La aceleración del desarrollo de la inteligencia artificial y su entrada en todos los sectores productivos es una fuerza de cambio imparable. La inteligencia artificial supone una revolución tecnológica equiparable a la máquina de vapor, la cadena de montaje o la robotización de los procesos. Y, como en las anteriores revoluciones industriales, la transformación de los empleos será profunda e irreversible.

A principios de los años ochenta mis padres trajeron a casa un ordenador doméstico conectado a la pantalla del televisor. Aquello me motivó para “jugar” a científico. Me enorgullecía publicar en aquellas primeras revistas de informática sencillos programas sobre cómo dibujar funciones matemáticas, monitorizar el código máquina del microprocesador o rudimentarias animaciones y juegos de ordenador.

Cuando usamos una inteligencia artificial para traducir un texto, responder una pregunta o escribir un correo, tendemos a imaginar que funciona igual en cualquier idioma. La idea resulta lógica: si es “inteligente”, debería manejar todas las lenguas con la misma soltura. Sin embargo, la realidad es bien distinta. Los modelos no rinden igual en inglés que en español, ni en español que en euskera. ¿Por qué? ¿Es una limitación tecnológica inevitable o el reflejo de desigualdades más profundas del mundo digital?

El 29 de octubre de 2025, un equipo de la empresa Anthropic publicó un estudio sobre los procesos internos de los modelos de lenguaje. El trabajo se centraba en cómo estos sistemas parecen describir sus propios pasos de razonamiento. No trataba de defender que exista conciencia artificial, sino aclarar por qué estos modelos generan explicaciones sobre lo que “ocurre” dentro de ellos cuando producen una respuesta.

No solo responden preguntas o redactan textos. Modelos de lenguaje como GPT, Claude o Gemini ejecutan código, analizan datos e, incluso, llevan a cabo experimentos en laboratorios robotizados. Google ha bautizado esta idea como co-scientist: un asistente virtual capaz de diseñar, planificar y ejecutar experimentos completos a partir de simples instrucciones en lenguaje natural.

“Alucinar” no es un concepto muy exacto cuando se aplica a la inteligencia artificial; puede provocar controversias, tanto por su innecesaria antropomorfización como por su engañosa concreción. Por eso, quizá sería más correcto llamarlas “falsificaciones de información” o simples “confabulaciones”. Sin embargo, esta terminología ha calado para identificar aquellas generaciones de texto que, tras comprobarse, se demuestran erróneas.