El descubrimiento de lo ya descubierto

Una de las columnas más incómodas sobre la industria tecnológica apareció el 20 de abril de 2026 en The Verge. Elizabeth Lopatto, periodista veterana de Silicon Valley, describió una enfermedad que ha contagiado al sector: la incapacidad de reconocer que un descubrimiento nuevo para ti no es necesariamente un descubrimiento nuevo para la humanidad.

El ejemplo que abre la pieza es revelador. Lopatto conversó con un conocido del sector que le explicó emocionado que los modelos de lenguaje grande habían revelado algo asombroso: el conocimiento está estructurado en el lenguaje. Que si pones una palabra en ChatGPT, podría entender lo que querías decir. Que si inventas una palabra, podrías ver si el modelo la comprende.

Lopatto señala lo obvio: los humanos llegamos a esta idea hace aproximadamente un siglo. Se llama estructuralismo. Ferdinand de Saussure la formuló en 1916. No es que los LLMs hayan descubierto algo nuevo; es que el entusiasta tecnológico acaba de descubrir algo que los humanistas sabían desde antes de que existiera la computadora.

El síndrome de Juicero

Este patrón tiene un nombre en el ecosistema tecnológico: el síndrome de Juicero. La startup vendió un exprimidor de 400 dólares que hacía exactamente lo mismo que exprimir con las manos una bolsa de jugo propietaria. Era una «solución» a un problema que no existía, diseñada por personas tan aisladas de la realidad cotidiana que no se dieron cuenta de la obviedad de su propuesta absurda.

Lopatto documenta una epidemia de casos similares. Elon Musk maravillándose de la complejidad de las manos humanas, ignorando siglos de anatomía artística, cirugía y neurociencia. Palmer Luckey afirmando que «nadie había hecho una autopsia» del proyecto One Laptop Per Child, cuando existe literalmente un libro entero sobre el tema. La arrogancia no es mala intención; es una consecuencia de silos profesionales donde el prestigio social depende de creerse el primero en descubrir lo evidente.

Cuando la tecnología dejó de resolver problemas

El giro conceptual que describe Lopatto ocurrió después de la crisis financiera de 2008. Antes, quienes hacían software entendían que su trabajo era identificar una necesidad y llenarla. Después, los emprendedores comenzaron a creer que su trabajo era «inventar el futuro», y que los consumidores tenían la obligación de adaptarse.

Steve Jobs, el ícono que muchos imitan mal, sí inventó el futuro —pero basándose en necesidades reales. El iMac ganó porque era fácil de usar. El iPod triunfó porque era más cómodo que cargar discos. El iPhone revolucionó porque tenía la App Store. Cada producto ofrecía una propuesta de valor clara para personas normales, no solo para entusiastas tecnológicos.

Los emprendedores actuales olvidaron esa lección. NFTs, metaverso y los cascos de realidad virtual no resolvían problemas de mercado. Eran vehículos para enriquecer a inversores y empresas. Los NFTs permitieron a los fondos de capital riesgo descargar inversiones rápidamente. El metaverso prometía enriquecer a Meta trasladando toda la socialización en línea, donde podría ser vigilada y monetizada. Cuando fue la última vez que viste a alguien con unas gafas Vision Pro o escuchaste hablar de un Bored Ape con relevancia cultural?

La IA: ¿distinta o más de lo mismo?

Lopatto es cautelosa con la IA. Reconoce que, a diferencia del metaverso, los LLMs sí tienen adopción masiva —al menos mientras son gratuitos. Pero cuestiona el caso de uso real para la mayoría de personas.

«Los LLMs son, en el mejor de los casos, una tecnología empresarial que puede hacer más fácil ciertos tipos de organización de datos o programación. Esto casi no tiene nada que ver con la vida de la mayoría de la gente.»

Señala el uso real más extendido: hacer trampas en el colegio. Para adultos, buscar información —reemplazando a Google Search, que venía degradándose durante años. Pero incluso ese uso tiene problemas estructurales: los LLMs generan resultados frecuentemente inexactos y a veces plagiados, mientras matan los sitios web de los que extraen información. Si nadie puede ganarse la vida creando contenido de calidad, ¿de dónde sacarán los modelos su conocimiento?

La eficiencia no siempre es deseable

Una de las observaciones más agudas de la columna es que hay lugares en la vida donde la eficiencia no es deseable. Planificar unas vacaciones, para muchas personas, es parte del placer: navegar información sobre un lugar, imaginar actividades, hablar con amigos que ya han estado allí. La anticipación agudiza el disfrute. Automatizar eso con IA no mejora la experiencia; la empobrece.

Igual con la música. Los modelos generativos de música parten de la idea de que hay gente que quiere crear música pero no ha aprendido a tocar un instrumento. Lopatto responde: es probable que haya muy pocas de esas personas. Los músicos no «acaparan la creatividad»; son personas a las que les gusta hacer música. El resto simplemente disfruta escuchando, lo cual es un fin en sí mismo.

El lugar donde la música generada por IA es realmente útil, señala, es para estafadores que quieren colocar tracks en listas de reproducción de Spotify, acumular reproducciones y ganar dinero. Similarmente, el mercado de autoedición está inundado de «slop» de IA, no porque la gente quiera expresarse, sino porque es fácil engañar a otros para que compren basura en Amazon.

El verdadero problema: desconexión de la realidad

Lopatto concluye que la raíz del problema es simple: los líderes tecnológicos no tienen mucho en común con la gente normal, y no han pensado mucho en cómo vive la gente común o qué valora. En su lugar, se han «drogado con su propio producto»: escuchando podcasts de VC, asustándose por los agentes de IA, y cada vez más desconectados de la realidad.

El resultado es que Silicon Valley sigue intentando imponer futuros que los consumidores no quieren. Un VC incapaz de la autoreflexión nunca notará que sus apuestas sobre el futuro del consumo fallan exactamente de la misma manera cada vez. No puede notarlo, porque su experiencia no es representativa de lo que la persona ordinaria quiere o necesita.

La frase final de la columna es una advertencia: quizás la verdadera manera de dar forma al futuro no sea dictárselo a los consumidores. Quizás sea más simple: dar a la gente lo que realmente quiere.