Artículo de información
José Carlos Botto Cayo y Abel Marcial Oruna Rodríguez
30 de julio del 2026
Un poeta puede pasar la noche entera detrás de una palabra. La escribe, la borra y vuelve a colocarla, porque sabe que un término equivocado puede derrumbar el equilibrio de todo el poema. Una inteligencia artificial, en cambio, produce en pocos segundos un soneto, una elegía o el comienzo de una novela. La velocidad sorprende y la corrección formal puede engañar incluso a lectores atentos. Pero la literatura jamás se ha medido con un cronómetro. La pregunta verdadera es otra: ¿estamos ante una nueva forma de creación o solamente ante una extraordinaria capacidad para imitar sus apariencias? (Brian Porter y Edouard Machery, 2024).
Quienes aprendimos a escribir corrigiendo sobre el papel sabemos que la literatura está hecha también de demoras, tachaduras y dudas. Algunas frases acompañan al autor durante años antes de encontrar su lugar. La inteligencia artificial ha modificado radicalmente ese ritmo y nos entrega una prosa inmediata, limpia y aparentemente segura. Detrás de esa fluidez, sin embargo, no existe una infancia, una pérdida ni una memoria que reclame ser contada. Hay un sistema capaz de reorganizar la inmensa huella verbal que la humanidad dejó en libros, periódicos, cartas y archivos digitales. Esta diferencia no convierte a la tecnología en enemiga del escritor, pero obliga a distinguir entre producir lenguaje y tener algo propio que decir. (Ted Chiang, 2023).
La apariencia del poema
Los modelos de lenguaje aprenden relaciones estadísticas entre palabras, reconocen estructuras narrativas y calculan qué término tiene mayores probabilidades de continuar una secuencia. Pueden reproducir ritmos, imágenes, diálogos y construcciones metafóricas con una eficacia que hace pocos años habría parecido imposible. No necesitan comprender una frase para completarla de manera convincente, del mismo modo que una calculadora resuelve una operación sin conocer el valor humano del dinero. Luciano Floridi y Massimo Chiriatti explican que esta capacidad permite separar la resolución de una tarea de aquello que tradicionalmente llamamos inteligencia o conciencia. La máquina puede escribir sobre el dolor, aunque no conozca el peso de una ausencia ni la madrugada que suele preceder a ciertos versos. (Luciano Floridi y Massimo Chiriatti, 2020).
La diferencia entre ambos orígenes no siempre resulta visible para el lector. Brian Porter y Edouard Machery presentaron poemas humanos y artificiales a personas no especializadas. La precisión para reconocer su procedencia fue de aproximadamente 46,6 %, una cifra inferior a la que podría esperarse de una elección al azar. Algunos textos generados por inteligencia artificial fueron considerados más humanos que los poemas auténticos. Además, varios recibieron mejores valoraciones porque resultaban sencillos, rítmicos y fáciles de interpretar, mientras algunas composiciones humanas, más complejas o ambiguas, fueron juzgadas como incoherentes. El hallazgo no habla únicamente del avance de las máquinas; también retrata a una época acostumbrada a consumir emociones inmediatas y poco dispuesta a permanecer en silencio frente a un texto difícil. (Brian Porter y Edouard Machery, 2024).
Nils C. Köbis y Luca D. Mossink llegaron a una conclusión complementaria al estudiar la recepción de poemas generados mediante inteligencia artificial. Cuando una persona escogía previamente los mejores resultados producidos por el sistema, los lectores tenían mayores dificultades para reconocer su origen artificial. Cuando la selección se realizaba al azar, las limitaciones de la máquina se volvían más evidentes. La intervención humana seguía siendo decisiva: alguien debía leer, comparar, descartar lugares comunes y reconocer una imagen valiosa entre numerosos intentos. Aquello que suele presentarse como una creación autónoma es, muchas veces, el resultado de una colaboración silenciosa en la que el ser humano conserva las tareas fundamentales de seleccionar, corregir y otorgar sentido. (Nils C. Köbis y Luca D. Mossink, 2021).
Una herramienta sobre la mesa
Sería inútil negar las posibilidades que esta tecnología ofrece al trabajo literario. La inteligencia artificial puede ordenar apuntes dispersos, detectar repeticiones, proponer títulos, comparar estructuras narrativas o realizar una traducción preliminar. También puede facilitar el acceso a la escritura a personas con determinadas discapacidades y ayudar a superar algunos obstáculos técnicos. Su presencia no tiene por qué representar la desaparición del autor. Mientras el escritor conserve el criterio, la dirección de la obra y la decisión final sobre cada palabra, el programa ocupará el lugar que le corresponde: el de una herramienta poderosa, comparable en ciertos aspectos con el procesador de textos, el corrector ortográfico o el diccionario, aunque de una complejidad muy superior. (Oficina de Derechos de Autor de los Estados Unidos, 2025).
Un experimento de Anil R. Doshi y Oliver P. Hauser, realizado con 293 relatos breves, comprobó que las ideas sugeridas por una inteligencia artificial podían mejorar la valoración individual de las historias. Los beneficios fueron mayores entre quienes inicialmente mostraban menor facilidad creativa. Sus relatos fueron considerados mejor escritos, más entretenidos y, en algunos casos, más originales. Para un escritor principiante, una sugerencia puede convertirse en el primer tablón de un puente sobre la página en blanco. Sin embargo, el estudio descubrió también que las historias asistidas se parecían más entre sí. Cada autor podía mejorar por separado mientras la creación colectiva perdía diversidad. La ayuda individual encerraba así una paradoja: facilitaba el nacimiento de un relato, pero acercaba ese relato a los caminos recorridos por los demás. (Anil R. Doshi y Oliver P. Hauser, 2024).
Este riesgo de uniformidad merece mayor atención que el temor espectacular a una rebelión de las máquinas. Podríamos terminar rodeados de novelas técnicamente correctas, personajes reconocibles, metáforas agradables y finales satisfactorios, pero nacidos de moldes semejantes. Ted Chiang comparó a ChatGPT con una imagen borrosa de Internet: una versión comprimida que conserva las formas generales y pierde parte de los detalles. El sistema recompone materiales procedentes de innumerables textos, pero no puede regresar al barrio de la infancia, escuchar nuevamente la voz de los abuelos ni reconocer el olor de una ciudad después de la lluvia. Ese detalle pequeño e irrepetible, que no figura en ninguna estadística y se resiste a convertirse en promedio, continúa perteneciendo al escritor. (Ted Chiang, 2023).
La voz que responde por lo escrito
La literatura hispanoamericana no nació de un promedio estadístico. La ruptura verbal de César Vallejo, los laberintos de Jorge Luis Borges y la sobriedad dolorosa de Blanca Varela surgieron de vidas concretas, territorios reconocibles y circunstancias históricas particulares. Una inteligencia artificial puede estudiar sus recursos, reproducir algunas formas y fabricar un texto que recuerde superficialmente sus estilos. Lo que no puede heredar es el destino que hizo necesarias aquellas palabras. Puede imitar la herida verbal de Vallejo sin haber conocido su pobreza, combinar los espejos de Borges sin padecer su progresiva ceguera o aproximarse al silencio de Varela sin haber vivido su soledad. Allí se encuentra una frontera esencial: el estilo puede copiarse, mientras la experiencia que lo sostuvo permanece fuera del alcance del cálculo. (Luciano Floridi y Massimo Chiriatti, 2020).
Escribir significa también responder por lo escrito. Una máquina no comparece ante sus lectores, no reconoce una injusticia ni asume responsabilidad por una afirmación falsa. Si un texto inventa acontecimientos, reproduce prejuicios o invade la obra ajena, quien lo firma no puede esconderse detrás del programa. Esta responsabilidad comienza con la revisión de los datos y continúa con el reconocimiento transparente de la participación tecnológica. La Oficina de Derechos de Autor de los Estados Unidos sostiene que una obra no pierde protección por utilizar inteligencia artificial como instrumento, siempre que existan aportaciones humanas identificables, como la selección, la organización o las modificaciones creativas. El contenido producido enteramente por una máquina no recibe la misma consideración, y la simple redacción de instrucciones o prompts no convierte necesariamente a una persona en autora de todo el resultado. (Oficina de Derechos de Autor de los Estados Unidos, 2025).
La inteligencia artificial permanecerá sobre nuestros escritorios. Sugerirá versos, ordenará archivos, corregirá errores y mostrará caminos que quizá no habíamos considerado. Podemos utilizarla sin entregar aquello que hace reconocible a un escritor: su voz, su memoria y su responsabilidad. La literatura seguirá jugándose en la palabra que incomoda, en el recuerdo que se resiste a desaparecer y en la necesidad de contar aquello que nadie más podría contar de la misma manera. El algoritmo puede ofrecernos una página impecable y sin tachaduras. El escritor entrega algo más frágil, imperfecto y valioso: una página atravesada por su vida. Mientras exista esa diferencia, la poesía continuará perteneciendo al territorio más antiguo y misterioso del ser humano. (Ted Chiang, 2023).
Referencias
Chiang, Ted. (2023, 9 de febrero). ChatGPT is a blurry JPEG of the Web. The New Yorker. https://www.newyorker.com/tech/annals-of-technology/chatgpt-is-a-blurry-jpeg-of-the-web
Doshi, Anil R., y Hauser, Oliver P. (2024). Generative AI enhances individual creativity but reduces the collective diversity of novel content. Science Advances, 10(28), eadn5290. https://doi.org/10.1126/sciadv.adn5290
Floridi, Luciano, y Chiriatti, Massimo. (2020). GPT-3: Its nature, scope, limits, and consequences. Minds and Machines, 30, 681-694. https://doi.org/10.1007/s11023-020-09548-1
Köbis, Nils C., y Mossink, Luca D. (2021). Artificial intelligence versus Maya Angelou: Experimental evidence that people cannot differentiate AI-generated from human-written poetry. Computers in Human Behavior, 114, 106553. https://doi.org/10.1016/j.chb.2020.106553
Oficina de Derechos de Autor de los Estados Unidos. (2025). Copyright and artificial intelligence, Part 2: Copyrightability. U.S. Copyright Office. https://www.copyright.gov/ai/Copyright-and-Artificial-Intelligence-Part-2-Copyrightability-Report.pdf
Porter, Brian, y Machery, Edouard. (2024). AI-generated poetry is indistinguishable from human-written poetry and is rated more favorably. Scientific Reports, 14, 26133. https://doi.org/10.1038/s41598-024-76900-1
