Mundo, 08 de nov 2025 (ATB Digital).- La aparición de modelos de inteligencia artificial generativa ha trastocado uno de los pilares que definían lo humano: la creatividad. Tradicionalmente asociada a la experiencia, la emoción y el juicio personal, la creatividad ha sido vista como un terreno exclusivo de las personas. Sin embargo, la capacidad de sistemas como ChatGPT o generadores de música y arte de producir contenido original ha despertado un debate intenso: ¿es esto creatividad real o una ilusión algorítmica?
Un ejemplo llamativo es «Pianita number 17», una pieza para piano creada por un modelo entrenado con miles de horas de vídeos de YouTube. Sus acordes en re menor y su estructura emocionalmente sugestiva evocan la tristeza del desamor, lo que lleva a preguntarse: si una máquina puede generar esa carga emotiva, ¿qué distingue la creatividad humana de la artificial?
La creatividad bajo la lupa científica
En el mundo académico, la creatividad suele definirse como la capacidad de generar ideas o productos que sean originales y efectivos. Esta definición ha permitido comparar el rendimiento de humanos y máquinas en pruebas específicas, como proponer nuevos usos para objetos cotidianos o interpretar imágenes abstractas.
Desde 2023, distintos estudios han revelado que los sistemas de IA pueden superar a personas en ciertas de estas pruebas. Esto ha llevado a algunos expertos a considerar que las máquinas ya podrían clasificarse como creativas bajo los criterios tradicionales. Sin embargo, otros argumentan que este enfoque es reduccionista y pasa por alto elementos fundamentales del proceso creativo humano, como la intencionalidad y la autenticidad.
Cuando la IA parece soñar
La capacidad de la IA para generar contenido artístico no es completamente nueva. En 2019, Google presentó el Bach Doodle, una herramienta capaz de armonizar melodías al estilo de Bach. Pero los avances recientes en modelos como GPT-4 han escalado esta capacidad a niveles sorprendentes: generan poemas, diseñan aplicaciones, escriben relatos y hasta componen música con una calidad que muchas veces engaña a expertos.
A pesar de esto, las comparaciones con obras humanas muestran que la IA aún está lejos de alcanzar el nivel de profundidad, complejidad retórica y desarrollo narrativo que tienen los textos escritos por autores profesionales. Investigadores han notado que los relatos generados por IA tienden a carecer de finales potentes, personajes memorables o estructuras sofisticadas.
Un estudio curioso demostró que incluso niños de cinco años superaban a los modelos de lenguaje al imaginar nuevos usos para objetos comunes, una señal de que la flexibilidad mental humana sigue siendo superior en terrenos más abstractos o conceptuales.
La chispa que falta en la ciencia
En contextos científicos, la IA ha demostrado capacidades sorprendentes en tareas delimitadas, como predecir la estructura tridimensional de proteínas, como lo hace AlphaFold. Sin embargo, cuando se enfrenta a retos más amplios, que requieren intuición, contexto y adaptación, sus limitaciones se hacen evidentes.
Un experimento en Stanford mostró que, aunque los modelos de lenguaje podían proponer proyectos de investigación innovadores, estos eran poco viables o ignoraban investigaciones previas. En otro estudio, se les pidió que descubrieran el funcionamiento de un sistema hipotético de genes. El resultado fue una serie de hipótesis que no evolucionaron ni se ajustaron ante nuevas evidencias, en contraste con los humanos, que sí reinterpretaron los datos y buscaron alternativas. Esto sugiere que a la IA aún le falta la curiosidad activa que impulsa el método científico.
Arquitecturas alternativas para una mente más flexible
Parte del problema radica en la estructura de los modelos actuales. Las redes neuronales profundas, base de la mayoría de los sistemas de IA generativa, destacan por detectar patrones estadísticos, pero tienen dificultades para salirse de lo aprendido. Es decir, trabajan «dentro de la caja» de los datos con los que fueron entrenados.
Para romper ese molde, se están explorando nuevas aproximaciones como la IA neurosimbólica, que combina el aprendizaje profundo con reglas simbólicas y lógicas, más cercanas al pensamiento abstracto humano. Otra vía es la IA neuromórfica, inspirada en el funcionamiento biológico del cerebro, que podría ofrecer procesos más adaptativos y creativos.
Estos enfoques buscan dotar a la IA de mayor flexibilidad, permitiéndole cuestionar sus propias reglas o inventar nuevas soluciones. Sin embargo, estas investigaciones están aún en fase temprana.
Autenticidad, intención y deseo: el corazón de la creatividad humana
Para muchos expertos, el problema de fondo no es si la IA puede producir cosas nuevas, sino cómo las produce. La creatividad humana no es sólo un resultado, sino un proceso cargado de emociones, valores y decisiones subjetivas. Creamos porque queremos decir algo, porque sentimos algo, porque nos impulsa la curiosidad o el deseo de expresión.
A diferencia de los algoritmos, las personas deciden iniciar un proceso creativo, establecen sus propias metas y saben cúndo detenerse. Esa capacidad de dirigir el proceso y de imprimirle sentido es lo que muchos consideran esencial para hablar de creatividad real.
Aunque algunas IA pueden evaluar su propio rendimiento y mejorar con el tiempo, no tienen un impulso interno. Siempre responden a un objetivo externo, dado por un usuario humano. No poseen un «yo» que busque expresarse ni una biografía que las inspire.
Jon McCormack, investigador en creatividad computacional, resume esta crítica señalando que los productos de la IA, por más elaborados que sean, son parasitarios de la creatividad humana que nutrió los datos con los que fueron entrenados.
Una redefinición necesaria
Todo este debate está llevando a algunos investigadores a proponer una ampliación de la definición de creatividad, que incluya no sólo la originalidad y efectividad, sino también la autenticidad y la intencionalidad. Bajo esta mirada, la IA podría ser una herramienta poderosa para asistir o potenciar la creatividad humana, pero no podría considerarse creativa por sí misma.
Esto no resta mérito a los avances logrados. La IA generativa ha abierto nuevas posibilidades para artistas, científicos y creadores de todo tipo. Pero también obliga a reflexionar sobre qué significa crear y por qué lo hacemos.
Fuente: Wwwhatsnew