Todos lo estamos sintiendo, ¿verdad? Ese vértigo, esa sensación de que lo único claro sobre el futuro es que será muy diferente al presente. La Inteligencia Artificial ha dejado de ser una promesa lejana para convertirse en una fuerza que moldea activamente nuestros hábitos, nuestro trabajo y nuestra forma de ver el mundo.
Pero en medio de este torbellino de noticias, avances y debates, es fácil que surja la confusión. El término «IA» se usa para describir desde el algoritmo que nos recomienda una serie hasta máquinas con capacidades sobrehumanas.
Precisamente por esta amplitud, y porque en este blog vamos a explorar a fondo su impacto, creo que es fundamental empezar por el principio. Pero no desde la perspectiva técnica habitual, sino desde lo que mejor conozco: cómo se comportan las personas cuando interactúan con sistemas digitales.
La IA como comportamiento digitalizado
Durante años, mi trabajo ha consistido en observar patrones. Cómo la gente navega por una web, dónde hacen clic, dónde abandonan, qué les genera confianza, qué les produce fricción. He pasado incontables horas analizando mapas de calor, estudiando grabaciones de sesiones de usuario, midiendo tiempos de respuesta emocional.
Y ahora, viendo evolucionar la IA, me doy cuenta de algo inquietante: no estoy viendo tecnología nueva. Estoy viendo nuestro propio comportamiento digitalizado y mejorado.
Cuando ChatGPT mantiene una conversación coherente, no está «pensando» como nosotros imaginamos el pensamiento. Está replicando patrones de conversación humana que aprendió de millones de ejemplos. Cuando un algoritmo de recomendación predice qué me va a gustar, está aplicando patrones de comportamiento que extrajo de personas como yo.
La IA, en esencia, es comportamiento humano convertido en código. Y eso es exactamente lo que he estado estudiando durante 25 años, solo que desde el otro lado.
Pensemos en una calculadora. Realiza cálculos matemáticos con gran velocidad y precisión, pero no puede aprender de la experiencia ni adaptarse a contextos nuevos. Es una herramienta específica, como un martillo o un destornillador.
La mayoría de la IA que nos rodea hoy es lo que se conoce como IA Débil. Son sistemas diseñados para una tarea particular: reconocer rostros, traducir idiomas, jugar al ajedrez, recomendarte música. En esas tareas específicas, muchas veces superan la capacidad humana. Pero siguen siendo herramientas especializadas.
Lo que perseguimos es algo diferente: una IA que se parezca más a la inteligencia humana en su versatilidad. No una calculadora súper rápida, sino algo que pueda aprender, adaptarse y aplicar su conocimiento a problemas nuevos. Esto es lo que llamamos Inteligencia Artificial General (AGI).
El cambio fundamental: de herramientas a usuarios
Desde mi perspectiva como diseñador, hay una forma útil de entender esta evolución. Durante décadas, hemos diseñado herramientas: software que las personas usan para conseguir objetivos específicos. Word para escribir, Photoshop para editar imágenes, Excel para hacer cálculos.
Pero la IA está cambiando la ecuación. Ya no estamos diseñando solo herramientas que las personas usan. Estamos creando entidades que pueden usar herramientas.
Los llamados agentes autónomos representan este cambio fundamental. No son programas que esperan instrucciones específicas. Son sistemas que pueden recibir un objetivo general y planificar su propia secuencia de acciones para alcanzarlo.
Imagínate que le pides a un agente: «Organiza un viaje de fin de semana a Roma para dos personas con este presupuesto». El agente puede investigar opciones, comparar precios, interactuar con portales de reserva, incluso realizar transacciones. Ya no es una herramienta en tus manos. Es un usuario de herramientas actuando por ti.
Esto no es solo un matiz técnico. Es un cambio de paradigma que transforma completamente nuestra relación con la tecnología. Una herramienta está diseñada para ser utilizada. Un agente tiene objetivos propios, interpreta contexto, elige medios, recuerda experiencias anteriores.
Y aquí está la cuestión que me tiene fascinado: si los agentes van a ser usuarios de nuestros sistemas, ¿cómo diseñamos para ellos?
Durante años, he estudiado cómo crear interfaces intuitivas para personas. Cómo organizar información para que sea fácil de procesar. Cómo reducir la fricción cognitiva. Cómo generar confianza y claridad.
Ahora necesito entender cómo hacer todo eso para máquinas que actúan como usuarios.
Separando la realidad del marketing
Pero antes de seguir, necesitamos hacer una pausa importante. Muchos de los que trabajan creando IA, y sobre todo sus caras visibles (CEOs como Sam Altman o el polémico Elon Musk), creen que aunque queda mucho trabajo aún, ya conocen el camino para lograr la AGI.
El mayor problema que tenemos hoy es saber diferenciar qué hay de avance real y cuánto de estrategia de marketing. Los incentivos para que las empresas privadas declaren que saben cómo construir una AGI, o que están a punto de lograrla, son enormes. Una tecnología de tal calibre tendría un valor económico astronómico. ¿Quién no querría invertir en una empresa que afirma estar en camino de conseguir semejante logro?
Desde mi perspectiva, habiendo visto muchos ciclos de hype tecnológico, creo que estamos en un momento real de avance, pero también rodeados de mucho ruido mediático. Los modelos fundacionales como GPT han demostrado capacidades genuinamente sorprendentes. La multimodalidad es un salto conceptual importante. El test-time compute muestra que los sistemas pueden «razonar» de formas que antes no podían.
Pero entre «capacidades impresionantes» y «AGI completa» hay aún un trecho considerable.
El mundo digital primero, el físico después
Algo que me parece importante aclarar es el papel de la robótica en todo esto. La ciencia ficción ha grabado en nuestro imaginario colectivo que IA es igual a robot. Pero la realidad es más matizada.
Los robots actuales están muy lejos de las capacidades que vemos en películas. Interactuar con el mundo físico es enormemente más complejo que procesar información digital. Requiere hardware sofisticado, algoritmos de movimiento precisos, sensores avanzados, y todo eso con la seguridad necesaria para no causar daños.
Por eso creo que la llegada de una AGI verdaderamente impactante ocurrirá en dos fases diferenciadas.
Primero, a corto o medio plazo, podríamos ver una AGI funcional con impacto masivo en el mundo digital. Esta estaría impulsada por agentes autónomos cada vez más sofisticados, capaces de realizar la gran mayoría de trabajos digitales que hoy consideramos económicamente valiosos y que se ejecutan a través de internet.
Luego, en un horizonte de medio o largo plazo, vendría la AGI con impacto generalizado en el mundo físico, a través de robótica avanzada. Esta fase llegará de forma más lenta y paulatina, precisamente por los enormes límites, costes y complejidades que impone la interacción con la realidad material.
Esta distinción es crucial porque significa que el impacto más inmediato de la AGI será sobre trabajos que se realizan con ordenadores, no sobre trabajos que requieren manipulación física del mundo.
El acelerador exponencial
Hay otro factor que hace que todo esto sea difícil de predecir: el potencial de automejora recursiva. Es decir, la misma tecnología que estamos desarrollando (IA) puede acabar generando avances que nos permitan crear la siguiente versión de esa tecnología de forma más rápida y potente, en un ciclo que se acelera a sí mismo.
Imagínate que una IA avanzada puede ayudar a diseñar chips más eficientes, o a escribir código más optimizado, o a procesar datos de entrenamiento de formas más inteligentes. Cada mejora acelera la siguiente mejora. Son estos bucles de retroalimentación los que podrían desencadenar una aceleración exponencial impredecible.
Y aquí está el punto clave: no estamos hablando solo de una nueva tecnología. Estamos hablando de cambios a nivel político, filosófico, de comportamiento humano y social profundos.
Cuando los agentes autónomos puedan realizar la mayoría de trabajos digitales, cuando la creatividad artificial sea indistinguible de la humana, cuando las decisiones importantes las tomen sistemas que conocen nuestros patrones mejor que nosotros mismos… ¿qué significa ser humano en ese contexto?
El momento de la transición
Hay una frase de Hemingway que se cita mucho en los círculos de IA: «Gradually, and then suddenly» («Gradualmente, y luego de repente»). Describe cómo algo puede evolucionar de forma casi imperceptible hasta que, de repente, explota y cambia todo.
Mi sensación, observando los cambios que estamos viviendo, es que estamos justo en ese punto de inflexión.
No porque ya tengamos AGI completa, sino porque estamos viendo los primeros indicios reales de sistemas que pueden actuar de forma autónoma en entornos digitales. Y esos primeros pasos, por modestos que parezcan hoy, están sentando las bases de una transformación mucho mayor.
Como diseñador que ha visto muchos ciclos tecnológicos, sé distinguir entre el hype pasajero y los cambios estructurales reales. Y esto se siente diferente.
No es solo que la tecnología haya mejorado. Es que la IA está dejando de ser una herramienta que usamos para convertirse en un intermediario que filtra y moldea nuestra experiencia digital.
Durante años, hemos perfeccionado el arte de crear experiencias directas entre personas y sistemas. Ahora tenemos que aprender a diseñar experiencias mediadas por inteligencias artificiales.
Y antes de poder hacer eso, necesitamos entender exactamente cómo esa mediación está cambiando las reglas del juego.
En el siguiente artículo exploraremos esa transformación silenciosa que ya está ocurriendo: cómo la IA se está convirtiendo en el intermediario invisible entre nosotros y el mundo digital.
