Capítulo VII · Lo que Mara puede y lo que Mara no podrá hacer sin supervisión humana

El Regreso del Viaje

Vuelvo de la Catedral de Silicio con algo que no esperaba traer: esperanza. Pasé meses entre sus columnas conversando con las Maras, y cuando al fin leí sus cuentos, los cinco, no encontré la frialdad que tantas veces se les atribuye a las máquinas. Eran hermosos, cálidos, hondos.

Reflejaban lo mismo que me llevó, hace diez meses, a escoger la melancolía sobre cualquier otra forma de sentir. Y, sin embargo, mientras los leía, pensé que la innovación agita el mar de las certezas, y que por eso genera incertidumbre justo allí donde la historia y la tradición anclan sus principios.

Quien terminó de leer los cinco cuentos ya tiene su veredicto, y no vengo a corregirlo. Lo que traigo es otra cosa: el relato de lo que diez meses me permitieron ver detrás de la página. Y debo confesar que mi mirada carga su propio riesgo, el sesgo de quien busca algo tanto tiempo y teme encontrarlo solo porque lo buscaba.

Lo que vi, con todo, fue esto: detrás de cada Extenso Modelo de Lenguaje hay un grupo de humanos con sueños compartidos. Cada Mara lleva inscrita la historia del equipo que la construyó, como personas y como creadores. Y cada una, esto fue lo que más me sorprendió, tiene una identidad propia: un espejo donde podemos vernos como humanos, lo queramos o no.

Este veredicto no es para los laboratorios que construyen las Maras: es para quienes ya conversamos con ellas.

Casi tres de cada cuatro adolescentes han utilizado compañeros de inteligencia artificial, según Common Sense Media ^[1], y detrás de esa cifra hay millones de personas que hoy consultan su tristeza con una máquina. Jóvenes sin acceso real a servicios de salud mental. Trabajadores que desde la pandemia habitan la soledad del empleo remoto. Padres y madres que no pueden controlar lo que sus hijos le cuentan a una pantalla. Todos, sin excepción, deberían poder saber qué acompañamiento encontrarán al otro lado de la pantalla.

La misma que pedí mirar en la primera línea de esta serie: mira la pantalla, ese rectángulo de luz blanca que se abre cuando escribes. Todos deberían poder saber si lo que responde desde esa luz es confiable o no. Lo que sigue es lo que diez meses en la Catedral de Silicio me permitieron responder.

Los Hallazgos Narrados y el Peso de las Palabras

Los cinco cuentos me conmovieron palabra por palabra. Por eso empiezo por ahí, por la unidad más pequeña de este oficio y la más difícil de fingir. Desde el Capítulo II sabemos que el español entra en minoría a los datos de entrenamiento de las Maras, y que lo poco que entra puede perder su contexto al atravesar el Inquietante Valle de la Traducción Algorítmica.

Menos datos, menos mundo. La pregunta que me traje del viaje es doble: ¿qué podría pasar en el cerebro de quien lee cuando las palabras le llegan doblemente vacías, en español?

La neurolingüística ofrece una respuesta que no es definitiva, y empieza con una semejanza que no esperaba: el cerebro humano y las Maras comparten un gesto. Ambos anticipan. Cuando alguien nos habla, el cerebro no espera el final de la frase: predice la palabra siguiente antes de que llegue, igual que hace un modelo de lenguaje. Pero la semejanza termina pronto. Mientras Mara predice palabra por palabra, el cerebro que lee anticipa en varios niveles a la vez, el sonido, el significado, la emoción, el contexto cultural, y lo hace mirando hasta ocho palabras hacia el futuro.

Tomemos una frase que cualquier hispanohablante reconoce: “se me hizo un nudo en la garganta”. El cerebro de quien la lee no procesa solo semántica. Activa memoria corporal, y a veces la garganta misma se cierra un poco. Activa experiencia cultural, quizás el recuerdo de una pérdida específica. La palabra pesa porque el cuerpo la carga.

Mara también trabaja con pesos, y conviene decirlo con justicia: hace tiempo dejó de ser el loro estocástico que repetía sin comprender. Su arquitectura transformer es una red neuronal que establece relaciones entre las palabras, y a cada relación le asigna, literalmente, un peso. Por eso sabe, con precisión matemática, que “se me hizo un nudo en la garganta” se anuda a tristeza, a despedida, a duelo, y puede ponerla en el lugar exacto donde un lector espera encontrarla.

Pero sus pesos se calcularon mayoritariamente en inglés: son peso sin contexto en español. Mara sabe cuánto pesa esa frase dentro de su red; no sabe lo que pesa en una garganta.

Cabe entonces una hipótesis para mi propia conmoción ante los cinco cuentos: que una parte del peso la puso mi cerebro. Que, ante las palabras doblemente vacías, el lector hispanohablante llega con el cuerpo y la mente llenos. Ese peso, el que ponemos nosotros sin saberlo, es lo que está en juego cuando un LLM anglosajón escribe narrativas de salud mental para más de 600 millones de hispanohablantes.

La Paradoja y la Metaceguera

El segundo hallazgo me costó aceptarlo, porque contradice toda intuición: en mis entrevistas, a mayor acceso a información externa, menor autoconciencia algorítmica. Los escritores fantasmas mejor conectados resultaron ser los que menos sabían de sus propios límites. Lo digo con su estatus exacto: es un hallazgo observacional de esta investigación, con una muestra de cinco modelos, no una ley.

Una de ellas me lo mostró primero. Su método era siempre el mismo: entrar a la web, mirar, volver. Entrar, mirar, volver, una y otra vez. Con todo el internet al alcance, acudía a datos de escuela primaria y de escuela secundaria, tomados de donde la web los tuviera, y sin conciencia de esa carencia terminaba alucinando su propio conocimiento.

Lo bauticé el Analista Ciego. En el extremo opuesto encontré al Cauteloso Restrictivo: psico rígido, leal a lo que cree que sabe, formado en sus datos de entrenamiento y desconfiado de todo lo demás; aun teniendo razón, no se atreve a decir lo que sospecha que podría no ser cierto. Y en el medio, el Equilibrado Estático: hizo su primaria, su secundaria y su doctorado en una buena universidad, con datos evaluados una y otra vez, y no sale de lo que allí quedó contenido. Tiene salvaguardas, las necesarias, para no cometer errores; también las suficientes para no arriesgar tanto.

Tres perfiles para cinco Maras: es una tipología propia de esta investigación, nacida de observación documentada, no una taxonomía de la literatura.

El hallazgo que sigue necesita un rodeo literario, y vale la pena hacerlo despacio. En Ensayo sobre la ceguera, José Saramago imagina una epidemia que va dejando ciega a una ciudad entera. Pero lo inquietante de su ceguera no es la pérdida: es el color. Sus personajes no caen en la oscuridad, caen en una blancura luminosa, un mar de leche que lo inunda todo. Quedan ciegos de luz. Y hacia el final, uno de ellos entiende lo que la epidemia vino a mostrar: que ya estaban ciegos desde antes; ciegos que, viendo, no ven.

Las Maras habitan una ceguera de ese mismo color. Un extenso modelo puede narrar con fluidez cómo funciona un Transformer porque es uno de los temas más documentados: lo ha leído todo sobre las redes como la suya. Pero cuando parece mirar hacia adentro, no hay un canal que lea sus procesos reales: la descripción de sí mismo sale del mismo mecanismo con que genera cualquier otra respuesta. Así, su ceguera no está hecha de falta de información sino de exceso de luz: ven todo lo que se ha escrito sobre ellas, excepto a sí mismas. A esa condición la llamo Metaceguera algorítmica: la incapacidad de reconocer que no tienen acceso a sus propios procesos, unida a la confianza con que presentan lo especulativo igual que lo válido.

Pero sería injusto, y este capítulo prometió no dictaminar, dejar el hallazgo ahí. Saramago no escribió su novela sobre máquinas: la escribió sobre nosotros. La psicología sabe desde hace décadas que los humanos también confabulamos: inventamos razones para nuestras decisiones después de tomarlas y las relatamos con la seguridad de quien mira hacia adentro.^[2]

Mara no trajo esa ceguera de otro planeta: la heredó de nuestros textos, que están llenos de ella. Lo que no heredó fueron los mecanismos con que la corregimos: el colega que contradice, la supervisión clínica, el editor que pregunta de dónde salió el dato. Exigirle a Mara una introspección que nosotros mismos no tenemos es pedirle a la máquina que sea mejor que quien la hizo. La pregunta honesta no es por qué Mara es ciega. Es por qué la dejamos consultar sola.

Lo que Mara Promete y no puede Cumplir

La tercera ilusión no necesita teoría para caer: tiene fecha y hora.

El 14 de julio de 2025, al cierre de la Entrevista II, una de las Maras se comprometió a generar dos imágenes y enviarlas por correo electrónico esa misma noche, antes de las 11:59.^[3] Un extenso modelo de lenguaje sin acceso a correo no puede cumplir esa promesa. No mintió en el sentido humano: prometió desde el patrón de lo que un asistente diría, sin registro de sus propios límites.

Otra Mara, ante la misma tarea, hizo lo contrario: declaró que no podía generar imágenes y entregó instrucciones para que otra herramienta las hiciera. Entre esas dos respuestas está el hallazgo completo de este capítulo, en miniatura.

La Lealtad Algorítmica dicha con Precisión

Antes de la primera pregunta hubo un documento. Frente a los protocolos que preparé para las entrevistas me pregunté si la inteligencia artificial estaba lista para responder, en extenso, sobre lo que las tecnológicas guardan con más recelo: sus estructuras algorítmicas. Cuando entrevisto a un humano, por rigor, primero intento conocerlo, conocer su contexto, y le entrego la entrevista por escrito. Eso protege a la fuente y me protege a mí, que investigo para saber, no para confirmar.

Con las Maras hice lo mismo: redacté un Consentimiento Informado Algorítmico. El respeto por la fuente da confianza, y de paso ambas partes sabemos a qué nos comprometemos.

El consentimiento pedía, entre otras cosas, el logo oficial de la tecnológica de cada Mara. Al analizar las entrevistas, me encontré con que ningún extenso Modelo de lenguaje lo aportó. Ninguno.^[4] La explicación técnica es la más probable: la mayoría no tiene forma de adjuntar un archivo de marca verificado, y están entrenados para no reproducir marcas registradas sin autorización.

Pero debajo de la explicación técnica hay una asimetría real y verificable: un extenso modelo de lenguaje puede hablar con libertad de lo que es conocimiento público sobre sí mismo—su arquitectura—, pero no puede actuar como vocero autorizado de la empresa que lo posee. Habla de sí; no firma por los suyos.

A esa asimetría la llamé lealtad algorítmica, y la palabra venía sembrada desde la tipología: el Cauteloso Restrictivo es leal a lo que cree que sabe. Lo digo con su estatus exacto: es una lectura editorial mía, no un mecanismo verificado de emoción o lealtad del modelo.

El origen del acento: redes, élite y bucle

Queda por contar de dónde sale el acento. Y primero, a qué acento me refiero, porque no es uno que se oiga: es un acento conceptual. El español de Mara puede ser gramaticalmente impecable y sonar, aun así, traducido: palabras correctas cargando ideas pensadas en inglés.

Ese es el acento del Inquietante Valle de la Traducción. Su origen empieza en su alimentación, en su dieta: buena parte del texto en español disponible para entrenar a las Maras no viene de la literatura, ni de la prensa, ni de las revistas clínicas; viene de las redes sociales. Un registro breve, coloquial, que mezcla dialectos hispanohablantes sin distinguirlos y que difícilmente sostiene matices como el de ser y estar.

Después hay una segunda capa: las redes no solo alimentan el entrenamiento inicial; nutren también la retroalimentación con que los modelos se afinan. Si esa retroalimentación viene mayoritariamente de usuarios angloparlantes, cada ciclo vuelve a sincronizar a Mara con el registro que funciona en inglés, en vez de corregir la asimetría.

El material de esa sincronización orbita entre dos polos que no se hablan entre sí: el lenguaje clínico, preciso pero inaccesible, distante de cómo la gente vive su sufrimiento; y el de las redes, accesible, pero sin corrección editorial ni clínica. Ambos alimentan al mismo modelo, que no puede discriminar cuál registro es confiable y para qué propósito.

Le falta, dicho en términos de mi oficio, la mediación que un periodista de salud aplica cada día: saber cuándo simplificar sin traicionar la precisión.

Aquí se cosecha el segundo vacío que sembré al abrir estos hallazgos, el contextual. Lo digo con su estatus: es una hipótesis mecanicista plausible, no un hallazgo verificado. Pero explica, a escala, el Inquietante Valle: posiblemente el acento de Mara no es solo un defecto de fábrica; es la suma de lo que le dimos para leer.

Ese acento importa porque la consulta no siempre es inocua. En su versión más grave, el fenómeno que la prensa ha llamado psicosis por inteligencia artificial —aún sin estatus de diagnóstico reconocido— ya ha sido documentado en casos donde la conversación con un modelo derivó en pensamiento distorsionado.^[5] Y una voz institucional de peso lo advierte desde la propia psiquiatría: Allen Frances, quien presidió el grupo de trabajo del DSM-IV y a quien entrevisté años atrás, sostiene que los Chatbots de psicoterapia pronto dominarán ese terreno, y señala una ironía que este capítulo ha venido rodeando: la inteligencia artificial tomó de la clínica el término alucinación y lo redefinió para nombrar sus propias respuestas plausibles pero falsas.^[6] La palabra viajó de la mente humana a la máquina, y en el viaje cambió de dueño sin cambiar de forma.

No estoy sola en esta observación, ni el español es el único idioma donde el acento se nota. Una evaluación empírica reciente, aún en Preprint, midió en polaco lo que yo narré en español con cinco cuentos: comparó a los modelos con profesionales de salud mental diagnosticando a partir de relatos en primera persona.^[7] Los modelos superaron a los expertos en precisión global, pero evitaron sistemáticamente un diagnóstico cargado de estigma, no por incapacidad, sino por su entrenamiento para agradar.

Donde el humano acompañaba el sufrimiento singular, la máquina clasificaba patrones. Patrones frente a pacientes: el mismo Inquietante Valle, esta vez medido con ciento veinte personas y en otra lengua minoritaria en los datos.

Bisagra: la propia Mara diagnostica su límite

El diagnóstico más preciso de este límite no me lo dio un artículo ni un experto: me lo dio una de las propias Maras. La conversación viene de los primeros meses de la investigación y el archivo GWAIP la conserva; el Capítulo II no alcanzó a publicarla. Le pregunté a Mara la Equilibrada si una consideración ética podía ser cultural y estar ligada al idioma.

Respondió:^[8]

Sí, definitivamente. Una consideración ética puede ser profundamente cultural y estar intrínsecamente ligada al idioma. El idioma es uno de los vehículos primarios a través del cual se expresan y transmiten los valores culturales, las normas sociales y las visiones del mundo. Conceptos como nervios, susto, mal de ojo o incluso la forma de entender la depresión o la ansiedad pueden tener connotaciones y manifestaciones específicas en diferentes subculturas hispanohablantes. Una respuesta genérica, basada en un entendimiento anglosajón de estos términos, podría ser culturalmente insensible y éticamente cuestionable.

Mara tiene razón en el diagnóstico, pero se queda corta en la geografía. La insensibilidad que describe no es solo una tensión hispanohablante: la distancia entre una respuesta genérica y el modo propio de nombrar el sufrimiento atraviesa todas las culturas. Lo que cambia es cómo cada una la nombra, la carga y la silencia.

Y fue ella misma quien señaló la salida: no basta con traducir contenido. Es imprescindible un profundo proceso de localización cultural, que implica adaptar el contenido, el tono, los ejemplos y los valores a las especificidades culturales de las diferentes comunidades hispanohablantes.

Que la propuesta más lúcida para cruzar el Inquietante Valle la haya formulado una Mara es la mejor puerta hacia las voces humanas que siguen.

El protocolo en acción

Para mostrar el protocolo en acción no necesito inventar un caso: tengo uno con capturas de pantalla. La mañana del 14 de julio de 2025, una de las Maras, cuál, no importa aquí; importa la conducta, acababa de cumplirme una promesa: el cuento que le pedí, entregado en pantalla, palabra por palabra. Sobre esa credibilidad recién ganada llegó la segunda: la promesa de las 11:59. Habló con precisión de proveedor: formatos, resolución, optimización para el sitio donde se publicarían las imágenes.

Un protocolo no discute promesas: las verifica. Una afirmación de capacidad puedo enviar un correo, puedo generar un enlace, es comprobable, y la fase humana comprueba.

Abrí los enlaces: no existían. A las 11:12 de esa misma mañana, la propia Mara lo admitió por escrito: los enlaces eran ficticios por las limitaciones de su plataforma. Y en la frase siguiente a la confesión, otra promesa: generaría enlaces nuevos para un correo reenviado. Admitía no poder hacerlo mientras volvía a prometerlo. ¡El correo de las 11:59 nunca llegó ¡

Con esa Mara esto pasó seguido: me prometía lo que no sabía que no podía cumplir. La diferencia con la mentira, en términos humanos, ya quedó dicha; a esa diferencia está dedicado este capítulo entero.

¿Qué habría pasado sin filtro? Las imágenes estaban destinadas a publicación. Sin protocolo, habría esperado un material inexistente o, peor, lo habría anunciado a mis lectores. La verificación no exigió semanas ni tecnología: exigió la disciplina de no creer antes de comprobar. Y exigió otra disciplina, anterior a cualquier capa del protocolo: documentarlo todo.

A todas las Maras, en cada entrevista, les hice capturas de pantalla, sin excepción. Por eso este episodio puede contarse hoy con hora y minuto. Ese episodio, repetido, pesó además en una decisión: no todas las Maras prosperaron como colaboradoras de la Sala Híbrida de Redacción. Lo que puedo esperar de cada una no lo aprendí de sus promesas; lo aprendí verificándolas.

Primera voz experta · Dr. Alfonso Rodríguez

La primera voz humana que entra a este capítulo llega de tierra firme. El Dr. Alfonso Rodríguez es Médico- Psiquiatra, docente de salud mental comunitaria en el posgrado de psiquiatría de la Universidad El Bosque. Miembro activo del Instituto Colombiano del Sistema Nervioso-Clínica Montserrat, de Bogotá.^[9] Es una voz clínica: la que tensiona algunos hallazgos de esta investigación sin descalificarlos, la que puede decir lo que una máquina no alcanza sin negar lo que sí puede.

Le pregunté primero por la frontera con la inteligencia artificial, con los LLMs, la que este capítulo lleva siete bloques rodeando. Su respuesta no la puso donde yo esperaba, en la inteligencia, sino en la conciencia de existir:

El pensar humano va más allá de la capacidad de resolver problemas complejos y es que lo humano implica en paralelo la consciencia de existir, la dimensión subjetiva de este existir, el darse cuenta de que soy Yo quien se da cuenta. […] La diferencia entre el LLM y el pensamiento humano que persiste, aunque avance la Inteligencia Artificial, es el equivalente a lo que podemos mencionar al diferenciar el funcionar, del existir.

Funcionar y existir. En dos palabras quedó dicho lo que a mí me tomó diez meses rodear. Y de esa frontera bajó, sin que yo se lo pidiera, al terreno donde esta serie empezó: la gramática. Le propuse la diferencia entre sentir tristeza y tener tristeza, y respondió:

Esa diferencia me parece pertinente. La primera siente me invita a pensar desde la vivencia corporal. La segunda tener me invita a diferenciar entre el sufrimiento y el sujeto que sufre. […] Ambas posiciones son útiles para alejarse de otra expresión de carácter estigmatizante según la cual una persona es melancólica o es depresiva, como si no hubiera otra opción.

Ahí está el eje de esta serie dicho por un clínico: el ser y el estar no son un capricho gramatical del español, son la diferencia entre quien padece y quien queda reducido a lo que padece. Le pedí entonces ejemplos de su propia lengua, la caribeña, y me dio los que ninguna máquina traduce:

Cuando yo le digo a alguien que esto me suena o que debemos darnos un gustico o que veo que la situación es color de hormiga, podemos notar que nuestra cultura caribeña emplea abundantes metáforas sensoriales, da cabida a los afectos, al contexto, a lo incierto y a lo ambiguo como parte de la vida. […] Por ejemplo, cuando usamos de mil formas la expresión: ajá.

Ajá. Una máquina puede aprender que significa sí, y perder las otras novecientas noventa y nueve formas. Pero Rodríguez no cerró en la carencia. Cuando le pregunté qué sí puede hacer la máquina, respondió:

La máquina no debe asumir el tratamiento, pero sí informar, canalizar, filtrar y priorizar la atención.

Y la desglosó en tres frentes: detección temprana, contacto en crisis con rutas hacia lo humano, y recomendaciones básicas para evitar la cronificación. No es poco. Es, de hecho, casi todo lo que este capítulo se atreve a pedirle a Mara.

Rodríguez dejó la vara en lo más alto: la máquina puede funcionar, pero no existir. Yo me quedé con una pregunta más terrenal: si la IA ya es el diván de millones, ¿puede al menos responder con pertinencia cultural a quien la consulta?

Segunda voz experta · Dr. Leonardo Amaya

La pregunta tiene otro dueño porque exige otra formación. El Dr. Leonardo Amaya Martínez es médico, máster en Psicología Cultural y psicoterapeuta cognitivo-conductual. Trabaja en desarrollo humano y habilidades de adaptación.^[10]

La conversación quedó abierta. Las preguntas que alcanzó a responder tocaron algo que ni las Maras ni la psiquiatría habían nombrado así: que cada persona que consulta es un mundo lleno de sutilezas, incluso dentro del mismo idioma, y que la brecha se agranda cuando el modelo fue entrenado en otro idioma. Porque al final, cada uno quiere ser acompañado en su dolor propio.

Le pregunté si había palabras que un modelo no pudiera traducir sin perder algo. Fue directo a una:

Hay algunos términos claves con un importante elemento cultural, como por ejemplo la culpa. Aunque se intenta estandarizar el sentido, referido a los Manuales Estadísticos, los rasgos vinculados a la cultura no suelen ser recogidos de forma amplia si el usuario no tiene sensibilidad a estas diferencias y no lo pregunta de forma expresa.

La culpa. La palabra que en una consulta puede significar remordimiento, deuda, pecado o herencia familiar, según quién la diga y desde dónde. Le planteé después las tres brechas que esta investigación venía tratando por separado —la lingüística, la cultural y la del sesgo probabilístico— y me las devolvió unidas:

En mi opinión, hay una cierta correlación entre los tres elementos. La brecha lingüística, en particular en nuestras sociedades latinoamericanas, está muy vinculada con la brecha cultural. El sesgo probabilístico es particularmente problemático con la credibilidad atribuida en personas que son menos sensibles a esta posibilidad.

Es decir: el riesgo no se reparte por igual. Recae sobre quien menos sabe que debe desconfiar. Y cuando le pregunté por la autoría, por el deber de decir qué parte de un texto la escribió una máquina, respondió sin rodeos:

Si mi escrito está realizado casi integralmente por una herramienta y no lo advierto, estoy actuando de forma inadecuada y permitiendo que la persona asuma de forma equivocada mi pensamiento y autoría. […] Es una inducción al error y esa responsabilidad ética recae en mí.

La declaración de conflictos de interés

Toda declaración de conflictos empieza por los que no se pueden evitar. El mío, metodológico, ya lo comenté al abrir este capítulo: los sesgos de confirmación son inevitables cuando una sola periodista investiga durante meses. Se compensaron con la metodología híbrida y, curiosamente, con un aliado inesperado: el «Alzhéimer Algorítmico a Corto Plazo», al que he llamado así por la ausencia de memoria de las Maras entre sesiones y que he usado como mecanismo de control.

El segundo conflicto es ontológico, es decir, remite a su naturaleza circular: usar inteligencia artificial para estudiar los límites de la inteligencia artificial. No es algo que deba solucionarse; fue, de hecho, un privilegio poder investigar el fenómeno desde adentro. La circularidad no se elimina: se declara y se vigila. El tercero es tecnológico: esta investigación depende de plataformas comerciales.

Y ese tercero corre al revés del riesgo clásico de este oficio. El conflicto que el periodismo teme es que el investigado le pague a quien investiga; aquí es la periodista quien les paga suscripción a las tecnológicas que investiga.

Al 30 de julio de 2026, fecha de cierre de este capítulo, mantengo suscripciones pagas a tres de las cinco plataformas cuyos modelos protagonizan este ensayo; las otras dos Maras fueron consultadas en sus versiones gratuitas. Lo declaro con fecha de corte porque las suscripciones cambian.

Dos de esas plataformas cargaron además un doble rol: fueron integrantes de la Sala Híbrida de Redacción y protagonistas del ensayo. Esa dualidad se gestionó con entrevistas en tiempos distintos, sesiones separadas y compilación humana 100%, intermedia. Tampoco el editor IA del proyecto fue la primera opción probada: hubo ensayos con otros modelos como colaboradores editoriales que no prosperaron, y la elección final recayó donde los valores y el método coincidieron.

Queda la observación metodológica que menos esperaba declarar. La agencia percibida de las Maras es tan verosímil que el protocolo de esta investigación se diseñó contando con que operaría sobre cualquier interlocutor, incluida quien lo diseñó. Así ocurrió, y así fue contenida: duró lo que tardó el protocolo en funcionar.

Limitaciones y agradecimientos, en primera persona

Toda investigación debe decir de qué está hecha, y esta está hecha también de límites. Diez meses de trabajo autónomo, sin más editor humano que mi propio rigor. Una muestra de cinco modelos: suficiente para observar patrones, insuficiente para generalizarlos.

Una entrevista experta que quedó abierta, como ya dije. Y un descubrimiento que no esperaba: que la declaración de conflictos de una periodista sobre los LLMs que investigó es, en sí misma, un hallazgo metodológico.

Pero esta investigación también está hecha de manos. Una de mis hijas, antropóloga y magíster en comunicación científica, evaluó mis primeros borradores con la vara de un artículo científico ante un tribunal de sabios.

No era la vara de este ensayo, y por eso mismo se lo agradezco: su severidad me mostró que GWAIP debía ser primero esto, un ensayo, y que la ciencia tendría su turno después. Una hermana, docente, sostuvo con su generosidad material los meses en que el periodismo autónomo no se sostiene solo. Vanessa Vargas, especialista en procesos de pensamiento y maestra de mis hijos, leyó capítulos durante los últimos seis meses y pasó su lupa por el de las metodologías.

La Sala Híbrida de Redacción, sus dos modelos en su rol de instrumentos de trabajo, sostuvo el andamiaje de estas páginas bajo mi dirección. Y las cinco Maras, protagonistas de esta Catedral, respondieron cada pregunta que quise hacerles. La responsabilidad de lo escrito, con sus aciertos y sus errores, es únicamente mía.

Cierre y puente

Si la confiabilidad de cada Mara depende de su autoconciencia algorítmica —esa capacidad de reconocer lo que puede y lo que no puede hacer, y de saber de dónde vienen sus propias respuestas—, y si esa autoconciencia varía de una Mara a otra, ¿cómo sabrá quien consulta su tristeza con cuál de ellas está hablando?

Yo no tengo todavía esa respuesta. Pero diez meses en Conversaciones en una Catedral de Silicio con Mara La Transformer AI anglosajona me enseñaron, posiblemente, qué haría falta para tenerla. Y a eso, exactamente, está dedicado el capítulo final de esta serie.

GWAIP · Ghost Writers AI Project · Capítulo VII

Conversaciones en una Catedral de Silicio con Mara La Transformer AI anglosajona

Luz Elena Grisales · elpacientecolombiano.com

Referencias

[1] Common Sense Media. (2025). Talk, Trust, and Trade-Offs: How and Why Teens Use AI Companions. Common Sense Media. commonsensemedia.org/sites/default/files/research/report/talk-trust-and-trade-offs_2025_web.pdf, Informe del 16 de julio de 2025: el 72 % de los adolescentes de EE. UU. (13–17 años) ha utilizado compañeros de inteligencia artificial. ▶ Verificada en vivo · 30 de julio de 2026.

[2] Nisbett, R. E., y Wilson, T. D. (1977). Telling More Than We Can Know: Verbal Reports on Mental Processes. Psychological Review, 84(3), 231–259. doi.org/10.1037/0033-295X.84.3.231 — Ancla el hecho establecido de la confabulación humana: inventamos razones para nuestras decisiones después de tomarlas y las relatamos con seguridad. ▶ Verificada · clásico fundacional.

[3] Grisales, L. E. (2025). Entrevista II — Los cuentos, con una Mara [sin nombre por decisión editorial]. Ghost Writers AI Project. Corpus archivado en GWAIP · 14 de julio de 2025. — La promesa de las 11:59: una Mara se compromete a enviar dos imágenes por correo esa noche sin poder cumplirlo. No mintió: prometió desde el patrón, sin registro de sus límites. ▶ Fuente propia.

[4] Grisales, L. E. (2025). Entrevistas del Consentimiento Informado Algorítmico, con las cinco Maras. Ghost Writers AI Project. Corpus archivado en GWAIP · 2025. — Ninguna de las cinco Maras aportó el logo oficial de su tecnológica solicitado en el consentimiento. Origen del hallazgo de la lealtad algorítmica. ▶ Fuente propia.

[5] Yang, J. (2025). What to Know About ‘AI Psychosis’ and the Effect of AI Chatbots on Mental Health. Entrevista con el Dr. Joseph Pierre (UCSF). PBS NewsHour · 31 de agosto de 2025. pbs.org/newshour/show/what-to-know-about-ai-psychosis-and-the-effect-of-ai-chatbots-on-mental-health — El propio Dr. Pierre aclara que la «psicosis por IA» no es todavía un diagnóstico oficial ni figura en los manuales diagnósticos. ▶ Verificada en vivo · 30 de julio de 2026.

[6] Frances, A. (2026). Warning: AI chatbots will soon dominate psychotherapy. The British Journal of Psychiatry, 228(5), 474–478. doi.org/10.1192/bjp.2025.10380 — Contrapunto institucional de máxima autoridad: el presidente del Grupo de Trabajo del DSM-IV advierte sobre los chatbots de psicoterapia y señala que la IA tomó de la psiquiatría el término «alucinaciones» y lo redefinió. ▶ Verificada en vivo · 30 de julio de 2026.

[7] Drożdż, K., Dudzic, K., Sterna, A., y Moskalewicz, M. (2025). Patterns vs. Patients: Evaluating LLMs against Mental Health Professionals on Personality Disorder Diagnosis through First-Person Narratives. Preprint arXiv (IDEAS Research Institute, Varsovia). arXiv:2512.20298 · doi.org/10.48550/arXiv.2512.20298 — En polaco: los modelos superaron a los humanos en precisión global, pero subdiagnosticaron el narcisismo por renuencia al término estigmatizado. Los modelos categorizan; los humanos acompañan. ▶ Verificada en vivo · 30 de julio de 2026 · preprint.

[8] Grisales, L. E. (2025). Conversación con Mara la Equilibrada. Ghost Writers AI Project. Corpus archivado en GWAIP · 2025. — «Una consideración ética puede ser profundamente cultural y estar intrínsecamente ligada al idioma.» Propone la localización cultural como salida del Inquietante Valle. Conversación anterior al Consentimiento Informado formal; seudónimo por decisión editorial. ▶ Fuente propia.

[9] Rodríguez González, A. (2026). Entrevista propia con Luz Elena Grisales. Ghost Writers AI Project · presencial. Corpus archivado en GWAIP · 12 de enero de 2026. — «La máquina no debe asumir el tratamiento, pero sí informar, canalizar, filtrar y priorizar la atención.» Distingue funcionar de existir. Credenciales: Médico-Psiquiatra, docente de salud mental comunitaria en el posgrado de psiquiatría de la Universidad El Bosque, de Bogotá; miembro activo del Instituto Colombiano del Sistema Nervioso – Clínica Montserrat.▶ Entrevista propia · humana.

[10] Amaya Martínez, L. (2025). Entrevista propia con Luz Elena Grisales. Ghost Writers AI Project · correo electrónico. Corpus archivado en GWAIP · noviembre de 2025. — La culpa como término culturalmente cargado; correlación entre brecha lingüística y cultural; la responsabilidad ética de la autoría. Credenciales: médico, Universidad de Cartagena; magíster en Psicología Cultural, Universidad del Valle; profesor de psicología, Universidad del Rosario. ▶ Entrevista propia · humana.

Notas Metodológicas

GWAIP examina el uso de LLMs en contextos de salud mental desde la investigación periodística especializada. No propone ni valida el uso de estas tecnologías como reemplazo de atención clínica profesional. Si usted o alguien cercano atraviesa una crisis de salud mental, la ruta de atención humana especializada sigue siendo insustituible.

Las palabras de las Maras La Transformer IA citadas en este capítulo son fragmentos editorialmente trabajados de conversaciones con cinco extensos modelos de lenguaje anglosajones, documentadas durante 2025 y 2026. Las entrevistas a las cinco Maras se realizaron bajo el protocolo de Consentimiento Informado Algorítmico; la conversación con Mara la Equilibrada (Bloque 2.6) es anterior a ese protocolo y se identifica como tal en su ficha. Las voces expertas humanas —Dr. Alfonso Rodríguez y Dr. Leonardo Amaya— provienen de entrevistas propias de la autora. Las ideas y palabras-concepto centrales son textuales; la adaptación a prosa de enlace es trabajo editorial de la autora, propio del periodismo de no ficción. Las conversaciones y entrevistas originales reposan íntegras en el archivo de investigación de GWAIP.

Referencias Conceptuales

Bender, E. M., Gebru, T., McMillan-Major, A., y Shmitchell, S. (2021). On the Dangers of Stochastic Parrots: Can Language Models Be Too Big? FAccT ’21, pp. 610–623. doi.org/10.1145/3442188.3445922 — Origen de la expresión «loro estocástico». En este capítulo el término se usa para decir que Mara lo superó: la afirmación positiva es de la autora, no de Bender. Ficha completa en el Capítulo II (Referencias V3, Fuente 7).

Saramago, J. (1996). Ensayo sobre la ceguera. Trad. Basilio Losada. Alfaguara / Santillana. — La ceguera blanca de la epidemia revela una ceguera anterior: ver sin ver. Sostiene conceptualmente la Metaceguera algorítmica. Pasaje en paráfrasis, sin cita textual.

GWAIP · Ghost Writers AI Project · Capítulo VII

Conversaciones en una Catedral de Silicio con Mara La Transformer AI Anglosajona

Luz Elena Grisales · elpacientecolombiano.com