Más fricción, por favor
Con la IA llega una segunda ola de "democratización". La consecuencia paradójica es que quizá el mundo digital necesite retrotraersee, involucionar para volver a elementos del mundo analógico.
Una amiga ilustradora me contaba hace poco que lo peor de crear con inteligencia artificial no es el resultado, que muchas veces es notable, sino lo que se pierde por el camino. Bocetar, intentarlo, estrellarse contra un muro, buscar otra ruta, equivocarse, aprender. En definitiva, lo que le ofrecen como vía para aumentar la productividad, elimina precisamente la fricción, justo lo que ella considera indispensable para su arte.
Yo se lo discuto un poco. A veces uno lanza un prompt y se queda con lo que le devuelve el sistema, pero otras muchas el proceso de frustración creativa se mantiene a otro nivel. No le convenzo demasiado: para ella la “democratización”, al rebajar las barreras de entrada en muchas disciplinas, tareas y trabajos, trae costes ocultos que todavía no alcanzamos a valorar. En las últimas semanas, a partir de varias noticias y lecturas, tiendo a estar cada vez más de acuerdo con ella.
De hecho, la eliminación de la fricción puede tener efectos también agregados. Un reciente estudio calcula que la música hecha con IA pasó de menos del 1% de los lanzamientos semanales en Spotify, en enero de 2024, a superar el 40% en noviembre de 2025: aquella semana detectaron 202.046 pistas sintéticas frente a 238.646 humanas, y todo apunta a que en 2026 las máquinas ya nos han adelantado en volumen de nuevos lanzamientos. Pero aquí viene lo que más importa: el 93% de esas canciones no llega ni a las mil reproducciones, el umbral mínimo para monetizar. Las distribuidoras que juran no admitir IA (CD Baby, TuneCore y compañía) la cuelan igual y Spotify, YouTube Music o Tidal la aceptan, llenándose de música que o bien nadie consigue descubrir o que, directamente, no hay nadie que la quiera escuchar.
Ya escribí aquí sobre la lógica del spammer que permite una creación automatizada con inteligencia artificial: coste marginal cero, volumen masivo, rentabilidad incluso con tasas de éxito ridículas. Lo que el estudio confirma es que los detectores de “esto ha sido creado con IA”, por sí solos, no bastan; me gusta especialmente porque distingue al artista que usa IA del artista slop, el que publica a escala industrial esperando que alguna pista funcione.
La salida que asoma para las plataformas que no quieren alienar a sus usuarios es introducir más fricción: verificación de identidad, jerarquías (quien ya tiene reputación o es famoso), barreras de entrada (los nuevos apenas pueden publicar y se les da poco alcance). Todo esto tendrá efectos secundarios, casi todos beneficiosos para los que ya están dentro de la industria y perjudiciales para el artista nuevo, justo a quien la apertura radical de las plataformas prometía dar una oportunidad.
El mundo digital ya ofrecía una primera promesa de democratización: cualquiera podía publicar y la distribución era casi gratuita. Con la IA llega una segunda ola, porque abarata enormemente la creación. La consecuencia paradójica es que quizá ese mundo necesite retrotraersee, involucionar para volver a elementos del mundo analógico para no saturarse.
El aprendizaje por refuerzo nos trae la IA que hackea las instituciones
Hay otro nivel social que observar. Nuestras instituciones se diseñaron dando por hecha una fricción que la inteligencia artificial está empezando a limar.
Este estudio es de lo más interesante que he leído en los últimos meses: setenta y dos entornos sociales simulados, que van desde maximizar puntos de tarjeta de crédito hasta optimizar notas escolares son puestos a prueba ante modelos de IA entrenados con aprendizaje por refuerzo. Este paradigma es una pequeña obsesión personal, traté de explicarlo por aquí en vídeo y también en este artículo: con una recompensa verificable, empuja al modelo a optimizar para maximizarla.
Aplicado a los entornos sociales, la IA redescubre, sin que nadie se las explicite, lagunas regulatorias: estrategias que siguen siendo formalmente legales, pero socavan el propósito previsto de esos sistemas. Lo hacen a partir del mismo mecanismo por el que Mythos encuentra problemas de ciberseguridad o DeepMind consiguió un sistema capaz de descubrir jugadas inéditas de Go.
Los autores del estudio anticipan esta especie de hacking social. Las reglas de estos sistemas estaban pensadas para humanos con tiempo finito, recursos finitos y una prioridad ligera a la hora de relacionarse con esos sistemas. Al igual que discutimos respecto a la asimetría de la información, nuestros agentes de inteligencia artificial dispondrán de la paciencia y el tiempo, amén de la habilidad para explorar muchas formas diferentes de abordar el problema.
La fricción que perdemos también puede ser íntima, personal. Aunque tiendo a encontrar su diagnóstico exagerado, merece la pena leer a Kathryn Jezer-Morton. Sostiene que las empresas tecnológicas nos han convencido de que la vida ordinaria es demasiado incómoda: leer aburre, hablar violenta, salir de casa agota, pensar cuesta. Su propuesta es el friction-maxxing, una suerte de reconstrucción de la tolerancia a lo no optimizado: no compartir la ubicación a todas horas, no consultar a la máquina cada minucia, dejar que los hijos hagan los recados aunque los hagan regular. La comodidad repetida produce dependencia, y lo que antes era normal empieza a pesar como una carga.
Coincido en parte (ya discutimos algunos argumentos en lo del sedentarismo intelectual), pero al mismo tiempo sospecho que hay algo generacional: las comodidades y automatismos nos parecen muy peligrosos cuando aparecen en nuestra madurez; las que encontramos en la juventud, casualmente, nos parecen las óptimas. Es un patrón que se repite una y otra vez.
Y por último tenemos las ideas que suelen aparecer con cada cambio tecnológico para “mejorar la democracia”. Harry Law en Cosmos Institute y HennyGe Wichers en Noema discuten las que están apareciendo con inteligencia artificial. Por un lado tenemos la máquina de Habermas para producir consensos, a la que oponen que la democracia no existe para resolver los desacuerdos sino para mantenerlos abiertos; por otro la representación del ciudadano mediante un agente de IA que resuma y sintetice sus opiniones para favorecer la agregación eficiente de preferencias, sobre lo que advierten que es el trabajo interior de reflexión sobre los dilemas políticos lo que importa. Es decir, la fricción.
Soy un ciudadano que disfruta y mucho de los aumentos de productividad que me da la inteligencia artificial, de nuevas capacidades (por ejemplo, las ilustraciones de mis artículos o el repaso gramatical de mis textos) y la caída de barreras de entrada para crear proyectos y construir sistemas. Casi diría que soy un entusiasta moderado. Al mismo tiempo, estoy convencido de que en la fricción pasaban cosas que merecen la pena ser examinadas. Aunque reintroducirla sé que tiene costes (más protección para los que están dentro, exigirme más disciplina, blindar a quien ya toma las decisiones), por momentos me descubro pidiendo más fricción, por favor.
Imágenes: Antonio Ortiz con Magnific.