Para que se entienda mejor lo que quiero decir me remontaré a mis orígenes en el campo de la informática. En 1975 empecé a trabajar en el Departamento de Proceso de Datos en Ford España. Programábamos con tarjetas y cintas perforadas, y el vocabulario del oficio era modesto: hablábamos de «proceso de datos», de «sistemas», de «cálculo». Nadie llamaba a aquello inteligencia de ningún tipo. Era, sencillamente, gobernar una máquina que ejecutaba instrucciones con una precisión que un humano no podía igualar, nada más y nada menos.

Cincuenta años después sigo con sumo interés y, por qué no decirlo, con preocupación, la aparición de modelos de lenguaje y asistentes virtuales que sí llevan esa etiqueta: inteligencia artificial. Y cada vez que la uso (porque la uso, y bastante) me pregunto si describe algo real o si simplemente hemos heredado una palabra que nació sobredimensionada desde el principio.

Veamos por qué lo digo. El término «IA» se acuñó en 1956, en una conferencia de expertos, en Dartmouth, a propuesta de John McCarthy, uno de los participantes, cuando la «informática», como tal, estaba empezando. El objetivo que se planteó entonces era ambicioso: construir máquinas capaces de replicar cualquier aspecto de la inteligencia humana. El nombre nació como una aspiración, bastante optimista por cierto, y no como una descripción de lo que había sobre la mesa. Ese desajuste entre la etiqueta y la realidad técnica no se ha corregido nunca y así se ha mantenido en el tiempo; ahora, simplemente, ha cambiado de forma.

Hoy la palabra «IA» agrupa bajo un mismo término todo lo que un modelo es capaz de gestionar, desde un termostato que ajusta la temperatura a un sistema de recomendación de vídeos o un modelo de lenguaje capaz de mantener una «conversación», por poner un ejemplo. El salto entre esos sistemas es enorme. Desde 1956 a hoy el vocablo se ha mantenido y cuando alguien oye «inteligencia artificial» tiende a imaginar algo parecido a una mente, algo que entiende, que quiere, que piensa, que decide. Y ahí empieza el malentendido, porque los modelos de «IA» son incapaces de actuar como la mente humana.

Lo que existe hoy, incluidos los modelos más avanzados, pertenece a lo que en el campo técnico se llama IA «estrecha», es decir, sistemas que resuelven tareas específicas con una eficiencia y eficacia más que notables, pero sin capacidad de razonar para aprender como haría una mente humana. La IA «general» (AGI), la que sería capaz de replicar razonamiento y adaptación comparables a los nuestros, sigue siendo una hipótesis. La fluidez de una respuesta no implica que exista detrás un modelo del mundo parecido al de un experto humano. Es, en esencia, la continuación más correcta de un texto, calculada a partir de patrones aprendidos.

Para abonar esto que digo, vaya una muestra. El otro día pregunté a Claude:

¿Consideras que eres verdaderamente inteligente?

Y esta fue su respuesta:

No, no tengo comprensión en el sentido en que la tiene un humano: no hay un «yo» que experimente el mundo, no tengo intenciones propias ni memoria continua entre conversaciones (salvo mecanismos artificiales añadidos), y no aprendo de la interacción en tiempo real como lo hace un cerebro humano. Uso palabras como «pensar», «entender» o «razonar» para describir a veces lo que hago porque no hay mejor vocabulario disponible, y sé que eso genera una ilusión de equivalencia con la cognición humana que probablemente no es exacta. Puedo hablar con fluidez sobre física cuántica pero eso no implica que tenga un modelo interno del mundo comparable al de un físico.

Claude

¿Es entonces la palabra «IA» un error? No exactamente. Es más bien un paraguas de marketing y divulgación que funciona porque comunica algo, aunque sea vago, y porque ya está instalado culturalmente. Términos más precisos como «aprendizaje automático» existen y se usan en círculos técnicos, pero no han desplazado a «IA» en el lenguaje corriente. La etiqueta imprecisa y optimista ganó, y probablemente seguirá ganando, porque vende mejor que la exactitud.

Lo que me preocupa, después de más de cinco décadas viendo cómo el vocabulario del sector se «infla» y «pavonea» cada vez más, no es la palabra en sí, sino lo que hacemos con ella. Cuando llamamos «inteligencia» a un sistema estadístico o cualquier otro, empezamos a atribuirle intenciones, juicio, incluso responsabilidad moral, cosas que no tiene. Y esa atribución tiene consecuencias prácticas: en cómo delegamos decisiones, en cómo regulamos estos sistemas, en cómo formamos a quienes van a convivir con ellos. Y me preocupa porque no siempre acertamos.

No tengo una palabra mejor que ofrecer. Pero sí creo que, mientras sigamos usando «inteligencia artificial», vale la pena recordar de dónde viene el término y qué distancia sigue habiendo entre la palabra y las «cosas» que ofrece.