Aunque a menudo se piensa que la inteligencia artificial (IA) está diseñada para reemplazar nuestras ideas o automatizar procesos, una nueva investigación sugiere justo lo contrario: que puede estimular nuestra creatividad y ayudarnos a pensar mejor. El estudio, realizado por un equipo de investigadores de la Universidad de Swansea, ha reunido datos de más de 800 personas en una experiencia interactiva de diseño, y sus resultados cuestionan profundamente algunos de los prejuicios más comunes sobre el papel de la IA en el pensamiento humano.
Es fácil entender por qué este tipo de experimentos despierta interés. Basta recordar la primera vez que alguien usó un asistente de IA para escribir, dibujar o generar ideas: la reacción inmediata puede ser una mezcla de fascinación y desconfianza. ¿Estamos cediendo el control creativo? ¿O estamos, de hecho, colaborando con una nueva herramienta que amplía nuestras capacidades? Este trabajo se propuso investigar esas preguntas desde la práctica, y no desde la teoría, ofreciendo una experiencia directa a cientos de personas frente a una IA que sugiere ideas de diseño.
Un entorno de juego para estudiar la colaboración humano-máquina
En lugar de utilizar encuestas o simulaciones de laboratorio, los investigadores diseñaron una herramienta interactiva llamada The Genetic Car Designer, un sistema en línea en el que los participantes debían diseñar un coche virtual para superar distintos recorridos. Lo interesante es que, durante este proceso, los usuarios podían explorar galerías de diseños generados por una IA, algunos muy eficaces, otros extraños o directamente fallidos.
Este entorno no era un simple juego. Estaba diseñado para medir cómo interactúan los usuarios con las sugerencias de la IA, y qué impacto tiene esa interacción en el resultado final. Según explican los autores del estudio, su objetivo era observar la evolución de las decisiones humanas en un proceso creativo, cuando se cuenta con un asistente artificial que propone ideas. Como señalan en el artículo, el sistema “organiza el espacio de diseño en una cuadrícula de diseños diversos y de alto rendimiento, permitiendo a los usuarios superar la fijación en una sola dirección y explorar más ampliamente”.
La clave era que las sugerencias no eran todas buenas: también se incluían opciones ineficaces a propósito. Esa “diversidad estructurada”, como la llaman, resulta ser un factor decisivo en el aumento del pensamiento creativo.
Más tiempo, mejores resultados
Uno de los resultados más sorprendentes del estudio es que cuanto más colaboraban las personas con la IA, mejor diseñaban. En sesiones en las que los usuarios interactuaban activamente con las sugerencias, editaban diseños o seleccionaban propuestas del sistema, los resultados finales eran notablemente superiores a aquellos en los que simplemente dejaban actuar al algoritmo sin intervenir. En palabras de los autores, “las sesiones en las que los participantes seleccionaron diseños desde las galerías para ser incluidos en el algoritmo mostraron la mayor mejora en la calidad del diseño”.
Este hallazgo desafía la idea de que la IA debe actuar sola para ser más eficiente. De hecho, cuando el ser humano participa y se implica, incluso cuando el proceso es más largo, el resultado es más creativo y efectivo. En otras palabras, la IA no acorta el proceso, pero lo enriquece. La colaboración humano-máquina no busca acelerar el trabajo, sino mejorar su calidad.
Cuanto más colaboraban las personas con la IA, mejor diseñaban
Los participantes que vieron al menos una galería pasaron más del doble de tiempo en el proceso que quienes no lo hicieron. Y ese tiempo extra no fue en vano: la media de mejora en el rendimiento de los diseños superó el 200 %, con picos de hasta el 13.000 %. La interacción con el sistema no solo estimuló nuevas ideas, sino que también prolongó el interés, la atención y la motivación durante la tarea.
Una IA que sugiere, no que dicta
En lugar de imponer soluciones, la IA utilizada en este estudio ofrecía un abanico amplio de posibilidades. Para ello, los investigadores emplearon un algoritmo llamado MAP-Elites, que genera ejemplos variados y de alta calidad, no necesariamente los más eficaces. Eso permite que el usuario explore con libertad, evitando caer en la trampa de buscar únicamente “la mejor solución” desde el inicio.
Lo llamativo es que, incluso los diseños fallidos, lejos de resultar frustrantes, ayudaban a los participantes a pensar de forma diferente. En el artículo se señala que “los participantes respondieron más positivamente a las galerías que incluían una amplia variedad de ideas, incluso las malas”. Al parecer, esa variedad permite romper las ideas preconcebidas y explorar caminos menos evidentes, lo que favorece el pensamiento divergente.
Este tipo de enfoque, más abierto y menos directivo, es lo que hace que la IA funcione como una especie de compañero de ideas. No sustituye al humano, pero lo estimula, lo confronta y le da espacio para descubrir nuevas combinaciones.
Redefinir cómo evaluamos la creatividad asistida
Uno de los aportes más importantes de este estudio no es solo lo que descubre, sino lo que cuestiona sobre cómo evaluamos la creatividad. Las métricas tradicionales, como contar cuántas veces se copia o edita una sugerencia de la IA, no reflejan bien lo que está ocurriendo en la mente del usuario. El equipo de investigación propone una mirada más completa, que incluya también factores cognitivos y emocionales.
Tal como señalan los autores, “los métodos actuales de evaluación, centrados en el número de veces que los usuarios seleccionan o editan sugerencias, solo miden la implicación conductual. Pero simplemente visualizar sugerencias ya tiene un impacto positivo en el proceso de diseño”.
Esto sugiere que necesitamos nuevos enfoques para medir la colaboración humano-IA. No basta con observar el comportamiento externo; hay que considerar también cómo la IA influye en la manera en que pensamos, sentimos y tomamos decisiones durante el proceso creativo.
¿Hacia una nueva forma de creatividad?
Los resultados de este estudio tienen implicaciones más allá del diseño de coches virtuales. El sistema de colaboración entre humanos y máquinas propuesto podría aplicarse a muchos otros campos: arquitectura, música, desarrollo de videojuegos, educación o arte digital. En todos estos ámbitos, la creatividad es esencial, y este modelo sugiere que la IA no tiene por qué limitarla.
Lo que se plantea aquí es una forma distinta de entender la inteligencia artificial: no como sustituta, sino como aliada. Una IA que no automatiza el pensamiento creativo, sino que lo acompaña, lo desafía y lo potencia. La clave está en cómo se presenta la información: no como una respuesta final, sino como un conjunto de posibilidades que invitan a explorar.
En palabras del artículo, “los entornos colaborativos humano-IA no deben verse como herramientas para ahorrar tiempo, sino como herramientas que conducen a mejores resultados al potenciar la creatividad humana”. Esto representa un cambio de mentalidad: dejar de esperar que la IA resuelva todo, y empezar a verla como una extensión de nuestra capacidad para crear, imaginar y experimentar.
Referencias
- Sean P. Walton, Ben J. Evans, Alma A. M. Rahat, James Stovold, Jakub Vincalek. From Metrics to Meaning: Time to Rethink Evaluation in Human–AI Collaborative Design. ACM Transactions on Interactive Intelligent Systems, 7 marzo 2024. DOI: https://doi.org/10.1145/3773292.
Cortesía de Muy Interesante
Dejanos un comentario: