La inteligencia artificial está alterando una vieja jerarquía del conocimiento. Durante mucho tiempo, el prestigio intelectual estuvo ligado a la respuesta. A tenerla, a producirla, a exhibirla y a defenderla. Sabía más quien respondía mejor. Ejercía más autoridad quien parecía tener la última palabra. Sin embargo, la expansión de la IA ha empezado a desplazar ese eje. A medida que las respuestas se vuelven abundantes, instantáneas y de bajo coste, lo que empieza a adquirir un valor nuevo no es tanto la respuesta como la pregunta.
No se trata de una modificación menor ni de una simple destreza técnica. En la interacción cotidiana con los sistemas de IA se hace visible que la calidad de la respuesta depende, en gran medida, de la calidad de la pregunta. La productividad ya no reside solo en saber, sino en saber interrogar. Ya no consiste únicamente en dominar un contenido, sino en formular con precisión, intención y horizonte la consulta adecuada. En ese desplazamiento hay algo más profundo que una habilidad instrumental. Lo que está cambiando es nuestra relación con el conocimiento y, con ella, nuestra comprensión de la inteligencia.
La pregunta relevante no es si Sánchez es Berlusconi, porque no lo es. La pregunta relevante es si Europa aplica el mismo umbral de exigencia cuando los indicios de corrupción o deterioro institucional afectan a unos dirigentes o a otros
Durante siglos, el ideal del saber estuvo ligado a la figura de quien acumula información, la ordena y la expone con autoridad. La IA no elimina ese modelo, pero sí lo relativiza. Si una máquina puede producir en segundos una respuesta razonablemente competente sobre casi cualquier asunto, entonces el valor diferencial del sujeto humano ya no se encuentra únicamente en la posesión de respuestas. Empieza a encontrarse en la capacidad de abrir problemas, establecer relaciones, detectar matices, reconocer lo que merece ser preguntado y formular preguntas fértiles.
Preguntar bien exige criterio, experiencia y una cierta intuición sobre lo que importa. Una pregunta simple sería, por ejemplo, esta: “¿Qué escándalos afectan al entorno de Pedro Sánchez?”. Aparecerían el caso Koldo, las investigaciones sobre personas próximas al presidente, las derivadas sobre antiguos cargos socialistas, la presión parlamentaria y la reacción del Gobierno y de la oposición. Pero nos moveríamos en el terreno de la enumeración.
Ahora cambiemos la pregunta. Preguntemos esto: ¿Cómo han reaccionado los gobiernos y la gran prensa europea ante los escándalos que afectan al entorno político y familiar de Pedro Sánchez, si se compara esa reacción con la que en su día provocaron los casos de corrupción de Silvio Berlusconi? ¿Responden las diferencias a un doble rasero político y mediático?
La diferencia es decisiva. Esa pregunta ya no pide solo datos. Pide una estructura de comparación. Obliga a distinguir entre hechos probados, investigaciones abiertas, percepciones públicas y marcos de interpretación. Obliga a comparar dos figuras políticas, dos culturas mediáticas, dos momentos europeos y dos maneras de convertir un escándalo en símbolo. Y obliga, sobre todo, a plantear una cuestión incómoda. Esto es, si Europa aplica los mismos criterios cuando el dirigente es contrario al establishment que cuando pertenece a una familia política perfectamente integrada en el consenso de Bruselas.
La pregunta relevante no es si Sánchez es Berlusconi, porque no lo es. La pregunta relevante es si Europa aplica el mismo umbral de exigencia cuando los indicios de corrupción o deterioro institucional afectan a unos dirigentes o a otros.
Lo cierto es que la reacción europea parece haber sido menos intensa en el caso español que en el italiano. Sánchez se presenta como un dirigente europeísta, progresista y alineado con buena parte del consenso dominante. Eso puede contribuir a que los escándalos que afectan a su entorno sean leídos de otra manera. No como un síntoma de degradación institucional, sino como episodios atribuibles a la polarización española, al desgaste partidista o incluso a la judicialización de la política.
Y aquí es donde el lector, después de haber afinado la pregunta, de haber comparado a Sánchez con Berlusconi y de haber elevado el debate a la altura moral del doble rasero europeo, se dispone por fin a cobrar su premio. Ahora sí, pensamos. Ahora llega la gran respuesta. La respuesta seria, matizada, estructurada, equilibrada. La respuesta que justifica el esfuerzo de haber hecho una pregunta inteligente en vez de una consulta ramplona. La respuesta, en fin, que nos reconcilia con la idea de que todavía es posible abrir un campo nuevo de realidad con un buen uso de la máquina.
Y entonces llega una pequeña gran sorpresa desagradable.
Conviene advertirlo con claridad, casi como si fuera un aviso sanitario pegado sobre la puerta de una sala de rayos X: la verdad no es una capacidad emergente de la inteligencia artificial.
La IA puede ofrecer textos magníficamente redactados, llenos de matices y con apariencia de equilibrio, sin estar por ello especialmente cerca de la realidad. Puede darnos, en cambio, la respuesta más celebrada. La más plausible. La más compatible con los marcos dominantes. La más parecida a la media estadística de lo que circula por la red, de lo que repiten los usuarios, de lo que premian los consensos digitales o de lo que encaja mejor con los criterios del ecosistema en el que esa IA ha sido entrenada. El resultado puede sonar impecable y, sin embargo, estar más cerca del clima de opinión que de la verdad. Más cerca de la síntesis elegante de un sesgo compartido que de una comprensión rigurosa de los hechos.
Ese es el segundo aprendizaje que conviene extraer de todo esto. La complejidad de la realidad no termina en la buena pregunta. Ahí empieza otra tarea, quizá menos brillante, pero todavía más importante. A partir de aquí hemos de obligarnos a detectar los sesgos de la respuesta. Aprender a ver qué marcos ideológicos normaliza, qué zonas de sombra evita, qué vocabulario da por bueno y qué contradicciones elude para que todo suene más razonable.
Porque la IA no tiene una inclinación natural a la verdad. No se despierta por la mañana con la voluntad de desenmascarar una mentira, desmontar una propaganda o señalar una hipocresía del poder. Lo que hace, con una eficacia extraordinaria, es otra cosa. En lo que destaca es en producir respuestas verosímiles, coherentes y estadísticamente plausibles. Y eso no es lo mismo que producir respuestas verdaderas. La máquina no siente vergüenza ante el cliché, ni incomodidad ante el tópico, ni sospecha espontánea ante el lenguaje amañado. Si la dejamos sola, tenderá a ofrecer una versión pulida, ordenada y más o menos sensata de aquello que es un consenso en la conversación pública.
Por eso la relación con la IA no termina cuando aprendemos a preguntar bien. Se vuelve fértil cuando aprendemos a repreguntar. A tensar lo que nos devuelve. A obligarla a incorporar hechos que ha dejado fuera. A pedirle que compare marcos rivales. A forzarla a distinguir entre consenso y verdad, entre reputación y realidad, entre lo más repetido y lo más sólido. En otras palabras, a introducir en el algoritmo una dosis de contradicción y complejidad que el propio algoritmo, por comodidad estadística, tendería a desestimar.
La escena tiene cierto tono socarrón. Durante años se nos dijo que el gran reto sería enseñar a las máquinas a responder con certezas y sin vacilación. Y ahora descubrimos que una parte creciente del trabajo consiste en obligarlas a convivir con nuestras dudas. El usuario ya no es solo quien formula la pregunta. Empieza a convertirse también en quien cuestiona lo que la máquina le devuelve, lo desmonta, lo somete a presión y le impide instalarse demasiado pronto en la pose de la neutralidad.
Tal vez esa sea la alfabetización decisiva de esta nueva época. No solo aprender a preguntar mejor a las máquinas, sino aprender a discutir con ellas. Saber introducir en esa nueva arena pública un elemento crítico. Y seguir preguntando, no para que la IA nos entregue una última palabra, sino para impedir que la última palabra la tenga el promedio estadístico de internet disfrazado de inteligencia.
*** Pilar García Jáuregui, científica social y consultora de empresa.
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