le cobraron de más, son personas con derecho a reclamar. No es sobreexplotación del sistema ejercer tus derechos, porque ahora es más sencillo. Otra cosa es utilizar la vía de urgencia –una excepción– como via principal. Si todos tienen incentivos para recurrir a ella, el riesgo de saturación es real. Ahí sí hay un prado común y vacas que pueden agotarlo.

Y precisamente ahí, Hardin solo veía dos salidas: privatizar el prado o coaccionar a los ganaderos. Elinor Ostrom se pasó cuarenta años demostrando con trabajo de campo que hay una tercera: comunidades que acuerdan sus propias reglas de acceso, control y sanción, y sostienen el recurso sin subastarlo. Le dieron el premio Nobel de Economía en 2009 por eso.

Mi sector ya se enfrentó a algo parecido. Cuando pedir un permiso de acceso a la red eléctrica española era casi gratis, las solicitudes se dispararon: unos 40 GW pedidos en 2025, de los que solo el 12 % obtuvo autorización, y unos 25 GW de centros de datos de los que apenas 3 GW corresponderían a proyectos con suficiente grado de madurez. La cola dejó de contener información. La respuesta del regulador no fue construir un filtro de mérito, sino reintroducir un precio: fianzas, plazos, prestación por reserva de capacidad. El mecanismo funciona, al menos, como filtro económico. Yo he presentado esas solicitudes y sé por qué: quien no puede o no quiere inmovilizar el dinero se cae de la cola. No obstante, no siempre funciona: aun con peaje de entrada, el sistema puede colapsar igual.

Lo interesante es que Clarke y Walker proponen una tercera opcion. No es una tasa. Es una regla: vista por vídeo de tres horas como máximo, juez solo, una hora para leer, media hora por parte, una hora para decidir, y límites de páginas en la demanda. Puede funcionar o no. Pero es una salida que no decide de antemano si puedes jugar según la billetera que tengas.

Si nuestras instituciones solo funcionan porque la mayoría no las usa, lo que llamamos derecho es, en realidad, una lotería. Si los procesos administrativos estaban armados para que, simplemente, te aburras y lo dejes correr, lo que llamamos servicios públicos son, en realidad, un laberinto para ratones. Y si la única forma que se nos ocurre de que vuelvan a funcionar es encarecer la entrada, estamos eligiendo quién puede jugar. Y ahora resulta que hay una máquina tonta y barata, que no se cansa, no se rinde y no tiene nada mejor que hacer.

El tonto motivado nunca fue la hipótesis: fue que, tonto o listo, te ibas a cansar ante esas puertas que solo estaban cerradas porque costaba demasiado empujarlas.

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Lo que no pensabas que Dios estaba viendo

Publicado el 19 agosto, 2026 por David Ruyet
Frontón del Partenón en Atenas. Foto: Yair Haklai. CC BY-SA 4.0 (2008)

Las estatuas de mármol de los frontones del Partenón se esculpieron para verse desde abajo. Están a más de doce metros de altura. Tienen las espaldas en la sombra, pegadas al muro. Nadie iba a verlas jamás. Pero, sin embargo, están también trabajadas por detrás: las túnicas mantienen sus pliegues, la anatomía está definida, y el mármol se pulió a conciencia. Los escultores del taller de Fidias trabajaron durante años la cara oculta de unas piedras que nadie podía acercase a ver de cerca hasta que, hace dos siglos, operarios mandados por lord Elgin las bajaron para llevárselas al British Museum de Londres. Los primeros en ver aquellas espaldas fueron los que se las llevaron.

La pregunta es evidente: ¿para qué espectador trabajaban esos escultores griegos?

El arquitecto y diseñador catalán Óscar Tusquets construyó un libro entero alrededor de esa pregunta, que leí hace años. El libro se llama «Dios lo ve« (Anagrama, 2000) y reúne una colección de detalles invisibles a los ojos: las líneas de Nazca, que solo se leen desde el aire; los jardines secos de Kioto, de arenas blancas rastrilladas para nadie; los fondos de los cuadros de Velázquez; un pase del torero Curro Romero que el tendido no llegó a percibir del todo. De todo. El título sale de una anécdota del arquitecto inglés Edwin Luytens. Uno de sus ayudantes diseñó, en una fachada trasera, una ventana asimétrica respecto al resto del edificio: cuando Luytens le discutió, el ayudante le replicó que, por su ubicación, no iba a verse desde ningún sitio. Lutyens respondió «Dios sí lo ve. Rectifique eso ahora mismo«.

Tusquets no sufrió una súbita conversión. Racionalista confeso, tomó la frase sin pensar en teología; plantea actuar como si existiera un ojo capaz de juzgar tu obra. No es mística. Es una forma de entender el trabajo, y quizás la vida. Ese libro, más que un tratado de estética, es un ensayo sobre la ética del oficio. De cualquier oficio. El creador serio no trabaja para el aplauso, ni para el cliente, ni para su jefe, ni para la crítica. Trabaja impulsado por un motor vital invisible que acaba siendo más exigente con tu tarea que cualquier espectador.

Llevo treinta años en proyectos de infraestructuras y sé lo que es enterrar trabajo bien hecho. Febrero de 2018, parque eólico de Arauco, en Aimogasta, en la provincia argentina de La Rioja. La armadura de la fundación de un aerogenerador, se monta barra a barra, se ata, se comprueba. 45 toneladas de hierro del 16 entrelazadas en una impresionante y simétrica cúpula. A la mañana siguiente esa jaula quedará sepultada bajo 500 metros cúbicos hormigón durante los próximos treinta años. Nadie la verá. Nadie te va a aplaudir por eso. Se hace bien. Punto. Quien haya pisado una obra sabe que la diferencia entre una instalación que dura y una que da problemas está, casi siempre, en lo que no se puede ver.

La armadura de la cimentación del aerogenerador, la mañana antes del hormigón. Parque eólico de Arauco, la Rioja (Argentina). Foto del autor (2018).

El martillo de Joan Maragall

Lo que Tusquets observa en los grandes creadores, el poeta Joan Maragall –otro catalán– lo había hecho universal un siglo antes. En su «Elogio del Vivir» de 1910 hay un párrafo que quizás se debería colgar en la entrada de todas las escuelas de ingeniería y arquitectura:

«Ama tu oficio, tu vocación, tu estrella, aquello para lo que sirves, aquello en que realmente eres uno entre los hombres. Esfuérzate en tu quehacer como si de cada detalle que piensas, de cada palabra que dices, de cada pieza que colocas, de cada martillazo que das, dependiese la salvación de la humanidad. Porque depende, créeme»

Maragall baja la excelencia del frontón del Partenon y del cuadro del Prado. Ya no hablamos de Fidias ni de Velázquez: hablamos del carpintero, de la maestra, del programador, del fontanero. Un artista es cualquiera que trabaja con vocación de obra. Cualquiera que tenga un propósito para su faena del día a día. Suena romántico. Quizá lo es. Pero también es exactamente lo contrario de la cultura del trabajo que hoy hemos construido, donde cotiza lo visible sobre lo excelente: el engagement sobre el mensaje, el storytelling sobre el producto, la métrica sobre la obra. He visto ganar concursos a la mejor presentación, no al mejor proyecto. Todos hemos visto esas cosas.

Pero Maragall va más lejos. La consecuencia de ese motor vital es política: la paz social no emerge de los grandes planes redistributivos, ni de los consensos, ni de los mesías de turno, sino del mérito individual y cotidiano bien entendido. Es una meritocracia sin ranking. Aquí no se premia el origen, ni la red de contactos, ni el relato. Se premia el talento cultivado con esfuerzo y con amor, por el oficio y la obra. No todos seremos Fidias. Pero todos podemos esculpir la espalda de nuestra figura hasta que la veamos perfecta.

La IA no mata el oficio. Lo desnuda.

Veintitantos años después del libro de Tusquets llegó la inteligencia artificial generativa. La IA democratiza la técnica (ya casi que cualquier diseño eléctrico, civil o térmico) a una velocidad sin precedentes: hoy podemos generar, sin tener mucha idea y en pocos minutos, renders que hace poco exigían un estudio entero; cualquier empresa redacta en una tarde documentos que hace tres años requerían un equipo en semanas full time. Lo veo cada día en mi propio trabajo: informes que a un ingeniero junior le costaban días, ahora son producidos en minutos. Correctos. Grises. Suficientes.

Y esa es la palabra peligrosa: suficiente. Cuando lo suficientemente bueno es instantáneo y, además, casi gratis, pulir detalles invisibles carecen de lógica. ¿Qué sentido tiene el martillazo de Maragall si la máquina ahora clava los clavos ella solita? Estamos todos acojonados ante la amenaza, cada vez más real y cercana, de que la IA nos quite nuestros empleos. Sin duda quitará algunos… Pero el riesgo real es que la IA nos quite el sentido del trabajo. El oficio reducido a supervisar salidas impersonales de un algoritmo: instrucción, revisión, selección, retoque mínimo. Listo. Sin densidad, sin sudor, sin pelea, sin ansiedad…. sin esa maldita exigencia interna que te convertía en artista de tu propio quehacer, cuando no eres más que un sencillo menestral.

Pero la IA no decide eso. Lo decide quien la usa como muleta. Quién para evitar el esfuerzo traiciona el «Dios lo ve». Porque el que la usa para amplificar su propio criterio, en realidad honra el oficio: generas cien variantes y rechazas noventa y nueve; auditas, corriges, reescribes, iteras de nuevo, y vuelves a empezar; dedicas el tiempo liberado a esa parte del trabajo donde tu juicio no puede ser sustituido por ninguna máquina. Mismos problemas, diferentes herramientas. Porque la excelencia nunca estuvo en la herramienta: no lo estuvo en el compás, ni en la cámara, ni en el pie de rey, ni en la calculadora o la computadora. Estuvo siempre en las decisiones de antes y de después: qué pedir, qué descartar, qué rehacer obsesivamente aunque nadie lo vaya a notar.

Pero, ay, la excelencia invisible parece que ya no cotiza. Ahora el mercado paga lo suficiente, no lo excelente; además, el cliente cada vez va a distinguir menos lo uno de lo otro, y la IA lleva a cero el coste de lo suficiente. Exigirse el detalle que nadie verá puede ser, en términos estrictamente económicos, irracional. Maragall tampoco nos resuelve esa cuestión. Su argumento nunca fue de mercado: era de sentido vital. La exigencia interna no se ingresa con la factura sino que te llega a ti sin intermediarios: quien trabaja para su propio estándar depende menos del aplauso, del like, del reconocimiento del jefe. La exigencia es liberadora. El desgaste tiene menos que ver con exigirse mucho que con exigirse para otros.

Estatuas del Partenón por detrás en el British Museum. Foto: William J. Sisti, CC BY-SA 2.0 (2024)

El escultor de la espalda de Dionysos

Durante décadas la técnica escaseaba, y te bastaba dominarla para sostener tu carrera profesional y un ingreso recurrente y goloso. Esa época parece que quedó atrás. La técnica es lo replicable, y ahora ya se replica sola. Pero lo que la máquina no replica es tu vocación, tu criterio, tu estándar de exigencia, ese ojo que decide que esa variante noventa y nueve todavía no es suficiente, y que hay que analizar una más. La IA no matará el espíritu del trabajo. Lo desnudará. Nos mostrará quién trabajaba por oficio y quién solo lo hacía por simple técnica; técnica, que ahora es gratis.

Cuando ni el cliente, ni el mercado, ni el algoritmo distingan ya lo excelente de lo suficiente: ¿cuántos locos nos pasaremos las putas horas esculpiendo la espalda de Dionysos tumbado? ¿La exigencia invisible será una ética cotidiana al alcance de cualquiera, como quería Maragall, o un lujo de unos pocos bendecidos por los dioses, como fue casi siempre el arte? Me gustaría creer en lo primero, pero no sé si hay muchas evidencias que me den la razón.

Maragall, en la segunda parte de su elogio, concluía así:

«Si olvidándote de ti mismo haces todo lo que puedes en tu trabajo, haces más que el emperador que rige automáticamente sus estados; haces más que el que inventa teorías universales sólo para satisfacer su vanidad; haces más que el político, que el agitador, que el que gobierna. Puedes despreciar todo esto y el arreglo del mundo. El mundo se arreglaría bien solo, sólo con que cada uno cumpliera su deber con amor, en su casa.»

Maragall dejó escrita su apuesta hace más de un siglo. Creo que sigue siendo la mejor respuesta disponible a mi pregunta.

¿Dependerá la salvación de la humanidad de mantener nuestros esfuerzos en los detalles insignificantes?

Porque dependerá. Créeme.

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Las dudas existencIAles de Hamlet

Publicado el 10 julio, 2026 por David Ruyet

Dinamarca. Siglo XI. En el castillo de Elsinor, Hamlet recibe a Rosencrantz y Guildenstern, amigos de juventud que le visitan – dicen– alegres, y para interesarse por su melancólico estado. Bajo una sonrisa fría, sospecha que han sido enviados por el rey y la reina para espiarle. Aún golpeado por la muerte de su padre (quizás asesinado por su tío, ahora rey), confiesa haber perdido la alegría: el mundo se le ha vuelto estéril, pesado, sin vida. La tierra ya no le parece hermosa. El aire, contaminado. Y entonces, mezcla de lucidez, tristeza e ironía, eleva el tono y pronuncia:

¡Qué obra maestra es el hombre! ¡Cuán noble en la razón! ¡Cuán infinito en facultades, en forma y en movimiento! ¡Cuán expresivo y admirable en la acción! ¡Cuán semejante a un ángel en la comprensión! ¡Cuán semejante a un dios!

(Hamlet, Acto II, Escena 2)

Cuatrocientos años después, Shakespeare sigue teniendo razón. Qué obra única somos los seres humanos. Hace algunos meses Daniela Amodei – cofundadora de Anthropic y autores de Claude, el LLM de ya en cuarta generación que está redefiniendo qué puede hacer una “máquina”– entrevistada en la cadena ABC , reivindicaba que las habilidades humanas se volverán «mucho más importantes, no menos«. Y de repente los mismos campus universitarios que hace diez años recortaban departamentos de filosofía para financiar Labs de Python empiezan a redescubrir a Kant. Como con casi todo, parece el péndulo está volviendo, empujado por la IA que ha democratizado y deflacionado la gestión de la información. De pronto, la inesperada paradoja de los tiempos de la IA: ahora hay que ser de letras, no de ciencias.

Honestamente, no creo que sea así. La IA no rehabilita a las humanidades. Sencillamente, nos muestra que no apreciamos bien lo que es realmente valioso.

La venganza del filósofo

En mayo, un artículo opinión de Maureen Dowd (Premio Pulitzer 1992) en el New York Times de hizo viral: “What A.I. Kant Do”. Detrás de ese provocativo titular, desarrollaba esta tesis: la IA commoditiza las habilidades técnicas, el código se vuelve barato, y por tanto aquello que nos hace humanos: la empatía, pensamiento crítico, tolerancia a la ambigüedad… y que la máquina no puede replicar (“todavía” parece avisar su autora en el artículo), se vuelve el recurso escaso y estratégico. Las humanidades, rehabilitadas. El ingeniero, desplazado. El filósofo, vengado.

Hay algo de cierto en eso. Pero hay dos elementos que deben considerarse.

El primero es evidente: las humanidades no son una crema solar que aplicada por vía tópica, nos dotarán mágicamente de pensamiento crítico; recíprocamente, saber de matemáticas y física no nos permite por sí solo construir un cohete. Leer a Kant no produce automáticamente tolerancia a la ambigüedad. Estudiar a Nietzsche no genera pensamiento crítico riguroso por ósmosis. Las humanidades pueden producir tanto claridad en el conocimiento como confusión sistemática. Pueden formar personas capaces de articular preguntas difíciles con precisión, o personas capaces de envolver trivialidades en prosa densa. “Chamuyo” le dicen a eso en Argentina. Nadie que haya visto funcionar una universidad de cerca (y no digamos las facultades y escuelas de hoy en día) puede creerse eso en serio.

El segundo error es más grosero: asumir que «lo técnico» ya no sirve porque la IA «hace código». Eso solo es verdad si crees que la ingeniería es código, o la IA solo hace código.

Entender cómo piensa la máquina – sus mecanismos reales, sus límites de inferencia, por qué alucina y cuándo, qué tipo de problemas resuelve mal aunque parezca que los resuelve bien–  es una ventaja operativa concreta. El ingeniero que sabe lo un LLM puede y no puede hacer, y especialmente cómo lo hace el transformer, va a tomar siempre mejores decisiones que el filósofo que sabe que Heidegger tenía dudas sobre la técnica. Monty Python ya lo resolvió: el partido entre filósofos acaba en gol de Arquímedes en el último minuto. No de Aristóteles.

Entonces, ¿dónde está la escasez real?

He construido treinta y dos parques eólicos. He negociado contratos en medio del chaco paraguayo sobre royalties petroleros. He pintado una iglesia para ayudar a obtener un permiso ambiental. He implementado la política energética de una ciudad. He actuado como perito en arbitrajes internacionales donde el problema técnico suele estar claro, pero la pelea es sobre otra cosa. Y podría extenderme más. Son, ya, 30 años soportados en la autoridad de mis fracasos.

Lo que toda esa acumulación de “proyectos” contiene no está en ningún plan de estudios de ingeniería o de humanidades. Ni en una escuela de negocio. Pero tampoco en una IA. Hay algo en medio de ese triangulo a lo que Maureen Dowd no le ha puesto nombre, y no es “humanidades”.

Un proyecto renovable puede ser técnicamente impecable, financieramente sólido y regulatoriamente correcto, y bloquearse durante años. No por cálculo. No por léxico. No porque me falte un papel. Es por no leer correctamente los incentivos, por no haber construido confianza con quien tenía poder de veto real, por no tener una narrativa que conectase con lo que la comunidad local necesitaba escuchar. Una compañía eléctrica me amargó dos años durante la construcción de un parque eólico porque no les invitamos a un asado. Nunca lo pidieron, pero no entendí que esas cosas no se piden… Ese fallo no es de ingeniería. No es de humanidades, en el sentido académico. Es de comprensión de comportamiento humano bajo incertidumbre con consecuencias reales, en tiempo real, sin red.

Esa capacidad no la produce ni un transformer de cien mil millones de parámetros ni un posgrado en filosofía neoclásica. Se construye de otra manera. Y esa es la que es escasa.

Lo que la economía de la IA está desnudando

No es que las humanidades sean valiosas en abstracto. Pero sí es cierto que hay un conjunto específico de capacidades – construir confianza institucional, articular valores en contextos sin respuesta correcta, operar con responsabilidad cuando los datos son insuficientes–  que tienen afinidad con algunas tradiciones del pensamiento, pero que lamentablemente no son su producto automático. La semilla no garantiza la cosecha.

Esa diferencia es la importante. Si el diagnóstico es «necesitamos más humanidades«, la respuesta es curricular y relativamente fácil de simular. Más plazas en filosofía y el literatura. Listo. Pero si el diagnóstico es «necesitamos personas capaces de operar bien donde la potencia técnica no es suficiente«, la respuesta ahí es más difícil, más específica, y no la va a resolver ningún departamento universitario o facultad por su cuenta.

El ingeniero que entienda que, al final del día, su trabajo es resolver problemas de la gente, lo va a tener más fácil. La IA le permitirá, sin duda, resolver esos mismos problemas más rápido. Se matan muchos “ladrones de tiempo” con un buen prompt… Pero el que, además, lo haga entendiendo cómo opera la confianza humana tendrá directamente ventaja estructural. No porque sea más sensible. Sino porque su modelo del mundo incluye una variable que el otro ha dejado fuera de la ecuación. Eso no es lateralidad cosmética. Es precisión.

Shakespeare «Reloaded»

«¡Qué obra maestra es el hombre! ¡Qué noble en su razón! ¡Qué infinito en sus facultades!»

Pero Hamlet lo dice justo antes de añadir que el hombre no le produce más que desagrado. Es un elogio con trampa, porque sabe que sus amigos no están siendo sinceros con él y que quizás su propio tío mató a su padre. La grandeza humana sigue estando ahí, pero Hamlet ya no puede creer en ella sin malpensar.

“Y sin embargo, para mí, ¿qué es esta quintaesencia del polvo?”

Cuatrocientos años después, la IA nos devuelve la misma pregunta reformulada: si una máquina puede razonar, calcular y producir texto coherente a escala industrial, ¿qué queda de la «nobleza en la razón» de Hamlet como elemento diferencial humano? ¿No nos queda sino que malpensar de la máquina alejada de la grandeza humana?

La respuesta que más me convence no es la nostálgica ni la entusiasta. Es la más estrecha e incómoda: lo que queda es la capacidad de asumir responsabilidad con consecuencias reales. De estar presente cuando algo falla. De decir las cosas con una sonrisa. De no dudar cuando no se debr. De darse cuenta de que algunos te huelen el miedo. De construir confianza en entornos donde nadie tiene garantías.

Eso, por ahora, la máquina no lo hace. No porque no pueda procesar el concepto. Sino porque una responsabilidad no está asociada a un gran poder. La responsabilidad requiere siempre a alguien que pueda perder algo.

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