Últimamente, en la industria se ha discutido mucho sobre los mecanismos de recomendación en las grandes plataformas sociales. En definitiva, la lógica de estos algoritmos es bastante sencilla: optimizar el tiempo de permanencia del usuario, mientras los datos se vean bien.

El problema surge cuando, para que este indicador luzca mejor, los creadores de contenido en estas plataformas se ven obligados a hacer concesiones. ¿Qué puede retener a la gente? Cosas superficiales, emocionales, que puedan generar respuestas rápidas. Por eso vemos una proliferación de artículos motivacionales y titulares sensacionalistas, mientras que los debates profundos cada vez son menos frecuentes.

El impacto de este fenómeno va mucho más allá de la superficie. Cuando este flujo de datos se convierte en material de entrenamiento para modelos de IA, lo que realmente aprenden estos modelos es esa misma información "optimizada", filtrada por algoritmos y reducida en dimensiones. En otras palabras, un ecosistema de contenido impulsado por algoritmos está moldeando de forma inversa la forma de pensar de la próxima generación de IA.

A largo plazo, este ciclo de retroalimentación podría limitar el techo de todo el ecosistema: la IA se parecerá cada vez más a los datos con los que fue entrenada, operando dentro de un marco de pensamiento que se va estrechando progresivamente.