La IA como potenciador de la creatividad humana, pero nunca como un sustituto

La irrupción de la inteligencia artificial generativa (GenAI) ha desatado un debate global sobre el futuro de la creatividad. Sin embargo, lejos de las narrativas que anuncian el reemplazo de la ingenuidad humana, la evidencia científica posiciona a estas tecnologías como una poderosa herramienta de aumento cognitivo. Un metaanálisis exhaustivo realizado por Holzner et al., que revisó 28 estudios con más de 8,000 participantes, arrojó un hallazgo clave: la colaboración entre humanos e IA supera significativamente el rendimiento creativo de los humanos que trabajan solos. Wow!!!!!

El verdadero potencial no reside en la automatización, sino en la simbiosis. La máquina ofrece una capacidad de procesamiento y combinación de patrones a una escala sin precedentes, pero es la intención estratégica, la comprensión del contexto cultural y el juicio crítico del ser humano quienes guían este poder generativo. La creatividad humana aporta elementos irreemplazables como la intuición, la sensibilidad ética y la capacidad de dotar de propósito y significado a las creaciones.

Este artículo delinea cinco estrategias prácticas, fundamentadas en investigaciones y casos de estudio, para aprovechar la IA generativa como un socio estratégico y potenciar su propia creatividad de manera efectiva. A continuación, exploraremos cómo transformar esta colaboración en una fuente de innovación sin precedentes.

Los problemas de los modelos grandes de lenguaje (LLM), en los que se basan aplicación de IA Generativa como Chat GPT y Gemini, son varios e importantes para la evolución de la tecnología, entre ellos: (1) No son capaces de recordar nada de la interacción con un usuario más allá de una ventana contexto, es decir, llega un momento en que el lenguaje olvida porque no le cabe nada más en su memoria, y cada vez que inicias una conversación nueva, no sabe nada del resto de conversaciones; (2) No aprende nada nuevo de la interacción. Esto sólo se puede lograr con técnicas de fine-tuning y los resultados no son buenos, por experiencia; (3) No pueden mejorar su propia forma de aprender y (4) Intentar actualizar la memoria a largo plazo de los LLM rompe lo anterior.

En este contexto tan limitante para la tecnología (que parecía estar tocando techo), investigadores de Google acaban de publicar un paper con nuevos elementos que parecen solucionar los problemas anteriores. Se trata de una nueva arquitectura que mejora lo anterior y que se llama “Nested Learning” (NL). Esta arquitectura introduce avances técnicos como procesos de optimización por anidación, optimizadores de memoria y sistemas automodificables que permiten que: (1) La IA tiene memoria sobre tus conversaciones (2) La IA se adapta a ti (3) La IA aprende (4) La IA aprende a aprender.

Sí, ya sé que el titular es algo extraño, pero es la frase con la que comencé presentando ayer el Demo Day del proyecto DesafIA. Este proyecto de Innovación Abierta es un ejemplo de colaboración entre emprendedores, organizaciones empresariales y el Ayuntamiento de Madrid para promover la innovación en la ciudad.

Ayer se presentaron los resultados por parte de las startups de los ocho pilotos desarrollados para solucionar ocho problemas empresariales, utilizando la Inteligencia Artificial como tecnología transversal a todos ellos. Quiero felicitar el trabajo de todos los equipos representados por sus líderes, como son Alejandro González Gallardo, Alvaro Ortiz-Echagüe Tiagonce, Mar Pujadas, Victor Manuel Moran Rodriguez, Álvaro David Ortiz Marchut, Luis Aparicio, Vicente Agost Alcón y Germán Lahera. Felicidades por el trabajo realizado, esto es sólo un paso más.

En el evento, además de los bloques de los emprendedores, contamos la asistencia de Marco Bermudez Naveiras un joven chaval con varias iniciativas empresariales en el mundo de la IA Generativa para la construcción de puentes, que ha creado un movimiento de jóvenes emprendedores. Una brutalidad con tan sólo 14 años.

Además, contamos con la clausura de Angel Niño, que decir de una persona a la que admiro por su buen hacer en la ciudad de Madrid, y por su gran conocimiento del mundo de la tecnología y la digitalización. Mil gracias!!!!

Y gracias también a Sergio Madero Aparicio y Leyre Villaizan Herrero, unos cracks!!!! Y por supuesto a Patricia Sarasola y Manuel Enrique Lopez Galan, padres de la criatura!!!

Empecé con la termodinámica y la innovación, y clausuré diciendo: “Esto no es el final de nada, sino el principio de todo, el principio de DESAFIA 2026”. Espero que esto os sirva a muchos…😉

Hasta ahora teníamos la idea de que los modelos de lenguaje como Chat GPT o Gemini eran cajas negras, es decir, que no entendíamos bien lo que ocurría en su interior a la hora de generar la salida. Sin embargo, un artículo de investigación muestra evidencias de que esto no es así.

Un grupo de investigadores de universidades europeas demuestran que en los LLMs, lejos de ser algoritmos de caja negra, se puede conocer el prompt de forma exacta si accedemos al estado interno de los nodos. Me explico, aún no podemos el prompt de entrada conociendo la salida, pero si podemos conocer el prompt de entrada accediendo al estado de los nodos del algoritmo. De hecho, los investigadores han desarrollado SIPIT (Sequential Inverse Prompt via ITerative updates), un algoritmo capaz de saber el prompt de entrada consultando los nodos del LLM.

Esta es una de las ideas de Byung-Chul Han, nuevo Premio Princesa de Asturias y uno de los filósofos más influyentes del siglo XXI.

El año pasado leí uno de sus libros más celebres “La sociedad del cansancio”, y esta año 2025 leí también su libro “Vida contemplativa”. De la lectura de ambos libros publiqué varios artículos con diferentes reflexiones que os dejo más abajo, pero de cuyas ideas podría destacar las siguientes:

Las empresas que practican la innovación de forma recurrente están muertas pero aún no lo saben. La innovación es crucial para mantener la continuidad de toda empresa, y si no, analiza las empresas del SP500 en los últimos 25 años. La mitad de ellas ya no existen. ¿Qué es lo que falla? La innovación, sin duda. Si no cambias cuando todo lo que te rodea cambia, ya no aportas valor, y si no aportas valor desapareces.

Siempre ha ocurrido en el ámbito digital que los emprendedores busquen huecos en el mercado que las grandes empresas tecnológicas dejen pasar de largo al inicio. Es común que un emprendedor desarrolle un producto, y al tener un éxito relativo, la gran empresa tecnológica decide sacar una función más en su plataforma tecnológica (incluso a coste cero) que es justo el producto completo del emprendedor provocando su cierre.

Esto tiene un nombre y se llama “Sherlocking”, término que viene de un caso en que Apple copió una aplicación llamada Sherlock. En el contexto de la Inteligencia Artificial es habitual y podemos ver muchos ejemplos.

Este el caso de Jasper o Copy.ai, que se posicionaron como líderes en la generación de textos de marketing y Copywriting usando modelos de lenguaje, que luego ChatGPT y otros grandes como Microsoft copiaron generando un gran problema para los emprendedores. Otro caso es el de Onfido, empresa que utilizaba la IA para verificar la identidad de personas que más tarde adoptó AWS o Azure dentro de sus plataformas. También interesante el caso de emprendedores que se lanzaron a leer PDFs y tratarlos con IA o aquellos que lanzaron productos en el que a través de una foto personal sus sistemas te hacian variaciones para usos profesionales. Todos ellos cerrados porque los grandes han introducido en sus sistemas dichas funciones.

Esta misma semana hemos visto un ejemplo de Sherlocking, y es que Open AI ha lanzado Agent Builder,, un sistema para el diseño de automatizaciones y agentes de IA que pone muy en peligro el modelo de negocio de n8n. Agent Builder ha copiado la forma en que herramientas como n8n o Make diseñan agentes de IA, y lo hace a un coste prácticamente cero. Es cierto que n8n y Make te ofrecen la libertad de trabajar con muchos modelos LLM y Agent Builder no, pero quizás no sea suficiente para sobrevivir.

Si eres emprendedor, mis recomendaciones son: (1) No construyas un producto que solo haga una cosa (como resumir PDFs), construye una solución vertical y altamente integrada con otros servicios o plataformas; (2) Que tu producto esté sustentado en datos que sólo tu tengas. Los datos particulares son el gran valor que las grandes tecnológicas no tienen. Estrategias de Small Data; (3) Priorizar el canal. Si el valor principal de su aplicación está en la funcionalidad, será copiada, en cambio, si el valor está en dónde y cómo se distribuye, es más difícil de replicar; (4) Ajustar los modelos. Las grandes no entienden todos los negocios o sectores, ajusta el modelo con técnicas de Fine Tuning o RAG gracias al conocimiento que tienes. Si el modelo se hace mejor, tu producto tiene que ser mejor sin hacer nada.

Conclusión: busca lo que no ellos no quieren, busca ser mejor gracias a sus evoluciones, y no te centres en una funcionalidad. Integra y conoce bien tu cliente, y tu sector industria.

La Innovación Abierta consiste en que una organización, ya se pública o privada, busque formas de crear nuevos productos o procesos que tengan un impacto positivo en la cuenta de resultados de la empresa, y lo haga a través de agentes externos como universidades, centros tecnológicos o startups.

En alguna ocasión te he contado que desde hace unos meses colaboro en EL proyecto de DESAFIA MADRID promovido por el Ayuntamiento de Madrid, y dirigido por Wayra y Gobe. Se trata de un proyecto de Innovación Abierta en el que 4 corporates y 4 organizaciones públicas buscan la innovación ayudados por 8 startups centradas en Inteligencia Artificial.

EVIDENCIAS DE QUE EL MODELO FUNCIONA

👉En uno de los proyectos, una gran empresa de construcción a visto como ha reducido drásticamente el tiempo de desarrollo de un Gantt de proyectos de construcción gracias a que la IA es capaz de analizar una licitación, y a través de un sistema de agentes, dar como salida dicho Gantt.

👉En otro de los proyectos, se ha conseguido aumentar la productividad de los empleados de uno de los más grandes mercados de Madrid, con un sistema capaz de leer albaranes de entrega de mercancia, y con una IA, establecer reglas para convertir el albarán en datos de entrada digitales con un porcentaje muy pequeño de errores.

👉 En otro caso, se ha conseguido desarrollar un sistema que toma las imágenes de Streetview y la IA es capaz de analizar si un árbol se mete en el balcón de una casa o está obstruyendo las visibilidad de señales de tráfico o farolas.

Así te podría contar los ocho casos, pero lo que quiero decirte es que, tanto organizaciones públicas como privadas, han encontrado nuevas formas de hacer las cosas con Inteligencia Artificial que nunca antes habían pensado. La Open Innovation te da justo eso, una nueva forma de solucionar problemas que no se te habría ocurrido sin abrir tu procesos de innovación hacia fuera.

Conclusión: No te quedes sólo en lo interno, abre tu mente y tu organización hacia fuera. Un visión externa no sesgada por el día a día de la empresa puede tener un valor incalculable.

El jueves y viernes pasado disfrutamos debatiendo sobre comercio internacional en Exporta Castilla-La Mancha 2025, realizado por Instituto de Promoción Exterior de Castilla – La Mancha (IPEX) en colaboración con ACOCEX (Asociación Española de Profesionales de Comercio Exterior).

Inaugurado por el presidente de Castilla-La Mancha, Emiliano García-Page, quien anunció un incremento presupuestario del 21% en 2026, Exporta ha sido un punto de encuentro de empresas exportadoras, consultoras de internacionalización, estudiantes de Universidad de Castilla-La Mancha que amablemente nos acogió, los compañeros de la red exterior del IPEX en China, Japón, Alemania, Hong Kong y Estados Unidos.

Como idea principal, la IA ayuda sobre todo a las pequeñas y medianas empresas, a iniciarse en la exportación de sus productos y servicios, y la IA ayuda en todo el proceso, desde análisis de mercado, hasta prospectiva de mercados y nichos, así como en procesos de marketing y operaciones, llegando incluso a establecer alternativas logísticas bajos criterios de eficiencia, costes y riesgos.

Demis Hassabis, CEO de Google DeepMind, es más que un pionero en el campo de la IA, es el creador de una visión estratégica a largo plazo cuya misión no es solo construir sistemas de IA más potentes, sino utilizar la IA como la herramienta definitiva para acelerar el descubrimiento científico y resolver los problemas más complejos de la humanidad. En una entrevista reflexiona sobre los avances y el futuro de la inteligencia artificial.