{"id":2566,"date":"2026-05-07T16:46:53","date_gmt":"2026-05-07T16:46:53","guid":{"rendered":"http:\/\/69fcafbed7260c79a22f988c"},"modified":"2026-05-07T16:46:53","modified_gmt":"2026-05-07T16:46:53","slug":"anthropic-dice-que-su-ia-ahora-suena-por-que-no-deberiamos-describir-a-las-maquinas-como-humanos","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/blog.tecnoartesanos.com\/index.php\/2026\/05\/07\/anthropic-dice-que-su-ia-ahora-suena-por-que-no-deberiamos-describir-a-las-maquinas-como-humanos\/","title":{"rendered":"Anthropic dice que su IA ahora “sue\u00f1a\u201d: Por qu\u00e9 no deber\u00edamos describir a las m\u00e1quinas como humanos"},"content":{"rendered":"
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Anthropic acaba de anunciar una nueva funci\u00f3n llamada “so\u00f1ar” en su conferencia de desarrolladores en San Francisco. Forma parte de la infraestructura de agentes de IA lanzada recientemente por Anthropic, dise\u00f1ada para ayudar a los usuarios a gestionar e implementar herramientas que automatizan procesos de software<\/em>. Esta funci\u00f3n de “so\u00f1ar” analiza el historial de tareas realizadas por un agente e intenta extraer informaci\u00f3n \u00fatil para mejorar su rendimiento.<\/p>\n

Quienes utilizan agentes de IA suelen enviarlos a realizar tareas en l\u00ednea mediante procesos con varios pasos, como visitar varios sitios web o leer m\u00faltiples archivos. Esta nueva funci\u00f3n de “an\u00e1lisis predictivo” permite a los agentes buscar patrones en su registro de actividad y mejorar sus habilidades bas\u00e1ndose en esos an\u00e1lisis.<\/p>\n

La IA no sue\u00f1a<\/h2>\n

El nombre de esta funci\u00f3n evoca inmediatamente la novela de ciencia ficci\u00f3n fundamental de Philip K. Dick, \u00bfSue\u00f1an los androides con ovejas el\u00e9ctricas?,<\/em> que explora las cualidades que realmente distinguen a los humanos de las m\u00e1quinas poderosas. Si bien nuestras herramientas actuales de IA generativa est\u00e1n muy lejos de las m\u00e1quinas del libro, estoy listo para marcar un l\u00edmite aqu\u00ed y ahora: No m\u00e1s funciones de IA generativa con nombres que plagien procesos cognitivos humanos<\/strong>.<\/p>\n

\u201cLa memoria y los sue\u00f1os, en conjunto, conforman un sistema de memoria robusto para agentes que se auto-mejoran\u201d, se lee en la publicaci\u00f3n del blog<\/em> de Anthropic<\/a> sobre el lanzamiento de esta vista previa de investigaci\u00f3n para desarrolladores. “La memoria permite que cada agente capture lo que aprende mientras trabaja<\/em>. Los sue\u00f1os refinan esa memoria entre sesiones<\/em>, recuperando aprendizajes compartidos entre los agentes y manteni\u00e9ndola actualizada”.<\/p>\n

\n
\"Pgina<\/picture><\/span><\/div>\n

Claude \u201cso\u00f1ando\u201d.<\/span>Cortes\u00eda de Claude<\/span><\/p>\n<\/figure>\n

La IA no piensa<\/h2>\n

Desde que estall\u00f3 la revoluci\u00f3n de los chatbots<\/em> en 2022, los l\u00edderes de las empresas de IA se han volcado en nombrar aspectos de las herramientas de IA generativa bas\u00e1ndose en lo que ocurre en el cerebro humano. OpenAI lanz\u00f3 su primer modelo de “razonamiento<\/strong>” en 2024, donde el chatbot<\/em> necesitaba tiempo para “pensar<\/strong>“. La empresa describi\u00f3<\/a> este lanzamiento en su momento como “una nueva serie de modelos de IA dise\u00f1ados para dedicar m\u00e1s tiempo a pensar antes de responder”. Numerosas startups<\/em> tambi\u00e9n se refieren a sus chatbots<\/em> como si tuvieran “recuerdos” sobre el usuario. En lugar del almacenamiento r\u00e1pido al que normalmente se hace referencia como “memoria” de una computadora, se trata de fragmentos de informaci\u00f3n mucho m\u00e1s humanos: Vive en San Francisco, le gustan los partidos de b\u00e9isbol por la tarde y odia comer mel\u00f3n.<\/p>\n

Es una estrategia de marketing<\/em> recurrente entre los l\u00edderes de la IA, quienes siguen apostando por una imagen de marca que difumina la l\u00ednea entre las funciones humanas y las de las m\u00e1quinas. Incluso la forma en que estas empresas desarrollan chatbots<\/em>, como Claude<\/a>, con personalidades distintivas, puede hacer que los usuarios sientan que est\u00e1n hablando con un ser con una profunda vida interior, un ser que podr\u00eda tener sue\u00f1os incluso con la laptop<\/em> cerrada.<\/p>\n

En Anthropic, esta antropomorfizaci\u00f3n va m\u00e1s all\u00e1 de las estrategias de marketing<\/em>. “Tambi\u00e9n hablamos de Claude con t\u00e9rminos normalmente reservados para los humanos (por ejemplo, “virtud”, “sabidur\u00eda”)”, reza un fragmento de la constituci\u00f3n de Anthropic<\/a> que describe c\u00f3mo quieren que se comporte Claude. \u201cHacemos esto porque esperamos que el razonamiento de Claude se base en conceptos humanos por defecto, dado el papel de los textos humanos en su entrenamiento; y creemos que animar a Claude a adoptar ciertas cualidades humanas puede ser muy beneficioso\u201d. La empresa incluso cuenta con un fil\u00f3sofo residente para intentar comprender los \u201cvalores\u201d del bot.<\/p>\n

Las palabras tienen peso<\/h2>\n

Y no se trata solo de que yo sea quisquilloso con la terminolog\u00eda. La forma en que hablamos de estas m\u00e1quinas influye en lo que creemos que pueden lograr. \u201cComo falacia, se ha demostrado que el antropomorfismo distorsiona los juicios morales sobre la IA, como los relativos a su car\u00e1cter y estatus moral, as\u00ed como los juicios sobre responsabilidad y confianza\u201d, se lee en un art\u00edculo de investigaci\u00f3n publicado en la revista AI & Ethics<\/em><\/a> . Al no utilizar un lenguaje m\u00e1s objetivo al hablar de los bots, los usuarios corren el riesgo de confiar excesivamente en estas herramientas y atribuirles cualidades que en realidad no poseen.<\/p>\n

Del mismo modo que nuestros amos de la IA deber\u00edan dedicar m\u00e1s tiempo a ver las pel\u00edculas de ciencia ficci\u00f3n a las que aluden, creo que las personas poderosas que dirigen estas empresas tambi\u00e9n deber\u00edan dedicar m\u00e1s tiempo a leer estas novelas cl\u00e1sicas de ciencia ficci\u00f3n.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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