Nunca fue tan fácil satisfacer nuestra curiosidad como ahora. Con herramientas de IA como Notebook LM, Claude Cowork y ChatGPT todos las preguntas y proyectos parecen estar a unos pocos prompts de distancia. Técnicamente, siento que puedo hacer casi cualquier cosa. Pero en la práctica, si empiezo muchas cosas, no las termino y se siente el peso de tener borradores infinitos. ¿Les pasa? Me pregunto ¿en qué debería trabajar cuando se baja la barrera técnica? Porque el progreso real sigue requiriendo mucho compromiso con esa curiosidad: elegir un camino interesante y explorarlo con suficiente profundidad como para que emerja algo valioso.
A esta pregunta Anne-Laure Le Cunff, experta en neurociencia cognitiva, lo llama “el dilema de la omnipotencia”. ¿A qué se refiere? Llegamos a un punto en el que, por primera vez, prácticamente cualquiera puede trabajar en cualquier cosa. O, al menos, tenemos esa sensación, con equipos de “trabajadores” (agentes de IA) incansables y capacitados listos para investigar, construir, enviar emails y responder todas tus preguntas en el camino. Es fácil pensar que más capacidad conduce automáticamente a más progreso. Pero cuando el costo de actuar se acerca a cero, puede aparecer un bucle peligroso.
Le Cunff explica que cuando empezar algo ya no requiere mucho sacrificio, deja de funcionar como una decisión. Cuando un borrador, un plan o 10 prototipos pueden generarse instantáneamente, crear empieza a sentirse más como seleccionar que como tener agencia y autoría. Este es el auge de lo que la experta nombra como la “cultura del autocompletado”: en lugar de luchar con una idea, refinamos opciones que se nos dan. Se puede generar cualquier cosa, pero menos cosas se sienten realmente nuestras.
Antes, el tiempo, las habilidades y los recursos limitados nos obligaban a elegir y esas elecciones se acumulaban hasta formar una dirección. Esto no significaba elegir una sola cosa, pero sí priorizar. Porque en la escasez vamos moldeando nuestra identidad. Tomadas en conjunto, estas dinámicas forman un ciclo problemático: plausibilidad sintética e iteración infinita. El costo más profundo es que se externaliza la parte más difícil del trabajo creativo: formar un punto de vista. Y lo que se vuelve escaso es: la atención, el criterio, la confianza, el tiempo y la responsabilidad. En lugar de pensar como un “maximizador” que intenta perseguir todas las direcciones posibles, ayuda pensar como un científico que ejecuta experimentos y, en palabras de Le Cunff “encapsula su curiosidad”: con alcance claro, una duración y que produce aprendizaje tanto si tiene éxito como si fracasa. De esta forma se reemplaza el peligroso bucle de contenido basura de IA por un bucle metacognitivo, donde cada iteración es una oportunidad de aprendizaje.
