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Redacción Adlatina |
“La muerte de la creatividad promedio: la IA viene por tus ideas” fue el nombre de la charla dada por el profesor plenario de la Universidad Torcuato Di Tella y non-resident senior fellow de Brookings. En su exposición sostuvo que los modelos generativos ya superan el desempeño promedio en ciertas tareas creativas, aunque su avance también plantea desafíos para la formación de talento, la diversidad de las ideas y el valor de la autoría humana.
Durante “La muerte de la creatividad promedio: la IA viene por tus ideas”, Eduardo Levy Yeyati, profesor plenario de la Universidad Torcuato Di Tella y non-resident senior fellow de Brookings, se centró en el vínculo entre inteligencia artificial y creatividad, y abordó algunos de los principales efectos que la IA podría generar sobre el trabajo y los procesos de producción intelectual. El punto de partida fue una definición básica: “los modelos de inteligencia artificial generativa funcionan como sistemas de predicción entrenados sobre grandes volúmenes de información producida por seres humanos. A partir de esos datos, generan respuestas probabilísticas basadas en patrones previamente aprendidos”.
Según explicó Levy Yeyati, esta característica tiene implicancias directas sobre la creatividad. Al apoyarse en información ya existente, los modelos tienden a producir resultados cercanos a aquello que estadísticamente resulta más probable, lo que limita su capacidad para generar diversidad genuina.
“Diversos estudios recientes muestran que los modelos más avanzados ya superan a la media de las personas en determinadas métricas asociadas a la creatividad, aunque todavía existen individuos capaces de obtener resultados superiores”.
Proceso de ecualización
La investigación académica también comienza a revelar cómo la IA influye en la producción de contenidos. Experimentos realizados con grupos de escritores muestran que cuando los participantes reciben sugerencias generadas por inteligencia artificial, sus textos tienden a parecerse más entre sí. Al mismo tiempo, los beneficios de la herramienta no se distribuyen de manera homogénea: quienes presentan niveles más bajos de desempeño creativo suelen obtener mejoras significativas, mientras que el impacto es menor entre los perfiles más experimentados o talentosos.
Este fenómeno ha sido descrito como un proceso de “ecualización”, en el que la tecnología reduce diferencias de desempeño entre trabajadores. Sin embargo, esa aparente democratización plantea preguntas sobre el valor económico de las habilidades que anteriormente constituían una ventaja competitiva.
Para ilustrar cómo ciertas competencias pueden perder relevancia frente a nuevas tecnologías, Levy mencionó el caso de los taxistas de Londres. Durante décadas, el acceso a la profesión requería aprobar el examen conocido como “The Knowledge”, basado en la memorización exhaustiva de rutas y calles de la ciudad. Con la aparición de sistemas de navegación digital, gran parte de ese conocimiento dejó de tener valor de mercado, pese a haber sido durante años una habilidad altamente especializada.
Consecuencias de la adopción de IA en el terreno empresarial
Uno de los principales riesgos identificados es que la adopción de inteligencia artificial se enfoque prioritariamente en la reducción de costos. Algunos estudios recientes sugieren que numerosas organizaciones evalúan la tecnología principalmente por su capacidad para abaratar procesos, más que por su potencial para mejorar la calidad o incrementar la productividad.
Esta lógica se relaciona con el concepto conocido como “trampa de Turing”, según describe Levy Yeyati que detalla situaciones en las que las empresas reemplazan trabajo humano por sistemas automatizados simplemente porque resultan más baratos, aun cuando no produzcan mejores resultados. Desde esta perspectiva, una organización puede aumentar sus márgenes reduciendo costos laborales sin necesariamente generar productos de mayor calidad.
Otra consecuencia observada en investigaciones recientes es el cambio en los patrones de contratación. La evidencia disponible indica que las empresas que incorporan inteligencia artificial tienden a aumentar la demanda de perfiles senior y a reducir la incorporación de trabajadores junior.
Esta tendencia abre interrogantes sobre la formación de futuras generaciones de profesionales. “Si las tareas iniciales que tradicionalmente servían como instancia de aprendizaje pasan a ser realizadas por sistemas automatizados, las organizaciones podrían enfrentar dificultades para desarrollar el talento que necesitarán en el futuro. A ello se suma la evidencia que muestra que el uso intensivo de IA en procesos educativos puede reducir ciertas instancias de aprendizaje vinculadas al error, la búsqueda y la experimentación”, explica Levy.
Más allá de las capacidades técnicas de la tecnología, otro de los ejes centrales del debate gira en torno a la aceptación social de los contenidos generados mediante inteligencia artificial. Según señaló el profesional, la adopción masiva no depende únicamente de que una herramienta pueda realizar una tarea, sino también de que exista una demanda dispuesta a consumir esos productos.
En ese contexto, recuperó el concepto de “aura” desarrollado por Walter Benjamin para explicar por qué las personas asignan valor a determinadas obras originales incluso cuando existen reproducciones prácticamente idénticas. La noción remite a elementos como la unicidad, el contexto y la autoría humana, factores que continúan influyendo en la percepción del valor cultural.
“Diversas investigaciones muestran que los consumidores mantienen cierta preferencia por productos creados por personas y que, en algunos casos, reaccionan de manera menos favorable cuando saben que una pieza fue producida mediante inteligencia artificial”, sostiene. Estudios sobre publicidad y consumo digital registran diferencias entre las declaraciones de los usuarios y sus comportamientos efectivos, observándose menores niveles de interacción con contenidos identificados como generados por IA.
Reglamentación en el uso de IA
La discusión también se extiende al terreno regulatorio. La entrada en vigencia de nuevas disposiciones vinculadas a la Ley de Inteligencia Artificial de la Unión Europea reactivó el debate sobre la necesidad de etiquetar los contenidos generados mediante estas tecnologías. Mientras algunos actores consideran que las marcas deben señalar específicamente los elementos modificados por IA, otros sostienen que todo contenido producido mediante estos sistemas debería estar identificado.
En ese marco, las etiquetas aparecen como una posible herramienta para preservar la identificación de la autoría humana y ofrecer transparencia al consumidor. Sin embargo, su implementación también plantea preguntas económicas sobre cuánto valor está dispuesto a reconocer el mercado a la intervención humana en un entorno donde la automatización se vuelve cada vez más accesible.
A medida que la inteligencia artificial continúa expandiéndose, el debate ya no gira únicamente en torno a las capacidades técnicas de los sistemas, sino también sobre el modo en que las sociedades decidirán integrar estas herramientas, preservar determinadas formas de trabajo y redefinir el valor de la creatividad humana en la economía digital.