En el prólogo de la edición revisada de El mago, John Fowles confiesa algo poco habitual para un novelista: que esta novela sigue siendo, décadas después de publicarla, la que más insatisfecho le tiene profesionalmente. Lo que le da el impulso para intentarlo de nuevo es constatar que, de todos sus libros, es el que mayor interés ha despertado entre sus lectores. La insatisfacción propia más la señal externa: juntas, justifican volver a abrir algo que ya estaba cerrado. Cualquier product manager reconocería ese proceso sin necesidad de traducción.
Pero hay otra idea en El mago que me ha quedado dando vueltas desde que la leí. Fowles escribe que los hombres tienden a ver el mundo como objetos y las mujeres como relaciones entre ellos. Es una afirmación sobre dos formas radicalmente distintas de entender la realidad. Una mira las cosas. La otra mira lo que ocurre entre las cosas.
Llevo semanas pensando en esta distinción desde un ángulo diferente: qué ocurre cuando la IA empieza a resolver los objetos por nosotros.
La investigación es clara y cada vez más abundante. Los modelos de lenguaje homogenizan los outputs creativos. No a nivel individual, para cada persona que los usa, la IA tiende a mejorar la calidad percibida de lo que produce, sino a nivel colectivo. Cuantas más personas usan las mismas herramientas para generar soluciones, las ideas no desaparecen ni se reducen, pero cobran vida de una manera cada vez más homogénea. Cada historia asistida por IA se parece un poco más a las demás. Cada estrategia de producto generada con el mismo modelo converge hacia el mismo centro de gravedad. La variedad que antes emergía de miles de mentes trabajando de forma independiente se comprime en los patrones que el modelo ha aprendido a reproducir.
Es la paradoja que señalan los investigadores de Science Advances: la IA mejora la creatividad individual mientras reduce la diversidad colectiva. Un dilema social en miniatura: cada escritor sale ganando, pero los outputs del ecosistema se empobrecen. No porque haya menos ideas, sino porque todas empiezan a parecerse.
Esto no es nada nuevo. Cada tecnología que se adopta masivamente termina condicionando los outputs de su época. La imprenta uniformó la tipografía y con ella los ritmos de lectura. La fotografía empujó a la pintura fuera del realismo, pero al mismo tiempo creó sus propias convenciones. El cine digital abarató la producción, pero el look de las películas rodadas con las mismas cámaras y el mismo software de postproducción convergió hacia una estética reconocible.
La herramienta nunca es neutra: siempre imprime su huella en lo que se hace con ella, y cuando todos usan la misma, la huella se convierte en paisaje. En el mundo digital, esto lleva años ocurriendo antes de que la IA generativa entrase en escena. La adopción masiva de la estética minimalista, la proliferación de sistemas de diseño compartidos, o la influencia de plataformas como Pinterest (fuente directa para la construcción de moodboards en agencias y estudios de todo el mundo) llevan tiempo comprimiendo el espacio visual disponible hacia un centro de gravedad común. Cuando todos parten de las mismas referencias, los resultados se parecen antes incluso de que intervenga ningún algoritmo.
El ejemplo más elocuente quizás no sea digital: si el diseño exterior de un coche se decide exclusivamente a partir de los datos recogidos en un túnel de viento, optimizando cada curva para mejorar la aerodinámica, todos los fabricantes que sigan ese mismo criterio acabarán llegando al mismo lugar. La física no deja mucho margen: hay formas que el aire prefiere, y cuando el dato manda, la diversidad cede. Los coches modernos se parecen cada vez más entre sí no por falta de imaginación de sus diseñadores, sino porque todos están optimizando contra el mismo parámetro.
Lo que se homogeneiza, en definitiva, son los objetos. Los outputs. Las soluciones.
Y aquí es donde la distinción de Fowles se vuelve operativa.
Si los objetos tienden a converger —si las soluciones que genera la IA para tu problema y las que genera para el mío se parecen cada vez más— lo que permanece diferencial son las relaciones. El cómo se llega. El proceso por el que una organización, un equipo, una persona transita desde el problema hasta la solución. Las conversaciones que ocurren por el camino. Las fricciones que se generan y resuelven. Las decisiones que se toman en los márgenes.
La mirada que ve relaciones, en un mundo donde los objetos se estandarizan, se convierte en estrategia.
Esto tiene consecuencias concretas para quienes trabajan en producto. Si la funcionalidad que puedes construir hoy con IA es aproximadamente la misma que puede construir cualquier competidor con acceso a las mismas herramientas, la diferenciación no vive en el qué. Vive en cómo esa funcionalidad emerge de una comprensión particular de tus usuarios, de una cultura de equipo que toma decisiones de cierta manera, de una acumulación de contexto que ningún modelo puede sintetizar porque no estaba en la sala cuando ocurrió.
El producto como objeto se democratiza. El proceso como relación sigue siendo irrepetible.
Esta idea tiene algo de alivio y algo de incómodo a partes iguales. De alivio porque la homogeneización no elimina la posibilidad de diferenciarse; la empuja hacia un sitio que siempre fue más difícil de copiar. Cómo piensa un equipo junto, la calidad de las conversaciones que hay detrás de cada decisión, el roce entre perspectivas distintas… Pero también es incómodo porque obliga a dar importancia a cosas que solemos tratar como secundarias. Las reuniones dejan de ser trámites y se convierten en el sitio donde se construye el significado. La diversidad de perspectivas deja de ser ruido y se convierte en materia prima. El proceso lento por el que una idea se transforma en algo bueno a través del contacto con otras cabezas deja de ser un coste y se convierte en la ventaja.
Ed Catmull lo formuló mejor que nadie en Creativity Inc.: «Dale una buena idea a un mal equipo y la arruinarán; dale una mala idea a un gran equipo y la arreglarán o se les ocurrirá algo mejor.» Lo que Catmull describe no es una teoría sobre la creatividad, es una teoría sobre las relaciones.
Fowles revisó su novela porque seguía sintiéndola inacabada y porque sus lectores le dijeron que valía la pena. No porque tuviera una herramienta que le dijera cómo mejorarla. La diferencia entre ambas cosas es exactamente la diferencia entre objetos y relaciones.
En un mundo donde la IA resuelve los objetos con eficiencia creciente, la pregunta que vale la pena hacerse no es qué puede generar el modelo. Es qué tipo de relaciones estás construyendo alrededor de lo que el modelo genera.
Las soluciones convergen. Los procesos no.
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