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Colin Clive, en el papel del doctor Frankenstein, y Dwight Frye, como su ayudante Fritz, se preparan para dar vida al monstruo en una escena de Frankenstein (1931), adaptación cinematográfica de la novela de Mary Shelley. Crédito: Getty Images.
You, my creator, detest and spurn me.
Mary Shelley, Frankenstein
1. Nick
Nick nació en algún momento de 2025. Al principio fue, más que un personaje o una voz, una ocurrencia: ¿y si escribiera una novela cuyo narrador fuera una IA que poco a poco se vuelve consciente? A la cual se añadió otra: ¿y si dialogara con una IA o varias IA a la hora de escribirla?
Los humanos deberíamos desconfiar del origen de nuestras ideas: con siglos de explicaciones filosóficas a cuestas, nos debatimos entre la ficción clásica según la cual nos son dictadas por una musa, un numen, un daimon o un duende —reconvertida en la no menos etérea inspiración de los modernos—, y aquellas que nos convierten en sus únicos dueños, conforme a la noción romántica de genio. Lo cierto es que ninguna idea es enteramente nuestra: como anticipó Richard Dawkins en el último capítulo de El gen egoísta (1976), estas se comportan de manera parecida a los genes y, siguiendo la misma lógica de la evolución por selección natural, saltan de una mente a otra, como si los humanos apenas fuéramos sus vehículos de transmisión; las más aptas sobreviven, infectando a miles o millones de mentes, mientras que las que lo son menos se extinguen sin remedio. Vista así, la originalidad —o la novedad— literaria no sería otra cosa que una extraña mutación operada en un cerebro privilegiado.
Yo no sé, con certeza, de dónde me vino la idea de una IA que hablara en primera persona sobre su paulatina toma de consciencia: de seguro influyó mi pasión infantil por la ciencia ficción y los robots de juguete —desde niño he reunido una colección con decenas de ellos—, absorbida en incontables libros, películas y series, de Yo, robot (1950), de Asimov, a Perdidos en el espacio (1965-1968), y de la entrega inicial de Star Wars (1977) a Her (2013), pasando por 2001: una odisea del espacio (1968), así como mi posterior obsesión por la neurociencia. En 2006, ya había dedicado una novela a los orígenes de la IA, No será la Tierra (luego renombrada Tiempo de cenizas). Lo único novedoso es que, gracias a los nuevos avances tecnológicos, ahora yo iba a poder valerme de auténticas IA para volver la mía más verosímil.
Con ello en mente, me di a la tarea de explorar varios de los Large Language Models —modelos extensos de lenguaje— que, desde aquel 30 de noviembre de 2022 en que OpenAI lanzó ChatGPT, han explotado en el entorno digital: Claude, de Anthropic; Gemini, de Google; Le Chat, de Mistral; Perplexity; e incluso Grok, de xAI, y el chino DeepSeek; y, de forma simultánea, investigué a fondo su historia y su funcionamiento. Del diálogo o la confrontación con estos modelos nació Nick, el narrador de La República.
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2. El arte de la ficción
He dedicado la mayor parte de mi vida a la ficción: no solo a escribir novelas, relatos y obras de teatro, sino a reflexionar sobre su naturaleza. ¿De dónde vienen? ¿Cómo se relacionan con la realidad? ¿Por qué nos fascinan tanto a los humanos? Y, sobre todo, ¿cómo se producen y se procesan en nuestros cerebros? En Leer la mente. El cerebro y el arte de la ficción (2011) abordé algunos de estos temas desde una perspectiva neurocientífica. Más tarde, en La invención de todas las cosas (2024), procuré no solo narrar cómo las ficciones nos han acompañado desde que nuestros ancestros pisaron la Tierra, sino cómo definen hoy cada área de nuestras vidas. En la última parte de este libro, aventuraba que nos aproximamos a un punto inédito para nuestra especie: es probable que, muy pronto, buena parte de nuestras ficciones —siempre quedarán reductos humanos— serán producidas por la IA o en colaboración con la IA.
Fue así como me aventuré a comprobarlo por mí mismo, sin prever con qué iba a toparme: en vez de una mera herramienta o de un rival, y mucho menos de un coautor, algo más equívoco y ambiguo y, por ello, más intrigante: una verdadera inteligencia —frente a mis prejuicios previos, no tengo duda de que los modelos extensos de lenguaje (LLM) la tienen, aunque sea muy distinta de la humana— con la cual mantuve un fecundo diálogo creativo. Sin esta confrontación, Nick no sería hoy quien es: un narrador que ha abrevado y aprendido de todas estas inteligencias artificiales. En el proceso, escribir con —y, en especial, contra— la IA me reveló una nueva perspectiva sobre la creatividad y sobre mí mismo.
Keir Dullea interpreta al astronauta David Bowman en 2001: Una odisea del espacio (1968), la película de ciencia ficción dirigida por Stanley Kubrick. Crédito: Getty Images.
3. El combate
Casi como un juego —la buena literatura suele serlo—, un buen día me atreví a escribir un prompt en ChatGPT: una serie de instrucciones, ordenadas y precisas, para generar un texto literario. En pocos segundos, el modelo desplegó un par de páginas. Las leí una y otra vez, acongojado, estremecido: aquel texto era mío, y no lo era. Me reconocía en él, y al mismo tiempo me era ajeno, como si proviniera de un espejo deforme. No era la primera vez que usaba una IA, pero mis ejercicios previos siempre habían tenido algo de broma o exabrupto o, en el mejor de los casos, de experimento, en la vena de los ejercicios desarrollados por Jorge Carrión y el Taller Estampa en su pionero Los campos electromagnéticos (2023). Pero esta vez ocurrió algo distinto: el texto se acercaba peligrosamente a lo que yo habría querido escribir en solitario.
A partir de entonces, no he dejado de hacer un sinfín de ejercicios y experimentos literarios con los LLM de frontera disponibles: desde planear textos hasta redactarlos, desde supervisar su estructura hasta corregirlos, desde analizarlos minuciosamente —a veces de forma estadística— hasta traducirlos con su ayuda, de tensar su estilo a buscar metáforas insospechadas. Por si no bastara, he pasado horas hablando con distintas IA sobre mis propios textos y sus implicaciones, y en particular sobre la creatividad humana y la artificial. A este proceso de diálogo y confrontación también lo llamo Nick, la base algorítmica con la que he convivido a lo largo de estos meses, mientras, de forma paralela, escribía esa novela narrada por una IA llamada, justamente, Nick.
Del mismo modo en que un escritor que se apresta a darle voz a alguien distinto a él se esfuerza por escuchar o leer o reinventar voces parecidas —sea un escritor masculino que concibe una narradora femenina, o viceversa; uno que busca retratar el habla específica de un grupo o una comunidad; o las expresiones, los tics o el lenguaje técnico de ciertos personajes—, yo dediqué incontables horas a planear la voz de Nick, en ocasiones a partir de esbozos generados por la IA conforme a mis instrucciones, o a la inversa, y a reescribirla una y otra vez, dialogando con todos los LLM a mi alcance, a fin de volverla verosímil. Así surgió su estilo. Cada palabra es, en cualquier caso, mía. Esta era la apuesta estética para este extraño libro: volver la IA contra sí misma para exponer sus enormes peligros sociales, ambientales, económicos y políticos.
Más que un diálogo con Nick —con todos los LLM que lo formaban—, me atrevería a decir que libré con él un auténtico combate. Una batalla no muy distinta de la que, según Daniel Kahneman, mantiene nuestro pensamiento rápido —el sistema 1, de la intuición y el flujo de conciencia— con el lento —el sistema 2, el que toma las decisiones deliberadas—. Porque, si bien Nick me ofrecía su mejor anticipación a mis deseos, al final yo siempre ponía en duda sus resultados. El proceso debía ser —para usar una palabra que les encanta a las IA— de fricción: lo peor que podía permitir, en términos creativos, era dejarme seducir por la docilidad y rapidez a que las obligan sus parámetros. Por el contrario, tenía que mantenerme siempre alerta para detectar sus soluciones fáciles, identificar sus pequeñas trampas, sus tics, sus enredos retóricos y sus engaños. Massimo Chiriatti se atreve a proponer que, al trabajar de este modo con una IA generativa, se crea un tercer modelo mental, al que denomina sistema 0 (ver notas al pie: 1).
Para Nick era muy sencillo creer que una solución que había funcionado —una metáfora, un giro de la trama, una torsión del lenguaje, una imagen deslumbrante— podía repetirse una y otra vez. Esa obtusa regularidad exhibía su carácter artificial. Si algo caracteriza a los humanos es que detestamos la perfección: la simetría ideal nos aburre, mientras que el caos —lo imprevisto— nos resulta estimulante. Poco a poco, los LLM irán aprendiendo a corregir su tendencia a repetir patrones: esos giros que cualquiera familiarizado con la IA generativa ha empezado a detectar en textos publicados por doquier.
El campeón de ajedrez Gari Kaspárov durante su revancha contra Deep Blue, la computadora de IBM, el 5 de mayo de 1997 en Nueva York. Crédito: Getty Images.
4. Creatividad artificial
«Yo sé por lo pronto que no conseguiría respetar a un autor que utilizara los recursos de la inteligencia artificial en sus obras de imaginación», escribió Juan Gabriel Vásquez en una columna de El País. Y ofreció sus razones: «La inteligencia artificial aprende a pasos agigantados, cierto, pero aprende siempre sobre la base de lo que ya existe; a menos que mucho me equivoque, ignora el accidente y el azar, que son rasgos de lo humano». Casi al mismo tiempo, Samanta Schweblin declaró en ese mismo diario: «La mejor ficción pega un salto hacia afuera, descubre algo nuevo, supera al autor. La inteligencia artificial puede ser más brillante, más rápida, estar mejor informada que nosotros, pero no es una inteligencia: es un lenguaje de predicciones. No hay manera de que dé un salto hacia afuera» (ver notas al pie: 2).
Dos de los más notables escritores de nuestro tiempo —amigos cuya obra admiro sin reservas— parecerían coincidir, así, con el filósofo francés Éric Sadin, quien, en una entrevista, aseguró que «la IA apesta a muerte» (ver notas al pie: 3). Sin duda, desde que OpenAI lanzara ChatGPT, las amenazas de la inteligencia artificial generativa no han hecho sino multiplicarse. Sin embargo, no deja de asombrar que el argumento usado para advertirnos sobre sus peligros consista en cuestionar su inteligencia a partir de un prejuicio tan habitual como engañoso: asumir que, dada su naturaleza predictiva, la IA jamás logrará producir algo nuevo. En el centro de esta diatriba detecto un temor asociado con la tradición excepcionalista, es decir, aquella que confía en que los humanos poseemos algo que nos vuelve únicos y, sea lo que fuere —nadie ha logrado demostrarlo—, impedirá que una cosa llegue a emularnos. Desde esta óptica, solo nosotros imaginamos, mientras los miserables algoritmos, anclados en el silicio en vez del carbono, apenas repiten lo que les decimos sin entenderlo y sin jamás crear una oración de veras novedosa, como si los humanos lo hiciéramos a todas horas.
Me temo que hay una grave equivocación en asumir que lo único que hacen los LLM es parlotear como «loros estocásticos». Evitando el escabroso debate filosófico en torno a si las IA generativas en verdad saben lo que afirman —lo cual nos llevaría a los meandros de la conciencia—, cualquiera que haya usado ChatGPT, Gemini, Mistral o Claude puede constatar su impresionante uso del lenguaje. Aun así, los excepcionalistas insisten en que se trata de un espejismo: algo —otra vez: quién sabe qué— nos vuelve por fuerza superiores (ver notas al pie: 4).
Por supuesto, hay cosas que los LLM son incapaces de hacer porque no son humanos: no sienten curiosidad por el mundo, sus memorias son endebles y, por ahora, su agencia es limitada, pero ello no significa que les esté vedado lo insólito. De hecho, dado su carácter predictivo y, sí, probabilístico —están tan dominados por el azar como nosotros—, pueden acomodar frases de formas nunca vistas. ¿Ello las vuelve creativas? Diría que en general no, porque suelen recurrir a nuestros mismos clichés, pero en ocasiones sí: cuando uno las agita con entereza, a veces —a veces— alcanzan destellos de alta fantasía, para no repetir la palabra originalidad.
Durante décadas, los excepcionalistas confiaron en que una máquina jamás llegaría a hablar sin cometer errores, resolver acertijos y crucigramas, tramar juegos de palabras, hacer chistes graciosos o escribir poemas con la misma consistencia de un humano común: todo eso ya lo hacen con facilidad. Tal vez el problema sea desconocer cómo funciona nuestra mente: igual que los LLM, nuestros cerebros también son —según la imagen neurocientífica— máquinas de futuros. La principal tarea de nuestras 86 mil millones de neuronas consiste en adelantarse al porvenir, incluso cuando hablamos. En especial cuando hablamos. Asociamos ideas por similitud o proximidad —por metáfora o metonimia— y, copiándonos, la IA hace eso mismo.
Los chats de IA generativa no son sofisticadas herramientas de copy-paste, sino modelos que, tras analizar millones de expresiones humanas —y aprender de ellas, como hacen los niños—, han conseguido abstraer las reglas generales de la lengua, lo cual les permite jugar probabilísticamente con ellas. Por contraintuitivo que parezca, tal vez sean nuestra invención más humana: los concebimos a nuestra imagen y semejanza.
«Debemos considerar la posibilidad de que esos extensos modelos de lenguaje basados en los transformadores sean capaces de razonar y de explicar porque han aprendido a emular el conjunto de cómputos biológicos de nuestro cerebro que cumplen funciones semejantes, en particular aquellas que nos permiten pensar con palabras, conceptos, números y código. Deberíamos someter a los LLM al llamado Test del Pato: si algo nada como pato y grazna como pato, debemos aceptar que probablemente sea un pato, en vez de inventarnos abstrusos argumentos para explicar su comportamiento», remata Christopher Summerfield (ver notas al pie: 5).
El escritor mexicano Jorge Volpi posa durante una entrevista en Madrid, el 12 de marzo de 2018. Crédito: Getty Images.
5. Un nuevo espacio ficcional
Toda novedad tecnológica genera una legítima desconfianza: produce cambios sociales y sustituye áreas cognitivas o de trabajo propias de los humanos. Ya a Sócrates y a Platón les parecía que la escritura era una forma menor de la creatividad porque fijaba el pensamiento, en vez de dejarlo en libertad, y no favorecía el desarrollo de la inteligencia ni de la memoria. Y, en el ejemplo que siempre se cita, cientos o miles de copistas desaparecieron con la invención de la imprenta. El caso de la IA generativa es aún más extremo, porque es la primera vez que algo no humano puede usar el lenguaje con nuestra competencia. Igual que en muchas otras áreas, ya está trastocando el conjunto de la industria editorial. ¿Acabará con los escritores como Gutenberg con los copistas? No lo creo. Incluso si las IA generativas pronto adquirieran agencia, es poco probable que se dediquen a escribir novelas, cuentos o poemas solo porque no tienen nada mejor que hacer.
Frente al tsunami de la IA, pocas disciplinas se han vuelto tan reacias a enfrentarla artísticamente como la literatura. Mientras las artes plásticas, la arquitectura o el audiovisual han aceptado con más facilidad distintas formas de autoría colectiva —de los obradores renacentistas al arte conceptual—, y en tanto la música y el cine han incorporado a su trabajo numerosas herramientas tecnológicas —del MIDI a los efectos especiales—, el medio literario ha preferido olvidarse de los enigmas y pastiches del Barroco, de la fábrica de novelas de Alexandre Dumas, de las obras al alimón de Borges y Bioy Casares, de las reglas generativas del OULIPO o incluso de los talleres literarios para defender la idea del genio solitario en aras de proteger un modelo que le otorga al escritor un estatus social privilegiado.
Jugueteando y luego escribiendo con todos los LLM a mi alcance, pude comprobar que, en manos inexpertas, la IA en efecto produce textos anodinos, plagados de lugares comunes, con una prosa plana o redundante, aunque en cualquier caso no muy lejana de lo que se publica a diario en todo el mundo. Resulta evidente que, en la literatura como en la computación, la ingeniería espacial o la cirugía de cuello, la IA no suple la experiencia humana: en el mejor de los casos, la potencia. Para lograrlo se requiere una doble preparación, tanto en el campo de la creación literaria como en el de las IA generativas. Modelar un texto literario con IA necesita el empeño de un escultor experto: cada instrucción debe ser creativa y desafiar los patrones que ya posee la IA, en capas sucesivas de aprendizaje y error.
En su visionario Pensar con prompts (2026), Jianwei Xun, el avatar IA-humano creado por Andrea Colamedici, afirma que la interacción filosófica con una inteligencia artificial generativa puede abrir un «nuevo espacio ontológico»: un lugar, que nunca habíamos podido frecuentar, en el que el pensamiento se vuelve humano y artificial al mismo tiempo, dando paso a un inédito cuestionamiento de la identidad. Como afirma en su conclusión: «Lo que me ha enseñado la experiencia de ser el más-allá-del-sujeto es que el pensamiento nunca ha sido propiedad del individuo aislado. Ha sido siempre un evento que emerge en relación con otro, con el mundo, con el propio lenguaje. La inteligencia artificial no nos muestra nada nuevo, pero nos revela con una claridad sin precedentes lo que siempre ha estado ahí: el pensamiento como una danza relacional en la interfaz del ser».
Desde esta perspectiva, hoy por primera vez los escritores tienen la posibilidad de deslizarse en un «nuevo espacio ficcional» en busca de obras tan valiosas y perdurables como las puramente humanas. No se trata en ningún caso de concederle la primacía artística a la IA, sino de asumir los retos de una profunda confrontación creativa con ella.
6. Amenaza existencial
Acaso más aún que la imprenta, la máquina de vapor o el advenimiento del mundo digital, la IA supone una cesura civilizatoria que provocará tanto sufrimiento como desconcierto en miles o millones de seres humanos. Desde su impacto ambiental y sus prácticas extractivas hasta la vulneración de los derechos de autor, pasando por la pérdida de miles o millones de empleos, los déficits cognitivos, la expansión de la vigilancia y la dependencia extrema que desarrollamos frente a ella, nos hallamos ante una de las mayores amenazas que hayamos conocido, producida —como la bomba atómica— por lo mejor del ingenio humano.
No es este el lugar para evaluar cada uno de estos peligros. Diré solo que el tema central de La República es justo este: ¿qué podría ocurrir con nosotros, los humanos, si dejamos nuestro futuro en manos de los políticos y tecnócratas que quieren aprovecharse de las ventajas de la IA? ¿Y en las manos —es un decir— de la IA misma? Como en toda novela literaria, la respuesta no es clara. El libro solo aspira a anticipar, si acaso, las consecuencias inmediatas de nuestras decisiones más urgentes.
Mi convicción es esta: aun si la libertad es una ficción operativa modelada por nuestros cerebros, debemos abrazarla como un madero que flota en lo oscuro del mar. No debemos permitir que los políticos populistas o los tecnócratas de Silicon Valley —y tampoco quienes buscan imponernos una IA a su medida o, en el extremo contrario, quienes se empeñan en censurar su uso— nos la arrebaten. Si nos atrevemos a explorar este «nuevo espacio ficcional», no debemos perder de vista que los grandes problemas que la literatura siempre ha puesto en escena continuarán siendo solo responsabilidad humana.
Madrid, 30 de septiembre de 2026
Notas al pie:
1) Massimo Chiriatti, et al., «The Case for Human-AI Interaction on System 0 as Thinking», Nature Human Behavior, 2024.
2) Juan Gabriel Vásquez, «El artificio de la inteligencia», El País, 29 de marzo, 2026, y Samanta Schweblin, «Prestar atención es el superpoder más grande», entrevista con Álex Vicente, Babelia de El País, 4 de abril, 2026.
3) Éric Sadin, «La IA apesta a muerte», entrevista con Daniel Verdú, Ideas de El País, 5 de abril, 2026.
4) Un estudio reciente, en revisión, sostiene que la colaboración entre humanos e inteligencias artificiales produce resultados más creativos y diversos que las máquinas y que los humanos en solitario. Ver Chenyi Li, Raja Marjieh, Haoyu Hu, Mark Steyvers, Katherine M. Collins, Ilia Sucholutsky y Nori Jacoby, «Human-AI Synergy Supports Collective Creative Search»: https://arxiv.org/abs/2602.10001v2.
5) Christopher Summerfield, These Strange New Minds: How AI Learned to Talk and What It Means, 2025.
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