Cuando la eficiencia asfixió la modernidad

Era la década de los noventa. Estábamos en mitad de una transformación tecnológica profunda: pasábamos de lo analógico a lo digital, del casete y el vinilo al CD, del teléfono al celular. Esa carrera arrancó vertiginosa y, con el paso del tiempo, se aceleró de manera descomunal.

Esa aceleración instaló un mindset que primero conquistó el mundo corporativo y después se filtró al diario vivir: la eficiencia. Cómo logramos más con menos. En un mundo más competitivo y con más demanda, la eficiencia se convirtió en la regla de los últimos veinte años.

La instalación silenciosa del mindset

Ese mindset terminó impregnando la forma en que abrazamos cada nueva tecnología. La idea era casi religiosa: estas herramientas nos iban a salvar de nosotros mismos. De nuestra lentitud, de nuestra dispersión, de nuestra "ineficiencia".

El filósofo Byung-Chul Han llamó a esto la sociedad del rendimiento: un orden donde el imperativo ya no es obedecer, sino producir, optimizar, alcanzar. Y donde el sujeto, libre en apariencia, termina explotándose a sí mismo en nombre del rendimiento (Byung-Chul Han, 2015). Lo veo cuando entro a una sala con un cliente y la primera pregunta ya no es qué queremos construir sino cuánto podemos producir esta semana.

Bajo ese marco abrazamos los modelos de lenguaje. No nos preguntamos qué cambia esto en la forma de pensar. Nos preguntamos cuánto contenido más puedo producir hoy.

El espejo: el mar de mediocridad

Y lo que tenemos enfrente es el resultado lógico de esa pregunta mal formulada.

Con la masificación de los LLM hemos creado un mar de más de lo mismo. Reducimos nuestra capacidad de pensamiento crítico para ser más "rápidos" y más "eficientes". Esa eficiencia es la que está inundando los servidores con contenido, aplicaciones y cuanto artefacto tecnológico se le ocurra a alguien: copia de la copia, y al final del día, una muestra más de nuestra mediocridad.

Esto no es una intuición personal. Doshi y Hauser publicaron en Science Advances un estudio donde escritores asistidos por IA producían cuentos que individualmente eran juzgados más creativos, pero que colectivamente eran más parecidos entre sí que los textos escritos sin IA (Doshi & Hauser, 2024). Cada persona mejora; el ecosistema se aplana.

Y hay un mecanismo técnico debajo de la observación cultural: cuando los modelos se entrenan sobre datos generados por modelos anteriores, las colas de la distribución —lo raro, lo original, lo extraño— se van perdiendo. Shumailov y sus colegas demostraron en Nature que esto produce un colapso del modelo: lo que queda es el centro estadístico, la media de la media (Shumailov et al., 2024). Lo creído como abundancia es, en realidad, una compresión.

Y aún así seguimos creyendo que con dos clics vamos a ser millonarios.

La simbiosis (lo que la máquina no puede ser)

Hace años escribía y discutía con colegas sobre una tecnología que aún no existía con este nombre. Decía algo así: va a llegar un momento en el que haya una simbiosis donde máquina y humano coexistamos en una codependencia.

Lo sigo creyendo, pero con más precisión hoy.

La máquina nunca podrá ser humana. Ser humano es un conjunto complejo de características, no un cúmulo de células organizado. El nivel de complejidad de un ser humano aún no lo entendemos del todo, y por eso estamos lejos de crear una versión sintética de nosotros, por más parecida que logre ser. Y al revés: la máquina depende de nosotros, porque es por los humanos que la máquina ha evolucionado y continúa en su proceso de evolución.

Eso no es una predicción romántica. Es la condición material del sistema. Un estudio del MIT Media Lab usando EEG mostró que los usuarios que dependen más de ChatGPT exhiben menor compromiso cognitivo durante la tarea, no más (MIT Media Lab, 2025). La máquina nos extiende, sí, pero también nos puede vaciar si no ponemos del otro lado un operador con criterio.

Hacia dónde vamos: el generalista que conecta

Es claro para mí que, en la actualidad, la profundidad de conocimiento en una sola disciplina va a ser reemplazada por la generalización —no porque la profundidad deje de tener valor, sino porque la perspectiva generalizada permite hacer conexiones en áreas diferentes, ver los problemas con perspectivas distintas, y es ahí donde estas nuevas tecnologías encajan de forma perfecta.

Sé que hay una corriente fuerte en la dirección opuesta. Cal Newport defiende el deep work como el activo escaso del siglo XXI; Anders Ericsson y su tradición de práctica deliberada muestran que la maestría se construye con horas concentradas, no con dispersión. No los desestimo. Al contrario: creo que el perfil que va a destacar no es el generalista superficial ni el especialista monástico, sino algo más parecido al perfil en T —especialista con suficiente profundidad para defender un juicio técnico, y con suficiente amplitud para conectarlo con otra disciplina. La diferencia con la era anterior es que el lado horizontal de la T pesa más que antes.

Y la pregunta que me llevo de aquí es la que más me interesa:

¿Cómo sería la solución a un problema de la medicina vista con la perspectiva de la creatividad o el arte? ¿Cómo puede un músico explotar su potencial a través de herramientas tecnológicas y generar aplicaciones, productos, formas de cuidado que hoy no existen?

Si la eficiencia fue la regla de los últimos veinte años, la conexión entre dominios puede ser la del próximo cambio. No para producir más. Para producir lo que no estaba.

Eso es lo que estoy mirando.