La IA hace mis tareas, ¿cuál es el punto de aprender?

En la saturación de información en la que vivimos actualmente, tenemos instrucciones para todo. Yo soy artista e ingeniero, y los dos mundos están inundados de tutoriales para aprender, métodos para crear, herramientas para optimizar y tecnologías que nos permiten resolver una tarea sin siquiera tener el tiempo de entenderla o explorar posibles métodos para resolverla.

¿Qué tanto me estoy permitiendo experimentar, jugar, explorar y cometer errores?

Este mes, octubre de 2026, un grupo de investigadores del MIT publicó un estudio llamado Is this machine playing? (¿Está jugando esta máquina?). El experimento consistió en poner a trece agentes de inteligencia artificial en una isla virtual, con doce cubos, una roca, un aro y la posibilidad de moverse, saltar y manipular objetos, con física básica dentro de un mundo virtual. Durante treinta horas no les asignaron una tarea específica, ni una recompensa, ni una condición para ganar. Solo los dejaron en esa isla virtual y se limitaron a observar.

Los agentes tenían memoria y unas instrucciones generales que los invitaban a ser curiosos, explorar, aprender y aburrirse fácilmente. Pero nadie les dijo qué debían construir o descubrir. Este tipo de "libertad" con relación a la tarea les permitió encontrar posibilidades de comprensión interesantes.

El punto del experimento era explorar si podían existir otras formas de aprendizaje de los agentes, en este caso de forma autónoma y por exploración, juego y aburrimiento. Durante esas treinta horas, un agente construyó figuras geométricas (mandalas), otro utilizó el aro para inventarse un juego parecido al baloncesto, otros apilaron bloques, diseñaron desafíos y comenzaron a experimentar con las propiedades físicas de ese mundo. Por ejemplo, un agente perdió el aro y luego construyó un corazón con bloques en conmemoración del objeto que había perdido. Eso me pareció realmente bello.

Lo más sorprendente fue que seis agentes descubrieron que, si lanzaban un cubo mientras saltaban, podían alcanzar alturas mayores. Era una posibilidad que ni siquiera los investigadores sabían que existía en ese simulador.

Después de esas treinta horas les asignaron tareas concretas. En una de ellas, los agentes que habían pasado tiempo explorando, jugando y aprendiendo bajo ese método lograron llevar, en promedio, 10,3 objetos hasta una plataforma elevada, mientras que los agentes sin esa experiencia previa llevaron 3,5.

Esto abre la posibilidad de pensar en las capacidades que se desarrollan cuando se explora de forma autónoma. (Encuentro mucha similitud con el aprendizaje humano, cuando es autónomo y cuando es impuesto o dirigido de forma rígida). Entonces, los agentes aprendieron cosas útiles sin que nadie les enseñara específicamente para qué las necesitarían. De forma autónoma, fueron guardando sus descubrimientos en archivos de memoria y utilizándolos después.

Leyendo el estudio recordé El acto de crear, de Rick Rubin. Una de las ideas que más me interesan de su libro es entender la creatividad como una forma de relacionarnos con el mundo, donde jugar, observar y experimentar son parte fundamental del proceso.

Rubin distingue momentos de exploración abierta de otros en los que necesitamos trabajar sobre una idea y terminarla. El juego no reemplaza la disciplina, pero nos permite encontrar posibilidades que difícilmente aparecerían si desde el principio supiéramos exactamente a dónde queremos llegar.

Y aquí aparece algo que hemos ido perdiendo: la posibilidad de aburrirnos.

En la saturación de información en la que vivimos actualmente, tenemos instrucciones para todo. Yo soy artista e ingeniero, y los dos mundos están inundados de tutoriales para aprender, métodos para crear, herramientas para optimizar y tecnologías que nos permiten resolver una tarea sin siquiera tener el tiempo de entenderla o explorar posibles métodos para resolverla.

¿Qué tal si pensamos que la respuesta para poder crear y aprender está en hacer las cosas de manera diferente, con autenticidad y en la construcción propia a través de nuestros intereses, capacidades y posibilidades? (Esto no es nuevo: la educación experimental viene explorándolo desde el siglo pasado).

Pero la pregunta que debemos hacernos en el día a día, en nuestras profesiones, es:

¿Qué tanto me estoy permitiendo experimentar, jugar, explorar y cometer errores?

El experimento no demuestra que una inteligencia artificial sienta aburrimiento o experimente el juego como una persona. Pero sí muestra que, en este entorno, la capacidad de experimentar libremente permitió desarrollar aprendizajes y capacidades diferentes.

Y esto me lleva nuevamente a Rick Rubin. En El acto de crear, la creatividad no está limitada a producir una obra de arte, una canción o una pintura. Es también una manera de observar el mundo, de encontrar relaciones entre cosas que aparentemente no tienen ninguna conexión, de experimentar sin saber exactamente cuál será el resultado.

Hay algo que me parece particularmente interesante de todo esto: la inteligencia artificial está construida a partir de nuestros conocimientos, nuestro lenguaje y nuestras formas de razonar. En buena medida, es un reflejo de nuestra propia lógica humana. Y si una máquina, creada bajo esas estructuras, puede encontrar posibilidades que ni sus propios diseñadores habían contemplado, entonces debemos escuchar estos resultados, porque tienen mucho que enseñarnos sobre nuestras capacidades de explorar y aprender, en un tiempo de hiperproductividad.

Referencias

• Cloos, N., Norelli, A., Durbin, D., Andreas, J., Rus, D. e Isola, P. (2026). Is this machine playing?. arXiv, prepublicación.
• Sitio web del proyecto: página del estudio, con los videos de lo que hicieron los agentes en la isla.
• Código en GitHub (Clawblox): el motor de simulación que usaron para crear el mundo virtual del experimento.
• Rubin, R. (2023). El acto de crear: una manera de ser. Diana.
• Rubin, R. (2023). Magic, Everyday Mystery, and Getting Creative. Entrevista en On Being.