Por qué la IA te da respuestas genéricas

Está medido, con un experimento que impresiona. En Nature Human Behaviour le pidieron a un grupo de personas que idearan un juguete nuevo con ayuda de ChatGPT, cada una por su lado. El 94% de las ideas terminó compartiendo el mismo concepto central, y nueve participantes que jamás se habían visto le pusieron a su juguete exactamente el mismo nombre. Las ideas del grupo que trabajó sin IA salieron todas distintas.

Un estudio de PNAS Nexus midió lo mismo a escala y en tres tareas de creatividad distintas: las respuestas de los modelos se parecen entre sí mucho más de lo que las respuestas humanas se parecen entre sí, con cualquier modelo que pruebes. Donde el efecto todavía no aparece es en el vocabulario grueso de las noticias, según un estudio de la ACL: la igualación empieza por las ideas, bastante antes que por las palabras.

Muchísima, y cada vez más. La mitad de los adultos de Estados Unidos ya usa chatbots de IA según Pew Research, cuando hace dos años era un tercio. Entre desarrolladores, el 84% usa o planea usar IA en su trabajo según Stack Overflow, y ChatGPT solo ya junta 900 millones de personas por semana, hablando todas con el mismo promedio.

La huella ya quedó impresa en lo publicado. Un análisis de 15 millones de resúmenes científicos encontró que al menos el 13,5% de los de 2024 pasó por un modelo de lenguaje, y lo delató justamente el vocabulario: las mismas palabras favoritas, repetidas por miles de autores que no se conocen.

Porque el modelo hace exactamente aquello para lo que fue construido: producir lo más probable. Aprendió de un océano de texto ajeno, y cuando la pregunta llega sin ninguna señal de quién la hace, lo más probable es lo que le serviría a cualquiera. La respuesta genérica es el modelo acertándole al promedio, porque el promedio es lo único que tiene tuyo.

El fenómeno tiene hasta su versión extrema, documentada en Nature: cuando los modelos se entrenan con texto que generaron otros modelos, lo primero que desaparece son las particularidades, lo raro, lo específico, lo que era de alguien, hasta que el sistema colapsa sobre su propio promedio. Lo tuyo es literalmente lo más frágil que hay ahí adentro.

Contándole a la IA desde dónde preguntás. Tu trabajo, tu gente, tu momento, tu manera de encarar las cosas: todo eso que para vos es obvio, para el modelo es la señal que le falta, y nadie más se la puede dar. Anthropic, el laboratorio detrás de Claude, lo pone en el centro de su documentación de ingeniería: el contexto es el recurso que determina el resultado, y el trabajo es darle al modelo la mejor señal en el menor texto. El efecto además está medido: un estudio sobre personalización encontró que un perfil personal bien trabajado mejora un 37% la precisión con la que el modelo le acierta a las preferencias de esa persona.

En la práctica, se empieza por una página escrita con tus palabras que cualquier IA lee antes de trabajar con vos. Con eso, la misma herramienta que hoy te devuelve el promedio te prepara una reunión sabiendo qué está en juego, piensa un problema con vos, te da la opinión que te daría alguien que te conoce. Y hay gente que lleva años subiendo esa escalera, hasta que la IA deja de ser una app a la que se le pide texto y se convierte en el lugar por donde pasa el trabajo entero. La primera página la escribís gratis, en quince minutos, y el camino largo llega hasta tu identidad entera.

El promedio lo pone la IA. Lo que está arriba del promedio es tuyo: no viene instalado en ningún modelo, y escribirlo bien es todo el punto.