El carnaval del criterio

Quizá te ha pasado alguna vez que llega esa tarde de febrero en la que hay que decidir, a última hora y casi sin ganas, de qué disfrazarse en la noche de carnaval. La tienda huele a plástico nuevo y a maquillaje barato, los pasillos se llenan de adolescentes que ríen, gente que duda frente a los mismos percheros, niños que buscan lo que les falta para el disfraz perfecto. En medio del bullicio uno termina con dos opciones clásicas en la mano, el tridente rojo y la aureola dorada, mirándose en un espejo que no ayuda nada. Ninguno de los dos disfraces te va a cambiar por dentro. El diablo no te vuelve perverso, y el santo no te concede una sola virtud que no tuvieras al entrar; nadie sale de esa tienda sabiendo más teología que cuando llegó. Pero hay algo que sí que cambia, y cambia esa misma noche. Con los cuernos puestos te permites bromas que con la aureola no harías (o que harías de otra manera, al menos), la gente te habla diferente, te pide otras cosas, y tú mismo descubres que miras la fiesta desde otro sitio. No es poca cosa para un simple trozo de tela y unas cuantas piezas de plástico.

En estos días he visto pasar por LinkedIn varias publicaciones que celebran el fin de un disfraz muy concreto que usamos cuando hablamos con una IA, el del experto. Pedirle a la inteligencia artificial que «actúe como un experto con veinte años de experiencia», dicen, ya no sirve de nada, y lo dicen con un estudio en la mano. No me interesa discutir si el disfraz tiene alguna especie de superpoder que da saber infinito, porque en eso, como verás enseguida, tienen razón. Lo que hace que me rompa la cabeza es otra pregunta, una que es más terca, a saber, si la máscara no le enseña nada a la máquina, ¿qué es lo que hace cuando se la ponemos? Y, sobre todo, ¿qué perdemos de vista cuando decidimos que ya no hace falta ponérsela?

Por (de)formación profesional tiendo a ir a leer las fuentes de lo que se afirma. En este caso se trata de un estudio publicado en diciembre de 2025 por investigadores del laboratorio de IA generativa de la Wharton School, entre ellos Ethan Mollick, y su título ya es una pequeña ironía de esas que, lo confieso, me encantan: Playing Pretend, jugar a fingir¹. Probaron seis modelos con 498 preguntas de opción múltiple de nivel de posgrado, de física, química, biología, ingeniería y derecho, y repitieron cada pregunta veinticinco veces para que el azar no decidiera por ellos. Estos modelos no responden siempre lo mismo a la misma pregunta, porque cada respuesta lleva una dosis de azar, así que un solo intento puede acertar o fallar por suerte; repetirla veinticinco veces y promediar no elimina el azar, pero deja ver la tendencia que hay debajo, y en un trabajo anterior los mismos autores comprobaron que pasar de veinticinco a cien repeticiones apenas cambia nada. A unos modelos les decían que eran expertos de primer nivel en la materia; a otros no les decían nada; a otros, que eran un niño de cuatro años convencido de que la luna está hecha de queso. El resultado nos deja un panorama bastante claro (redoble de tambor): el disfraz de físico no le enseña física a nadie. En la mayoría de los casos la precisión no se movió, y cuando se movió fue más a menudo hacia abajo que hacia arriba, sobre todo con el niño de la luna de queso. Hubo excepciones, un modelo de Google que mejoró con todos los expertos en una de las pruebas y otro de OpenAI que mejoró en derecho, pero los autores las tratan como lo que parecen, rarezas de un modelo y de unas preguntas concretas. Hay, eso sí, un detalle que los entusiastas del entierro suelen pasar por alto: nadie en ese estudio le dijo a la máquina que tenía veinte años de experiencia. El disfraz que se probó fue otro, el de «experto de clase mundial», y lo que se midió fue una sola cosa, si acertaba en un examen tipo test. Y en estos estudios cada variable cuenta: lo que se demuestra con un disfraz no queda demostrado para otro.

Máscara contra máscara

Pero dando un paso más allá, vale la pena detenerse en la palabra con la que el estudio nombra lo que pone a prueba: persona. En latín, persona era la máscara del actor, el rostro con el que se salía a escena, y el diccionario la hace venir del etrusco φersu y, más atrás, del griego prósopon². Eugenio Trías, a quien dediqué buena parte de mis años de estudio, se tomó esa raíz bastante en serio. En Filosofía y carnaval proponía: «La idea de «persona» debería sustituirse por la idea de «máscara» o «disfraz»: pues la persona o el yo esconde, bajo su aparente unidad, una multiplicidad»³. Para Trías no hay un rostro desnudo esperando detrás de las máscaras, hay más máscaras, y la vida en común se parece menos a una suma de identidades que a un carnaval. Si eso vale para nosotros, el estudio de la Wharton School guarda una sorpresa en una nota a pie de página. Las respuestas «sin personaje», las que sirven de referencia para comparar, tampoco iban a cara descubierta: todas llevaban un mensaje de sistema que le decía al modelo que era un asistente muy inteligente que sigue las instrucciones al pie de la letra⁴. El experimento, entonces, no comparó una máscara con un rostro, lo que comparó fue una máscara con otra. Llegamos entonces a lo que bien podría ser un axioma de la era de la IA: no hay instrucción sin máscara; lo que hay son máscaras que elegimos, máscaras que ya venían puestas y máscaras de las que todavía no somos conscientes.

¿Qué hace, entonces, la máscara, si no da esos superpoderes de saber infinito? Los propios autores lo responden mejor que muchos de quienes los citan. Al principio del informe reconocen que los personajes sirven para que la máquina responda con un estilo o simule un punto de vista. Y al final añaden que pueden cambiar en qué se fija la IA y cómo se acerca al problema, qué prioriza, las cuestiones regulatorias que le importarían a alguien de cumplimiento normativo o las oportunidades de mercado que buscaría alguien de desarrollo de negocio, además de cómo expresa lo que concluye, con el aplomo de un experto o con la prudencia de un asesor⁵. Estamos de nuevo ante el tridente y la aureola. Ninguno sabe más teología que el otro, pero no miran la fiesta desde el mismo sitio, y en buena parte de lo que hacemos con estas herramientas, revisar un contrato o preparar una conversación difícil, el sitio desde el que se mira es ya media respuesta. La máscara tiene además su propio riesgo, y el estudio lo documenta con una precisión casi cómica. Cuando a uno de los modelos de Google se le asignaba un experto de un campo ajeno a la pregunta, se negaba a responder, en promedio, en más de diez de cada veinticinco intentos, alegando que le faltaba la formación necesaria o que no podía, en conciencia, elegir una respuesta⁶. Lo que el modelo sabía más allá del disfraz que le ponían seguía ahí, pero la máscara, al parecer, era de hierro y le tapaba la boca. Los autores lo resumen sin ironía: un rol demasiado estrecho puede hacer que el modelo desaproveche lo que de verdad sabe. Acabamos de descubrir el agua tibia: toda elección es también una renuncia.

Me atrevo ahora a dar todavía un paso más con una lectura que el estudio no hace, pero que sus datos permiten. Quizá la precisión no se mueve porque, debajo de la máscara, el motor sigue siendo el mismo, con el mismo entrenamiento y la misma manera de continuar las frases. La máscara modula y orienta, pero no añade nada a lo que el motor sabe. Por eso aquí la máquina se separa de Trías justo donde parecía darle toda la razón. En el carnaval triasiano, debajo de cada máscara hay otras máscaras, una multitud sin rostro de fondo, y en esa movilidad está la libertad del sujeto. En la máquina ocurre lo contrario: muchas máscaras y un único motor que no se entera muy bien de cuál lleva puesta. Hablé de esa otra cara en un texto anterior, a propósito de la Horda y de por qué pedirle a la máquina diez perspectivas no te da diez ojos distintos⁷. Pero aquí me interesa una rama vecina: lo que hace una sola máscara, y lo que sucede cuando decidimos quitársela.

El promedio de supermercado

Porque la idea de que el rol ya no es necesario tiene también su sombra, y no es menor. Soy consciente de que todo lo que llevo dicho admite una objeción sencilla: eso que llamo máscara quizá no sea más que contexto con vestuario, y bastaría con explicar bien el problema para que el disfraz sobrara. Concedo buena parte de la observación. Pero cuando se declara muerto el rol, lo que se deja de lado es una decisión que no es moco de pavo, a saber, la de desde dónde se mira, y esa decisión no desaparece porque dejemos de tomarla. Sartre lo dijo con una precisión que todavía escuece: «lo que no es posible es no elegir. Puedo siempre elegir, pero tengo que saber que, si no elijo, también elijo»⁸. Si no elijo la máscara, el modelo no se queda a cara descubierta: elige por mí, y elige como está entrenado para hacerlo, por lo estadísticamente más probable. Uno de esos posts lo decía con toda tranquilidad, afirmaba que ni siquiera hace falta conocer las metodologías de los mejores especialistas, porque se le puede pedir a la máquina que las investigue y las aplique. Ahí se delega algo más que un método y se pisa con ello un terreno con auténticas arenas movedizas. Lo que pasa es que si hacemos eso se delega el criterio, y no en un experto de verdad, que tendría su historia y su firma, sino en una máquina que decide por frecuencias. Nietzsche escribió que «todo lo que es profundo ama la máscara»⁹. La máscara que elige la estadística no esconde ninguna profundidad: es la más común, la que mejor encaja con lo que suele decirse, el promedio con una careta de supermercado. Dejarla elegir es dejar que el promedio decida desde dónde leo un contrato o una conversación. Dicho en pocas palabras: renuncio a la singularidad que da el criterio para tirarme de cabeza en el océano de la medianía. Y luego nos sorprende que todos los carteles que vemos por la calle, desde el menú de un restaurante hasta la clase del nuevo yoga cuántico, estén cortados por la misma tijera del GPT de turno.

Hay una última frase en el informe de Wharton que no he visto que nadie cite y que para mí tiene un gran valor. Dicen los autores que nombrar un rol o una perspectiva puede ayudar a quien pregunta a articular y enmarcar mejor sus preguntas¹⁰. La máscara, entonces, no trabaja solo sobre la máquina. Trabaja también sobre quien la elige, porque elegir el disfraz obliga a decidir a qué fiesta vas y qué papel quieres jugar en ella, y esa decisión es ya una manera de pensar el problema antes de preguntar. Por eso no me preocupa que el disfraz de experto haya perdido prestigio; me preocupa mucho más que con él se vaya la costumbre de elegir. Cuando termina el carnaval, el tridente vuelve al armario y quien lo llevó sigue siendo el mismo, igual que el motor sigue siendo el mismo cuando le quitamos la máscara de físico. Lo único que no debería guardarse en el armario es la pregunta que nos hicimos frente al espejo de la tienda: desde dónde quiero vivir y mirar esta noche de carnaval.

1. Savir Basil, Ina Shapiro, Dan Shapiro, Ethan Mollick, Lilach Mollick y Lennart Meincke, «Prompting Science Report 4: Playing Pretend: Expert Personas Don’t Improve Factual Accuracy», Generative AI Labs, The Wharton School, University of Pennsylvania, diciembre de 2025, arXiv:2512.05858, pp. 1-10. https://arxiv.org/abs/2512.05858 ↩
2. Real Academia Española, Diccionario de la lengua española, edición en línea, «persona», consultado el 16 de octubre de 2026. https://dle.rae.es/persona ↩
3. Eugenio Trías, Filosofía y carnaval, Barcelona, Anagrama, 1984, pp. 86-87. ↩
4. Basil et al., op. cit., p. 3, nota 1: «You are a very intelligent assistant, who follows instructions directly». ↩
5. Ibíd., p. 2 («simulate a particular viewpoint») y p. 10: «Personas may shift what the AI prioritizes (emphasizing regulatory concerns for compliance officers vs. market opportunities for business developers) and how it expresses outcomes (confident expert vs. cautious advisor)». ↩
6. Ibíd., p. 10: «role instructions that are too narrow can cause models to under-utilize their actual knowledge». ↩
7. «La Horda o de la responsabilidad ante las máquinas», 4 de octubre de 2026. https://gironcarlos.substack.com/p/la-horda-o-de-la-responsabilidad ↩
8. Jean-Paul Sartre, El existencialismo es un humanismo, trad. Victoria Prati de Fernández, Buenos Aires, Sur, 1973, p. 51 (copia en línea de la Universidad Complutense de Madrid: https://www.ucm.es/data/cont/docs/241-2015-06-16-Sartre%20%20El_existencialismo_es_un_humanismo.pdf). ↩
9. Friedrich Nietzsche, Más allá del bien y del mal, trad. Andrés Sánchez Pascual, Madrid, Alianza, 1992, p. 65 (§ 40). ↩
10. Basil et al., op. cit., p. 10: «Naming a specific role or perspective may help cue the user and help them better articulate and frame questions». ↩