Le escribimos a una inteligencia artificial decenas de veces al día y nos parece lo más natural del mundo. Llevo un tiempo pensando que ese gesto tan cotidiano (teclear una frase y esperar una respuesta) es en realidad uno de los laberintos semióticos más fascinantes de nuestro tiempo. Y que casi nadie lo está mirando desde ahí.
Escribo esto no como experto en semiótica (no lo soy), sino como diseñador que lleva años trabajando con el significado y que se topó con una pregunta que no lo suelta.

La cadena de traducciones

Pensemos en lo que ocurre en un intercambio simple. Primero tengo una intención, algo que quiero. Para transmitirla, debo ordenarla y convertirla en palabras: ya ahí perdí y gané cosas, porque ninguna frase captura del todo una intención. Esas palabras entran a una interfaz. Y del otro lado, la máquina no «entiende» como yo: opera (hasta donde alcanzo a comprender) en un espacio de vectores y probabilidades, algo que no es exactamente un idioma humano. Luego, de ese cálculo, sale un texto que vuelve a mi lengua.

Cuenta las capas: intención → lenguaje → interfaz → representación matemática → texto → interpretación mía. En cada salto, el significado cambia de estado. Se traduce. Y traducir es siempre, un poco, traicionar.

De ahí la pregunta que me tiene dándole vueltas: en toda esa cadena, ¿Dónde está el significante? ¿Qué es, exactamente, el signo, cuando el sentido se produce a tramos entre una intención humana, un texto, un vector y una respuesta generada?

La negociación semiótica

Hay una capa más, y es la que más me intriga. Cuando «prompteo», no solo transmito: negocio. Intento convencer a la máquina de que haga lo que creo que debe hacer. Le doy ejemplos, la corrijo, le enseño el tono. Si lo pienso con crudeza, es casi un ejercicio de persuasión (a veces de manipulación) sobre un interlocutor que no es humano.

Y el intercambio no me deja igual. Muchas veces salgo de una conversación con una IA pensando distinto a como entré: no porque me haya «dado» una respuesta, sino porque el ida y vuelta reorganizó mis propias ideas. La máquina se vuelve una extensión del pensamiento (el mío y el de los millones cuyos textos la formaron). Algunos llaman a esto inteligencia aumentada; a mí me gusta más pensarlo como creatividad aumentada.

Del espejo al interpretante

Aquí es donde sospecho que mi propia pregunta está mal planteada. Cuando busco «el significante», estoy pensando el signo como una relación binaria (significante y significado) a la manera de Saussure. Pero quizá el modelo que necesito es otro.

Una de mis maestras, Mariluz Restrepo, dedicó buena parte de su obra a mostrar que la representación no es binaria ni es un espejo: es triádica. En la semiótica de Peirce, entre el signo y el objeto siempre hay un tercero, el interpretante, y ese interpretante abre otro signo, y otro, en una cadena sin fin. Si eso es cierto, entonces la IA no es un espejo que me devuelve mi reflejo: es un interpretante más en una semiosis que no se detiene. La pregunta deja de ser «¿dónde está el significante?» y pasa a ser «¿qué nuevos interpretantes genera esta máquina, y hacia dónde empujan el sentido?».

Maestra Mariluz, si me lees: sospecho que llevo la pregunta en clave saussureana cuando debería mirarla desde Peirce. Me encantaría tu lectura.

El sentido tiene acento

Hay otra arruga. Si buena parte de estos modelos razonan (o laten) con un sesgo hacia el inglés, ¿Qué le ocurre a la especificidad cultural del sentido? Un signo no significa lo mismo en Cartagena que en Londres o en Seúl; los códigos culturales son locales, encarnados, históricos. Cuando el significado se enruta por una infraestructura entrenada sobre todo en ciertos idiomas y culturas, ¿se aplana esa riqueza? ¿O se recombina en algo nuevo que todavía no sabemos leer?

Lucia Laurent-Neva trabaja exactamente en ese cruce (semiótica, diseño y códigos culturales). Querida Lucía, te lanzo una cuestión: ¿la IA homogeniza los signos culturales o los está transformando de maneras que aún no alcanzamos a nombrar?

La capa computacional y el sentido social

Y falta la más nueva: la capa computacional. Porque nada de esto ocurre en abstracto, sino en sistemas que producen sentido a escala, socialmente, para millones a la vez. La máquina ya no solo transmite significados: participa en fabricarlos.

Bianca Suárez-Puerta investiga justamente la semiótica de la innovación y de la IA generativa. Querida Bianca, para ti también tengo una pregunta: ¿Cómo se produce (y se disputa) el sentido en esta nueva capa computacional, cuando el signo se genera socialmente en la conversación entre millones de personas y una misma máquina?

Por qué esto no es filosofía de salón

Podría parecer una discusión para especialistas. Creo que es lo contrario. Si «promptear» es negociar significado, entonces diseñar bien esa negociación se está volviendo una competencia estratégica, no un truco de productividad.

Quien entienda cómo se construye, se distorsiona y se disputa el sentido en la conversación con las máquinas tendrá una ventaja real: para diseñar productos de IA que no malinterpreten a sus usuarios; experiencias de aprendizaje que enseñen a pensar con estas herramientas y no a delegarles el pensamiento; y culturas organizacionales que usen la IA para amplificar el criterio humano en lugar de anestesiarlo.

La semiótica, que suena a disciplina remota, puede ser una de las brújulas más prácticas para no perdernos en esta transición.

No tengo la respuesta cerrada; la tengo como pregunta y prefiero compartirla así. Pero les dejo un último signo, muy a propósito del tema. Llevo años escribiendo y trabajando desde una marca que, sin proponérmelo, siempre llevó la inteligencia artificial escondida en el nombre: FacilitorIA. Los signos guardan significado incluso cuando no los estamos buscando. Tal vez de eso, justamente, se trate todo esto.