Por qué usamos tanto una IA que decimos detestar

«A menudo decimos que somos una IA que se detesta a sí misma…». Así empezó, según cuenta quien firma la pieza, la llamada que mantuvo este verano con el consejero delegado de Springboards, una startup que desarrolla un LLM diseñado para ofrecer respuestas más variadas que las de sus rivales generalistas. La cita abre el artículo que MIT Technology Review publicó este lunes 5 de octubre, y su titular formula la pregunta sin rodeos: si la gente detesta tanto la IA, por qué no consigue dejar de usarla.

Un aviso antes de seguir. Al cierre de esta nota solo hemos podido consultar el titular y el arranque del texto, donde la frase aparece cortada, así que no vamos a atribuirle cifras ni conclusiones que no hemos leído. Lo que sigue es lo que ese arranque deja claro y nuestra lectura de por qué la pregunta importa a quien construye sobre Claude.

Qué plantea el artículo

El punto de partida es una anécdota con más carga de la que aparenta. Que el responsable de una empresa de IA describa su propio proyecto en términos de autodesprecio, y que lo haga nada más empezar una entrevista, indica hasta qué punto el rechazo forma ya parte del paisaje comercial. Las compañías del sector no lo descubren en una encuesta. Lo dan por hecho y lo incorporan a su manera de presentarse.

El segundo dato está en el producto. Springboards no compite prometiendo un modelo más potente, sino uno que responda de formas más diversas que los modelos mayoritarios. Esa elección apunta a una de las quejas de fondo: molesta menos que la IA falle que el hecho de que todo lo que produce se parezca.

El tercero está en el propio titular, que no enfrenta a dos grupos distintos, los que odian y los que usan. Habla de las mismas personas.

Por qué las dos cosas pueden ser ciertas a la vez

Esta parte es interpretación nuestra. Nuestra hipótesis es que el rechazo y el uso apuntan a objetos diferentes. El rechazo va dirigido a la IA como fenómeno: el texto de relleno que inunda buscadores y redes, o las funciones que aparecen en una aplicación sin que nadie las pidiera. El uso, en cambio, casi nunca se vive como «usar IA». Se vive como terminar un correo o encontrar un error en el código antes de irse a casa.

Hay además una razón técnica para la sensación de uniformidad. Un LLM genera texto eligiendo entre las continuaciones más probables, y lo más probable tiende a coincidir con lo más visto. Sin contexto propio, dos personas que piden lo mismo reciben resultados muy parecidos. Quien trabaja en publicidad o en diseño lo nota enseguida, y es comprensible que le irrite una herramienta que le resulta útil y que al mismo tiempo empuja su trabajo hacia la media.

Para quién es útil esta lectura

Para cualquiera que esté poniendo un asistente delante de usuarios finales, y en especial para equipos de producto y agencias. De la pregunta de MIT Technology Review sacamos dos consecuencias prácticas.

1. La etiqueta pesa. Presentar una función como «con IA» ya no suma por defecto y en algunos públicos resta. Suele funcionar mejor describir la tarea resuelta y dejar que el usuario decida si quiere saber qué hay debajo, sin ocultárselo cuando pregunta.
2. La variedad se construye con contexto. En el ecosistema Claude, las skills sirven precisamente para empaquetar instrucciones y material propio que el modelo carga bajo demanda, y los servidores MCP le dan acceso a datos que no están en ningún otro sitio. Un asistente que conoce el archivo y el tono de una organización deja de sonar como todos los demás.

Queda una tercera cuestión, menos cómoda: la confianza. Parte del malestar viene de no poder comprobar lo que el sistema afirma. Enlazar las fuentes y dejar un punto de revisión humana antes de publicar son decisiones de diseño baratas que cambian la relación del usuario con el resultado.

Nos parece más sano un sector que admite el rechazo, como hace Springboards con su frase, que uno que lo trata como un problema de comunicación. Que la gente siga usando lo que dice detestar indica que la utilidad va por delante de la confianza, y esa distancia conviene cerrarla con mejor producto antes que con mejores eslóganes.