Aspero mundo

La interfaz parece familiar, pero la arquitectura es otra: cuando tratamos a un modelo generativo como si fuera un buscador, la interacción se contamina y los resultados se degradan. Durante décadas hemos aprendido a confiar en una caja de texto que promete verdad inmediata con el mínimo esfuerzo. Ese hábito cognitivo, útil en la era de los buscadores, se vuelve tóxico con los modelos generativos. Aunque la interfaz de un LLM parece la misma, su funcionamiento no lo es: no busca, no verifica y no razona. Genera. Y cuando entramos con el marco mental equivocado, contaminamos la interacción, provocamos alucinaciones y obtenemos resultados que interpretamos como fallos del sistema. La solución no es exigirle más a la tecnología, sino cambiar el modelo mental desde el que la usamos. Durante veinte años, la humanidad ha aprendido a relacionarse con la información a través de una interfaz simple: una caja de texto que promete verdad inmediata con el mínim...

Del orden termodinámico a la coherencia lingüística: la misma ley de emergencia de escala operando en dos mundos distintos Boltzmann descubrió que la estabilidad del universo no es fundamental, sino emergente: un efecto de escala nacido del caos microscópico. Hoy vemos el mismo patrón en la IA: miles de decisiones estocásticas producen coherencia lingüística sin que ningún token la posea por sí mismo. Este artículo explica por qué el sentido es una propiedad de segundo orden, en la materia y en las máquinas. Ludwig Boltzmann murió convencido de que lo habían tratado como a un apestado. Lo que destruyó a Boltzmann no fue la estadística, sino la incapacidad humana de aceptar que el mundo funciona sin darnos certezas . En la Viena de finales del XIX, el determinismo era una creencia moral: el universo debía ser un mecanismo perfecto. Boltzmann sostenía lo contrario: la estabilidad que vemos no está en el origen del mundo, sino en su escala . Veía l...

Por qué la IA cambia lo que ya funciona: la limitación oculta que te obliga a vigilarla todo el tiempo Lo más frustrante de trabajar con IA no son sus errores, sino sus “arreglos” espontáneos: cambios que no pides, formatos que ya había entendido y de repente rompe, variaciones absurdas que te obligan a volver atrás. Ese comportamiento no es un despiste ni un bug: es una limitación estructural de su diseño. Y explica por qué, sin supervisión constante, la IA no puede mantener tareas repetitivas estables. Hay algo más irritante que los errores de la IA: tener que vigilarla para que no cambie lo que ya funciona. Puedes darle la misma tarea repetitiva veinte veces —una tabla, un esquema, un HTML, un formato que ya ha entendido— y tarde o temprano lo deformará. Cambia columnas, altera el tono, reordena elementos, inventa matices que nadie pidió. Durante meses pensé que era un bug. No lo es. Los estudios recien...

Por qué la IA no reconoce sus propios errores, aunque hable como si los evitara Todo el mundo habla de "alucinaciones" en IA. Pero las alucinaciones no son el verdadero problema. El problema profundo es otro: los modelos no pueden detectar que se equivocan, ni corregirse automáticamente, ni activar por sí mismos un modo seguro cuando entran en error. La investigación lo llama: Self-Correction Blind Spot (SCBS) Los LLM corrigen errores ajenos, pero fallan sistemáticamente al corregir los suyos propios. En pruebas con 14 modelos, el SCBS mostró una ceguera del 64,5%. Es un fallo estructural: cuando la IA se equivoca, queda atrapada dentro de su propio razonamiento. 1. La arquitectura que genera la ilusión (explicada sin tecnicismos) Para entender por qué ocurre, basta con ver cómo está construido un modelo generativo. No se trata de redes profundas...

GPT-5.1 no es solo “un modelo más potente”. Es un cambio de disciplina: menos imaginación gratuita, más control, menos relleno verosímil, más gestión explícita de la incertidumbre. Un paso necesario para que la IA deje de sonar convincente y empiece a ser realmente fiable en entornos profesionales. Este no es un texto sobre una nueva “versión milagrosa” de la IA, sino sobre por qué GPT-5.1 tiene sentido en un contexto de método, gobernanza y control humano del conocimiento. Durante los últimos años, los modelos generativos han tenido un defecto estructural: su tendencia a rellenar huecos con respuestas plausibles . No era un fallo técnico aislado, sino una consecuencia directa de cómo funcionan: predicen palabras, no verdad. GPT-5.1 nace precisamente para atacar ese problema. No para pensar “mejor” en un sentido humano, sino para equivocarse de otra manera : con más contención, más respeto por el contexto y más claridad cuando no dispone de información ...