La nueva Inquisición contra la Inteligencia Artificial

Hace pocos días, Ricardo Hausmann, economista y profesor de Harvard, publicó un artículo de opinión en el Financial Times acerca de la política arancelaria de Trump que encendió una curiosa polémica. Pero no por su contenido, sino por la forma en que fue generado.

Un título enrevesado y una prosa algo forzada encendieron las alarmas en algunos lectores, que empezaron a revisar si el profesor Hausmann había usado IA para editarlo. Un escritor freelance y estudiante de Harvard, Alex Bronzini-Vender, lo calificó en X como uno de los peores trabajos de IA que había visto en una publicación seria. Otro usuario verificó, a través de una aplicación, que el 71 % del texto parecía haber sido generado por inteligencia artificial.

Rápidamente, el Financial Times confirmó que Hausmann había utilizado IA para condensar un borrador más extenso, algo que su código editorial prohíbe explícitamente.

Michael Socolow, profesor de la Universidad de Maine, lamentó en redes sociales lo difícil que sería pedirles a sus estudiantes que escribieran con criterio propio mientras un catedrático de Harvard publicaba algo tan fácilmente identificable como generado por IA.

Semanas antes, PwC había protagonizado un escándalo distinto en apariencia, pero relacionado. La herramienta GPTZero detectó que varios informes de PwC Middle East, publicados entre 2024 y 2026, contenían algunas «alucinaciones», con citas fabricadas y afirmaciones sin respaldo. El caso más grave fue el informe Transforming Governance, que tenía un 84 % de probabilidad de haber sido generado íntegramente por IA —cifra que subía al 100 % si se excluía la sección de referencias.

Ambos casos parecen compartir un patrón: «Usaron IA y los descubrieron». Sin embargo, una vez analizados con mayor profundidad, realmente tienen poco en común.

El mito del genio solitario

La academia no opera bajo el supuesto de que una sola mente hace todo el trabajo intelectual. Es una práctica común que los investigadores senior cuenten para sus proyectos con asistentes, analistas de datos y estudiantes de maestría o doctorado que buscan fuentes, procesan información y preparan borradores.

La función del líder de la investigación es otra: identificar un fenómeno, formular la pregunta fundamental, definir el marco conceptual, determinar las fuentes de información, cuestionar los resultados y asumir la responsabilidad final por las conclusiones.

Por eso, dado su grado de involucramiento y dirección, nadie pone en duda su autoría como en la investigación por delegar parte de la ejecución en sus asistentes.

Ahora imagina que este académico sustituye a los investigadores junior, o parte de su trabajo, por agentes o herramientas de IA. Entonces, vale preguntarse:

¿En qué cambia realmente la función del líder de investigación?

En principio, en nada.

Es probable, incluso, que la IA tenga una capacidad de búsqueda, síntesis y descubrimiento de patrones superior a la de un asistente humano en determinadas tareas.

Y aquí aparece una cuestión que parece haberse perdido en la reciente polémica:

¿desde cuándo la persona que dirige una investigación tiene que ejecutar personalmente cada una de las tareas necesarias para producirla?

El ghostwriter nunca fue un secreto

La industria editorial funciona bajo una lógica parecida. Muchos libros firmados por políticos, empresarios y celebridades son escritos por ghostwriters, o escritores fantasma: profesionales que reciben las ideas, documentos, datos y experiencias, y los transforman en un texto coherente que conserva la voz, el estilo y la personalidad del personaje que representa.

En casos como estos, nadie considera que la participación de un ghostwriter invalide el mensaje ni la autoría intelectual de quien firma el libro. ¿O de verdad crees que los libros de Bill Gates o Barack Obama fueron escritos con su «puño y letra»?

Bajo esa misma lógica, lo que hizo Hausmann —delegar la edición de su trabajo en una herramienta tecnológica para condensar la prosa— no es sustancialmente distinto de delegar parte de la redacción a un humano.

Tal vez, si algo puede cuestionarse, es que no haya revisado la redacción final ni revelado al Financial Times el uso de IA, algo que es exigido por su política editorial.

Pero aquí, de nuevo, no se invalida la originalidad o la autoría intelectual de las ideas compartidas en el artículo.

La falla que justifica la regla

El caso PwC es totalmente opuesto, y por eso vale la pena tenerlo en el mismo análisis.

Aquí no estamos hablando simplemente de una organización que no reconoce haber utilizado IA dentro de un proceso intelectual. Estamos hablando de la ausencia de controles suficientes sobre el resultado.

Los informes emitidos contenían citas que no respaldaban lo que afirmaban y referencias a fuentes inexistentes.

Un dato que no debería pasar por alto es que PwC es la cuarta de las Big Four —junto con KPMG, EY y Deloitte— que ha sido señalada este año por un patrón similar de contenido generado por IA sin una revisión editorial adecuada.

No parece, por tanto, una simple omisión. Es más bien una falla estructural preocupante en organizaciones que, paradójicamente, asesoran a otras empresas sobre gobernanza y riesgo tecnológico.

Aquí sí tenemos un problema, y no es que PwC haya utilizado inteligencia artificial.

El problema es que la inteligencia artificial haya podido producir información incorrecta sin que un sistema de control humano la detectara antes de que llegara al cliente.

Toda nueva tecnología genera dudas

La aversión inicial hacia estas primeras manifestaciones del uso de la IA es normal. La historia nos demuestra que el temor a cada nueva tecnología emergente se repite una y otra vez.

El ludismo, por ejemplo, fue un movimiento de artesanos que se levantó contra los telares mecánicos en la Inglaterra del siglo XIX, temiendo que destruyeran empleos.

Pocos años después, cuando los automóviles empezaron a circular por las ciudades, el temor de los peatones y el miedo a los accidentes —incluidos aquellos provocados por la reacción nerviosa de los caballos— impulsaron la llamada Ley de la Bandera Roja. Esta obligaba a que una persona caminara a 60 metros delante de cada automóvil agitando una bandera para advertir de su presencia.

El temor a las tecnologías disruptivas es histórico y se está repitiendo con la inteligencia artificial, al menos hasta que la regulación y las normas de uso se asienten.

¿Esperar la regulación o autorregularse?

Los debates éticos, morales y legales alrededor de la IA tomarán tiempo antes de alcanzar un consenso social. Pero esperar a que todo esto ocurra para empezar a tomar ventaja mediante su uso no es una opción.

Lo que corresponde es empezar a definir, de forma individual o dentro de las organizaciones, qué distingue un uso legítimo de uno negligente.

El caso Hausmann nos debe hacer reflexionar acerca de la importancia de declarar de forma transparente el uso de la IA y asumir la responsabilidad sobre el resultado. Por ahora, notificar explícitamente a un lector o cliente de que se ha utilizado IA empieza a convertirse en una práctica habitual

El caso PwC nos debe obligar a considerar los aspectos de gobernanza corporativa relacionados con las fuentes de información, las metodologías de análisis y la revisión de resultados antes de que se divulgue información crítica para la toma de decisiones estratégicas.

¿Doble moral o falso dilema?

Si estás dentro del grupo de personas que cuestiona el uso de la IA, te invito a hacer el siguiente ejercicio:

Imagina que debes hacer un viaje de mil kilómetros y puedes elegir entre hacerlo en un vehículo construido de forma artesanal por un mecánico o en uno fabricado en una planta robotizada con miles de sensores y sistemas automatizados de control de calidad.

Es muy probable que elijas el segundo.

No porque desprecies el trabajo artesanal, sino porque sabes que la seguridad de un vehículo moderno depende de una complejidad tecnológica que difícilmente puede alcanzarse con trabajo manual. Décadas de desarrollo de tecnologías de fabricación y su masificación han hecho que se disipe cualquier temor acerca de su uso.

De hecho, es algo que ni siquiera se toma en consideración en este momento.

También podrías plantearte este otro caso:

Si mañana una inteligencia artificial descubriera un medicamento capaz de curar una enfermedad, ¿lo rechazarías por no haber sido descubierto por un humano?

Probablemente tampoco.

Entonces, ¿por qué cuestionamos tanto el uso de la IA para la creación intelectual?

Con esto no pretendo defender al profesor Hausmann. Más bien, quiero poner en el contexto correcto cuándo resulta eficiente —y hasta necesario— utilizar la IA.

Las herramientas, sistemas, procesos y dispositivos que usamos en nuestra cotidianidad tienen valor por la forma en que resuelven problemas y satisfacen necesidades, no por la manera en que fueron diseñados y fabricados.

Por supuesto, existen excepciones. Hay necesidades sociales en las que la exclusividad, la artesanía o el carácter limitado de un bien forman parte de su valor. Pero esa es una característica del producto, no una regla general sobre la forma en que debemos crear valor.

Si se cumple el famoso refrán de que «la historia no se repite, pero si rima», no tengo dudas de que en poco tiempo más bien será sospechoso prescindir del uso de la IA deliberadamente para fines intelectuales, académicos o creativos. También es muy probable que, así como hoy asociamos la tecnología a calidad, en la medida en que los modelos de IA mejoren y también lo haga su uso, la IA empezará a estar asociada con excelencia y no con plagio, trampa o errores.

Tal vez debamos empezar a cambiar la pregunta.

En vez de cuestionar si alguna producción intelectual fue asistida por una persona o una máquina, lo realmente importante será verificar que sus resultados sean buenos, verdaderos y útiles.

Y, sobre todo, saber quién responde por ellos.

Nota: para la redacción de este artículo he utilizado Claude.ai y ChatGPT como asistentes de investigación y corrector de texto; así como Nano Banana y Photoshop para la creación y edición de imágenes. Acepto cualquier crítica por el uso de la tecnología, pero el resultado final expresa de forma fidedigna mis argumentos y conclusiones. 😉