¿Es creativa la IA? Lo que dicen los experimentos

La pregunta «¿es creativa la IA?» suele provocar respuestas de principio. Los experimentos publicados desde 2023 permiten algo mejor: miden. Y describen una paradoja. La IA eleva el nivel creativo medio, sobre todo entre quienes parten de abajo, pero acerca unas producciones a otras. Cada uno gana, el colectivo pierde diversidad. La verdadera pregunta no es, por tanto, si una máquina puede tener una buena idea, sino qué ocurre con la originalidad cuando todo el mundo parte de las mismas ideas.

En resumen

• De media, la IA lo hace mejor que los humanos en una prueba clásica de creatividad, pero las mejores ideas humanas igualan o superan las suyas.
• Las ideas de la IA ayudan sobre todo a los menos creativos, pero hacen que los textos se parezcan más entre sí.
• Los modelos entrenados en bucle con textos generados pierden los casos raros, los que hacen la originalidad.
• El derecho protege la aportación humana: en Estados Unidos, la protección exige un autor humano, pero ayudarse de la IA no la impide.
• Lo que un modelo no puede inventar, un caso vivido o datos propios, gana valor, también para ser citado por Google y por los motores de respuesta.

La prueba de usos: la IA supera a la media, no a los mejores

Una prueba clásica de creatividad consiste en encontrar usos inesperados para un objeto cotidiano: una cuerda, una caja, un lápiz. Es una medida del «pensamiento divergente», la capacidad de producir ideas variadas y originales.

Un estudio publicado en Scientific Reports en 2023 sometió esta prueba a 256 personas y a tres asistentes conversacionales. Resultado: de media, los chatbots lo hacen mejor que los humanos. Las respuestas humanas incluyen ideas flojas, mientras que los chatbots producen en general respuestas más creativas. Pero, según los autores, las mejores ideas humanas siguen igualando o superando a las de los chatbots.

Una precisión honesta: en febrero de 2024 se publicó una corrección, tras un error en el código de análisis. Solo afecta a un pasaje de los resultados, sobre las mejores puntuaciones de cada participante, que siguen siendo de media más altas para la IA. No modifica ni el resumen ni la conclusión del estudio. Dicho de otro modo, la IA es muy buena produciendo buenas ideas de forma regular; los picos de creatividad siguen siendo humanos, y raros.

Mejor, pero igual: el dilema de la diversidad

Un segundo experimento, prerregistrado, se publicó en Science Advances en julio de 2024. 293 participantes debían escribir una historia de ocho frases. Unos escribían solos; otros podían pedir a GPT-4 una idea de partida de tres frases, o hasta cinco ideas según el grupo. Otros 600 participantes evaluaron después los textos.

Los autores hablan de un «dilema social»: individualmente, cada uno sale ganando; colectivamente, el abanico de contenidos nuevos se estrecha. Comparadas con las historias escritas sin ayuda, las escritas con ideas de la IA muestran las dos caras de este dilema.

Entre los más creativos, en cambio, el estudio no encuentra ningún indicio de que las ideas de la IA les hagan ir más allá de lo que escriben solos.

La uniformización es el punto que nos parece más importante. Si todas las marcas de un sector, o todos los sitios de una temática, parten de las mismas sugerencias, producen textos correctos, e intercambiables.

Cuando la IA se entrena con la IA

Hay un segundo mecanismo, más lejano. Un estudio publicado en Nature en julio de 2024 entrenó modelos en bucle:

Según los autores, es el uso indiscriminado de contenido generado para el entrenamiento lo que produce esta pérdida. Y los casos raros son precisamente lo que hace la originalidad.

También aquí hay que tomar precauciones. El fenómeno está demostrado en laboratorio, con un entrenamiento en bucle controlado, y los modelos reales mezclan datos humanos y datos generados. En el mismo estudio, conservar en cada generación el 10 % de los datos originales solo dejaba una ligera degradación del rendimiento. La corrección publicada por los autores en marzo de 2025 solo se refiere a una notación matemática. Su conclusión no cambia: a medida que la web se llena de textos generados, los datos procedentes de intercambios humanos reales ganan valor. Lo que esto anuncia para la web es el objeto de nuestro artículo sobre el colapso de los modelos y el contenido generado.

¿Quién es el autor?

El derecho también busca dónde situar la creatividad humana. Avanza rápido, y cada afirmación que sigue está fechada.

• En Estados Unidos, el tribunal federal de apelación del Distrito de Columbia resolvió en el caso Thaler, el 18 de marzo de 2025, que la ley de derechos de autor exige que la obra sea creada en primer lugar por un ser humano. Precisa que esta exigencia no impide proteger una obra hecha con ayuda de la IA. El Tribunal Supremo se negó a admitir el caso el 2 de marzo de 2026, lo que deja esa decisión en pie. La Copyright Office, la oficina federal de derechos de autor, precisó su postura en la segunda parte de su informe sobre la IA, en enero de 2025: una producción de IA solo está protegida si un autor humano ha determinado suficientes elementos expresivos de ella, algo que no hace una simple instrucción, y ayudarse de la IA no impide la protección.
• En Alemania, el tribunal regional de Múnich I resolvió el 11 de noviembre de 2025, en un caso que enfrentaba a la sociedad de gestión GEMA con OpenAI, que la memorización de letras de canciones en un modelo constituye una reproducción, y que la excepción de minería de textos y datos no se aplica. El tribunal precisaba entonces que la sentencia no era firme.
• En Europa, el artículo 53 del Reglamento de IA impone desde el 2 de agosto de 2025 a los proveedores de modelos de IA de uso general una política de respeto de los derechos de autor, incluida la reserva expresada por los titulares de derechos, y la publicación de un resumen suficientemente detallado de los contenidos utilizados para el entrenamiento. Los proveedores de modelos comercializados antes de esa fecha tienen hasta el 2 de agosto de 2027 para cumplir. Estas normas se refieren al entrenamiento de los modelos; las detallamos en nuestro artículo sobre la IA, los derechos de autor y la remuneración de los autores.

La tendencia es clara, aunque no esté cerrada: lo que se protege es la aportación humana. Al menos en Estados Unidos, lo que una máquina produce sin aportación humana no puede protegerse.

Lo que hacemos con ello

El reparto que nos parece justo: la IA puede producir un primer borrador, el humano aporta el enfoque, el ejemplo vivido y la elección. Es también lo que una agencia debería poder enseñarle, su circuito de revisión, como explicamos en lo que una agencia SEO con IA debe entregar de verdad.

No es solo una cuestión de ética. Es también un argumento de visibilidad. Una página que solo contiene lo que un modelo habría escrito por sí solo no aporta nada más que la respuesta que ese modelo ya da. Google invita además a plantearse estas preguntas en sus directrices para crear contenido útil y fiable: ¿su contenido aporta información o análisis realmente originales? ¿Ofrece información más pertinente que las demás páginas de los resultados de búsqueda? Una página genérica tiene, por tanto, pocos motivos para ser citada, ni por Google ni por un motor de respuesta. A la inversa, los datos propios, un caso real, una opinión argumentada son exactamente lo que un asistente no puede inventar. Es el hilo de nuestro artículo sobre cómo ser citado por ChatGPT y los motores de IA, y más ampliamente de nuestro enfoque del posicionamiento en la era de la IA.

Los límites de lo que sabemos

Las pruebas de creatividad miden tareas cortas de laboratorio: encontrar usos a un objeto, escribir ocho frases. No dicen nada de una obra larga, de una campaña de marca o de una dirección artística, donde la creatividad depende tanto de la elección y la coherencia como de la idea de partida. Los modelos evolucionan rápido, y un experimento de 2023 no describe necesariamente los de 2026. Por último, el derecho se mueve: el Reglamento europeo de IA ya fue modificado en julio de 2026 por el Reglamento (UE) 2026/1744, que no afecta a las obligaciones de derechos de autor citadas más arriba.

Lo que pensamos

Nuestra posición, firmada por Jim:

Para quien parte de lejos, eleva el nivel, y no es poca cosa. Pero la creatividad que distingue a una marca o a un autor reside en la distancia respecto a esa media: un punto de vista, una experiencia, una elección asumida. Cuanto más se extiende la IA, más escasa se vuelve esa distancia, y más valor adquiere.

Es la misma lógica que en el trabajo en general, donde el juicio humano cuenta más que la producción. Cambiaríamos de opinión si los experimentos mostraran que las creaciones hechas con IA siguen siendo tan diversas como las creaciones humanas a gran escala, o que los modelos producen con regularidad ideas que los mejores humanos no habrían tenido. No es lo que dicen los estudios citados aquí.

En concreto, parta de lo que solo usted sabe y sírvase de la IA para darle forma, no para encontrar la idea de partida. Es también el principio de nuestro motor de contenido SEO y GEO, donde la experiencia viene de su equipo y nada sale sin su revisión.

Preguntas frecuentes

Fuentes

1. Un estudio publicado en Scientific Reports en 2023 (nueva pestaña)doi.org
2. En febrero de 2024 se publicó una corrección (nueva pestaña)doi.org
3. Publicó en Science Advances en julio de 2024 (nueva pestaña)doi.org
4. Un estudio publicado en Nature en julio de 2024 (nueva pestaña)doi.org
5. La corrección publicada por los autores en marzo de 2025 (nueva pestaña)doi.org
6. El caso Thaler, el 18 de marzo de 2025 (nueva pestaña)media.cadc.uscourts.gov
7. El 2 de marzo de 2026 (nueva pestaña)supremecourt.gov
8. La segunda parte de su informe sobre la IA, en enero de 2025 (nueva pestaña)copyright.gov
9. El 11 de noviembre de 2025 (nueva pestaña)justiz.bayern.de
10. Artículo 53 del Reglamento de IA (nueva pestaña)eur-lex.europa.eu
11. Sus directrices para crear contenido útil y fiable (nueva pestaña)developers.google.com
12. El Reglamento (UE) 2026/1744 (nueva pestaña)eur-lex.europa.eu