Aunque suele pensarse que la inteligencia artificial (IA) está pensada para sustituir ideas humanas o automatizar procesos creativos, una nueva investigación apunta justo en la dirección contraria: la IA puede potenciar la creatividad y mejorar nuestra forma de pensar. El estudio, llevado a cabo por un equipo de la Universidad de Swansea, analizó el comportamiento de más de 800 personas en una experiencia interactiva de diseño y pone en cuestión algunos de los prejuicios más extendidos sobre el papel de la IA en el pensamiento humano.

El interés por este tipo de investigaciones es fácil de entender. Basta recordar la primera vez que alguien utilizó un asistente de IA para escribir, dibujar o generar ideas: una mezcla de asombro y recelo. ¿Estamos renunciando al control creativo o colaborando con una herramienta que amplía nuestras capacidades? Este trabajo abordó esas preguntas desde la práctica, no desde la teoría, ofreciendo a cientos de participantes la posibilidad de crear junto a una IA que sugería ideas de diseño.

Un entorno de juego para estudiar la colaboración humano-máquina

En lugar de recurrir a encuestas o experimentos de laboratorio tradicionales, los investigadores desarrollaron una herramienta interactiva llamada The Genetic Car Designer. En este entorno en línea, los participantes debían diseñar un coche virtual capaz de superar distintos recorridos. Durante el proceso, podían explorar galerías de diseños generados por la IA, que incluían tanto soluciones eficientes como propuestas extrañas o claramente ineficaces.

Lejos de ser un simple juego, el sistema estaba concebido para analizar cómo los usuarios interactuaban con las sugerencias de la IA y cómo esa interacción influía en el resultado final. El objetivo era observar cómo evolucionan las decisiones humanas dentro de un proceso creativo cuando se cuenta con un asistente artificial que propone ideas. Como explican los autores, el sistema “organiza el espacio de diseño en una cuadrícula de soluciones diversas y de alto rendimiento, lo que permite superar la fijación en una única dirección y explorar alternativas”.

La clave estaba en que no todas las sugerencias eran buenas a propósito. Esa “diversidad estructurada” resultó ser un elemento decisivo para estimular el pensamiento creativo.

Más tiempo invertido, mejores diseños

Uno de los hallazgos más llamativos del estudio es que cuanto mayor era la colaboración con la IA, mejores eran los resultados. En las sesiones en las que los participantes interactuaban activamente —editando diseños, explorando galerías o seleccionando propuestas— la calidad final superaba claramente a la de aquellas en las que el algoritmo trabajaba casi en solitario. Según los investigadores, “las sesiones en las que los participantes seleccionaron diseños de las galerías para incorporarlos al algoritmo mostraron la mayor mejora en la calidad del diseño”.

Este resultado cuestiona la idea de que la IA debe actuar de forma autónoma para ser eficiente. Al contrario: cuando el ser humano se implica, incluso aunque el proceso sea más largo, el resultado es más creativo y eficaz. La IA no acelera necesariamente el trabajo, pero sí lo enriquece.

Los participantes que consultaron al menos una galería dedicaron más del doble de tiempo al proceso que quienes no lo hicieron. Ese esfuerzo adicional se tradujo en una mejora media del rendimiento superior al 200 %, con picos que alcanzaron el 13.000 %. La interacción con la IA no solo generó nuevas ideas, sino que también mantuvo el interés, la atención y la motivación durante más tiempo.

Una IA que sugiere, no impone

En este estudio, la IA no dictaba soluciones. Ofrecía un abanico amplio de posibilidades gracias a un algoritmo llamado MAP-Elites, diseñado para generar ejemplos variados y de calidad, no solo los óptimos. Esto permitía a los usuarios explorar sin la presión de encontrar “la mejor solución” desde el principio.

Incluso los diseños fallidos tuvieron un efecto positivo. Lejos de resultar frustrantes, ayudaron a los participantes a pensar de forma distinta. El artículo destaca que “los participantes respondieron mejor a galerías con una gran variedad de ideas, incluidas las malas”, ya que esa diversidad rompe esquemas previos y favorece el pensamiento divergente.

Así, la IA actúa como un compañero creativo: no sustituye al humano, sino que lo estimula, lo reta y le abre nuevas posibilidades.

Repensar cómo medimos la creatividad asistida

Otro de los aportes clave del estudio es su crítica a la forma habitual de evaluar la creatividad asistida por IA. Medir cuántas veces se copia o edita una sugerencia no refleja adecuadamente lo que ocurre en la mente del usuario. Los investigadores proponen un enfoque más amplio, que tenga en cuenta también factores cognitivos y emocionales.

Como señalan, “los métodos actuales solo miden la implicación conductual, pero incluso el simple hecho de visualizar sugerencias tiene un impacto positivo en el proceso creativo”. Esto apunta a la necesidad de nuevas métricas que capturen cómo la IA influye en nuestra manera de pensar, sentir y decidir.

¿Hacia una nueva idea de creatividad?

Las implicaciones del estudio van más allá del diseño de coches virtuales. Este modelo de colaboración humano-IA podría aplicarse a campos como la arquitectura, la música, el desarrollo de videojuegos, la educación o el arte digital. En todos ellos, la creatividad es central, y los resultados sugieren que la IA no tiene por qué limitarla.

La propuesta es clara: entender la inteligencia artificial no como una sustituta, sino como una aliada. Una herramienta que no automatiza la creatividad, sino que la acompaña, la desafía y la amplifica. La clave está en presentar la IA no como una respuesta final, sino como un conjunto de posibilidades que invitan a explorar.

Como concluye el estudio, “los entornos colaborativos humano-IA no deben verse como herramientas para ahorrar tiempo, sino como medios para obtener mejores resultados potenciando la creatividad humana”. Un cambio de mentalidad que invita a dejar de esperar que la IA lo haga todo y empezar a verla como una extensión de nuestra capacidad para imaginar, crear y experimentar.

Los lectores electrónicos, las gafas de realidad virtual y las micropantallas llevan años chocando con los límites de la física. Las pantallas de tinta electrónica, habituales en los e-readers, funcionan de forma reflectiva: aprovechan la luz ambiental en lugar de una retroiluminación, lo que permite leer a pleno sol con un consumo energético mínimo.

Ahora, un equipo de investigadores de las universidades de Chalmers, Gotemburgo y Uppsala ha desarrollado una pantalla de tamaño similar al de una pupila humana con una resolución que supera el techo práctico de las tecnologías convencionales. El avance está pensado para aplicaciones en las que el panel se sitúa muy cerca del ojo —como los visores de realidad virtual—, un terreno donde cada micra importa y donde los píxeles tradicionales empiezan a mostrar sus límites.

El problema de estas micropantallas es sencillo de enunciar y difícil de resolver: cuanto más se acerca la pantalla al ojo, más pequeños deben ser los píxeles. Pero al reducirlos demasiado, su rendimiento óptico cae y la imagen pierde nitidez. En tecnologías como los micro-LED, bajar de una micra (la milésima parte de un milímetro) complica enormemente tanto la emisión de luz como la uniformidad del color.

La solución propuesta por el equipo sueco rompe con la idea clásica del píxel emisor. En su lugar, emplea metapíxeles reflectivos, inspirados en la tinta electrónica. Para ello fabricaron redes de nanodiscos de trióxido de tungsteno (WO₃) sobre una capa reflectante. Este material puede alternar entre un estado aislante y otro metálico según su estado electroquímico. Al modificar el tamaño, la separación y el estado de estos nanodiscos, los investigadores controlan la forma en que la luz se refleja y, con ello, el color y el contraste. Todo se gestiona mediante una corriente eléctrica, sin necesidad de una fuente de luz trasera.

Este enfoque reproduce un fenómeno conocido como color estructural, presente en las alas de algunas mariposas o en las plumas de ciertas aves, donde el color depende de la geometría y no de pigmentos. Al no emitir luz, los metapíxeles evitan problemas habituales al miniaturizar emisores, como el sangrado de color o las irregularidades de brillo. El resultado es un panel reflectivo que mantiene un alto contraste incluso cuando la unidad elemental desciende a escalas submicrométricas.

El prototipo, denominado retina e-paper, utiliza metapíxeles de unos 560 nanómetros y alcanza más de 25.000 píxeles por pulgada. A esa densidad, la resolución se aproxima al límite práctico de lo que el ojo humano puede distinguir cuando el área de la pantalla coincide con el diámetro de la pupila. Según el comunicado de la Universidad de Chalmers, “este avance allana el camino hacia mundos virtuales visualmente indistinguibles de la realidad”. Andreas Dahlin, profesor en Chalmers, lo resume así: “Cada píxel corresponde aproximadamente a un único fotorreceptor de la retina. El ojo humano no puede percibir una resolución mayor”.

El beso de Klimt, a toda resolución en apenas 14 milímetros

Para demostrarlo, los investigadores reprodujeron El beso, de Gustav Klimt, con todo su detalle en una pantalla diminuta de aproximadamente 1,4 por 1,9 milímetros, una superficie unas cuatro mil veces menor que la de un smartphone estándar. Es una prueba exigente, porque obliga al sistema a rendir en detalles finos y en mezcla de colores sin recurrir a retroiluminación.

La tecnología no se limita a imágenes estáticas. Permite vídeo a más de 25 hercios, con reflectancias cercanas al 80 % y contrastes en torno al 50 %, todo ello con un consumo energético muy bajo. Además, el material presenta memoria de color, por lo que el gasto de energía se concentra principalmente en los cambios de imagen. En contenidos estáticos, la demanda cae aún más, algo especialmente valioso para dispositivos alimentados por batería.

El autor principal, Kunli Xiong, destaca el alcance general del avance: “La tecnología que hemos desarrollado puede ofrecer nuevas formas de interactuar con la información y con el mundo que nos rodea. Podría ampliar las posibilidades creativas, mejorar la colaboración remota e incluso acelerar la investigación científica”. El planteamiento abre la puerta a interfaces ultraminiaturizadas, visores más ligeros y sistemas de visualización donde hoy apenas caben unos pocos píxeles.

El equipo insiste en que todavía es necesario afinar el sistema antes de pensar en productos comerciales. Aun así, su impacto potencial en la óptica a pequeña escala es evidente. Giovanni Volpe, de la Universidad de Gotemburgo, lo expresa sin rodeos: “Este es un paso importante hacia pantallas que pueden reducirse a tamaños diminutos mientras mejoran la calidad y reducen el consumo energético. La tecnología necesita más desarrollo, pero creemos que el e-papel retina acabará desempeñando un papel relevante y afectándonos a todos”.

Más allá del término llamativo, “retina” no es aquí una etiqueta de marketing, sino un criterio geométrico y fisiológico. Cuando la densidad de metapíxeles se ajusta a la capacidad real de resolución del ojo humano, la imagen deja de delatar la presencia de una pantalla. Si eso ocurre a escala de pupila, el reto deja de ser el píxel y pasa a ser todo lo demás que define la experiencia visual.

¿Es peligrosa la IA de Meta? Un informe independiente sitúa a Meta, DeepSeek y xAI entre las menos preparadas ante riesgos catastróficos

La inteligencia artificial de Meta no es algo que haya que descargar: ya está integrada en WhatsApp y forma parte del día a día de millones de personas. Sin embargo, según un nuevo informe independiente, este modelo suspende en seguridad. Meta comparte las peores posiciones del ranking con DeepSeek y xAI.

A medida que crecen la inversión y la carrera por desarrollar sistemas de IA cada vez más potentes, también se han multiplicado los índices que intentan medir su seguridad. Desde 2023, expertos y organizaciones vienen alertando de un desfase preocupante entre la velocidad del desarrollo tecnológico y la existencia de protocolos capaces de prevenir daños graves: desde sesgos y desinformación hasta escenarios de pérdida de control. En este contexto, el Future of Life Institute —conocido por impulsar la carta que pedía una pausa en el desarrollo de los modelos más avanzados— ha publicado una nueva edición de su AI Safety Index. El resultado coloca a Anthropic, OpenAI y Google DeepMind en la parte alta de la tabla, aunque con calificaciones mediocres, y deja a Meta, xAI y DeepSeek en el furgón de cola.

¿Una amenaza existencial?

El informe analiza a ocho compañías en distintas dimensiones, que van desde la gestión de daños actuales hasta la llamada “planificación de seguridad existencial”: la capacidad de prevenir fallos de modelos con potencial para causar daños catastróficos. Las conclusiones son incómodas para todo el sector. Anthropic lidera la clasificación con un C+, seguida de OpenAI con un C y Google DeepMind con un C−. Meta y xAI, penalizadas por su escasa transparencia y la falta de pruebas verificables sobre sus evaluaciones de riesgo, obtienen notas bajas. DeepSeek y Zhipu AI suspenden en casi todas las categorías.

Las calificaciones suponen un jarro de agua fría para una industria que aspira a alcanzar la inteligencia general artificial en menos de una década. El índice no valora el impacto comercial ni el atractivo de las demostraciones, sino el trabajo menos visible —y más crucial— que permite frenar un despliegue si algo sale mal. Exige, por ejemplo, hojas de ruta claras para detener lanzamientos, acceso a auditorías externas, publicación de resultados de pruebas y canales internos de denuncia bien definidos. Son estándares habituales en sectores altamente regulados, como la aviación o la energía, donde las medidas de seguridad se diseñan antes del accidente, no después.

Sin frenos hacia la superinteligencia

Meta presume de capacidad de infraestructura y de su ambición por avanzar hacia la “superinteligencia”, pero no aporta suficientes evidencias públicas de evaluaciones rigurosas ni de cómo actuaría si detectara capacidades peligrosas. xAI, enfocada en la rapidez de iteración y lanzamiento, ofrece poca documentación verificable sobre controles sólidos. DeepSeek, por su parte, defiende el código abierto de última generación, pero choca con un índice que prioriza la divulgación y los procedimientos de control, ámbitos en los que comparte menos información por diseño.

El informe también introduce matices culturales y regulatorios. En China, las normas internas de transparencia o denuncia corporativa tienen menos peso que los requisitos estatales de registro y prueba. Por ello, empresas como DeepSeek o Zhipu pueden cumplir con la normativa local y aun así salir mal paradas en un indicador concebido para fomentar el autogobierno y la apertura documental. Esta aclaración es clave: el índice funciona más como una herramienta de presión pública que como un veredicto legal o técnico definitivo.

Aun con estas salvedades, el mensaje general es contundente. Ninguna compañía presenta hoy un plan creíble y demostrable para controlar un sistema que supere los mecanismos actuales. Reuters lo resume de forma directa: el sector no está a la altura de los estándares globales emergentes. Si la industria confía en alcanzar sistemas de nivel humano, no bastan las promesas. Hacen falta compromisos auditables, calendarios claros, “puertas de emergencia” y pruebas replicables por terceros. La comparación que circula entre los expertos es elocuente: nadie pondría en marcha una central nuclear sin protocolos de seguridad probados.

¿Y ahora qué?

El índice actúa como un espejo. Refleja avances en empresas como Anthropic, que publica evaluaciones y abre su trabajo a auditores externos, pero también muestra cómo la prisa por competir reduce la documentación y el control de riesgos en otros laboratorios. Para el público y los reguladores, deja claras varias exigencias: más transparencia, acceso para investigadores independientes y mecanismos de parada que no dependan únicamente de la voluntad de un CEO. Para las empresas, recuerda una verdad incómoda: la seguridad solo cuenta si puede demostrarse antes de que sea necesaria.