La brújula interna: por qué mi doctorado en Filología es la mejor herramienta para navegar en la era de la IA

Desde mi escritorio, me encuentro en una encrucijada que define nuestra época. A un lado, la pantalla de mi portátil bulle con las posibilidades casi infinitas de la inteligencia artificial (IA). Al otro, una pila de libros y apuntes, vestigios de mis años de formación hasta el doctorado en Filología. En un mundo deslumbrado por la velocidad de la IA, me he visto obligado a preguntarme: ¿cuál de los dos tiene más peso en mi vida profesional, creativa e investigativa? Y he llegado a una conclusión que me reafirma: la verdadera potencia de la máquina a mi izquierda depende enteramente de los cimientos construidos por el material a mi derecha.

Mi formación como filólogo, con experiencia en literatura, lingüística, comunicaciones e interculturalidad, me ha otorgado un profundo entendimiento de la estructura, el contexto y el poder del lenguaje. Y la IA generativa, en esencia, es un motor de lenguaje. Es aquí donde mi formación se convierte no solo en una ventaja, sino en un filtro crítico indispensable.

El Contraste en la Práctica Profesional

En mi trabajo, que a menudo implica la comunicación y la gestión, podría usar la IA para redactar un comunicado de prensa sobre un proyecto intercultural.

Sin una formación adecuada, un usuario podría pedir: “Escribe un comunicado de prensa sobre un proyecto de arte amazónico para una audiencia internacional”. La IA, probablemente, generaría un texto correcto gramaticalmente, pero lleno de lugares comunes: “selva misteriosa”, “sabiduría ancestral”, “arte exótico”. Reproduciría, como señala la teórica de medios Safiya Umoja Noble en su libro Algorithms of Oppression, los sesgos y estereotipos presentes en sus vastos datos de entrenamiento, que a menudo marginan o simplifican las culturas no occidentales. El resultado sería un texto plano, potencialmente ofensivo y etnocéntrico.
Con mi formación filológica y labor investigativa, el enfoque es radicalmente distinto. Mi petición sería más compleja: “Actúa como un experto en comunicación intercultural. Redacta un borrador de comunicado de prensa sobre un proyecto colaborativo de muralización en Iquitos, liderado por la artista Olinda Silvano y la comunidad shipibo-konibo de Cantagallo. El objetivo es destacar la agencia de la comunidad, la fusión de técnicas modernas con los diseños kené y evitar el exotismo. El público es el cuerpo diplomático en Lima y curadores de arte contemporáneo. Usa un tono respetuoso y profesional”. Mi conocimiento en interculturalidad y lingüística me permite guiar a la IA, especificando no solo el qué, sino el cómo y, crucialmente, el qué evitar. Puedo entonces tomar ese borrador y refinarlo, asegurando que cada palabra respete la cosmovisión de la comunidad involucrada, un matiz que la IA por sí sola es incapaz de comprender.

La Diferencia en la Investigación y la Creatividad

En el ámbito de la investigación literaria, la diferencia es aún más marcada. Imaginemos que quiero explorar las metáforas de la luz en la obra de José María Arguedas.

Un enfoque sin formación sería pedirle a la IA: “Encuentra todas las metáforas sobre la luz en Los ríos profundos“. La herramienta podría listar ocurrencias de la palabra “luz” y frases relacionadas. Sin embargo, carecería de la capacidad para interpretar el simbolismo andino, la tensión entre el mundo quechua y el hispánico que Arguedas codifica en esas metáforas. El resultado sería una lista de datos, no un análisis literario. Sería, como lo describe el académico N. Katherine Hayles, un paso de “lectura a distancia” que, sin la “lectura atenta” tradicional, pierde todo su significado.
Mi entrenamiento como filólogo me permite usar la IA como una formidable asistente de investigación, no como la investigadora principal. Puedo usar herramientas de análisis de texto (concordancias, análisis de colocaciones) para identificar patrones de uso de “luz”, “sol”, “sombra”, “fuego” y términos quechuas relacionados en toda la obra de Arguedas en segundos. Pero luego aplico mi conocimiento. ¿Cómo dialoga esta “luz” con el concepto de K’anchay en la cosmovisión andina? ¿Cómo se opone a la “oscuridad” de la hacienda o la ciudad letrada? La IA me da el mapa del texto a una escala masiva; mi formación me da la leyenda para interpretarlo. La tecnología acelera la recopilación de evidencia, pero la hermenéutica, el acto de interpretación profunda, sigue siendo un acto profundamente humano y educado.

La Brújula Ética: Más Allá de la Gramática

Finalmente, mi doctorado me ha inculcado una brújula ética. La IA, como advierte Cathy O’Neil en su obra fundamental Weapons of Math Destruction, no es objetiva. Sus algoritmos son “opiniones embebidas en código”. En el campo de la lingüística, por ejemplo, los modelos de lenguaje tienden a estandarizar y a privilegiar las variantes hegemónicas del español, invisibilizando la riqueza de los dialectos regionales del Perú.

Un usuario sin conciencia crítica podría usar la IA para “corregir” un texto, eliminando sin darse cuenta giros lingüísticos valiosos que reflejan la identidad de un hablante. Yo, en cambio, reconozco esa “corrección” como un acto de borrado cultural. Mi trabajo es asegurar que la tecnología sirva a la diversidad lingüística, no que la aplane. Esta perspectiva no se obtiene de un tutorial en línea; nace de años de estudio crítico sobre el poder, el lenguaje y la sociedad, como lo respalda la propia “Recomendación sobre la Ética de la Inteligencia Artificial” de la UNESCO, que insiste en la protección del patrimonio cultural y la diversidad lingüística.

Mi educación formal no es un contrapeso a la inteligencia artificial. Es el sistema operativo que me permite ejecutarla de manera eficaz, creativa y, sobre todo, responsable. Me ha dado un andamiaje teórico y ético para transformar una herramienta de predicción de palabras en una verdadera colaboradora para la generación de conocimiento. En un futuro definido por la IA, la inversión más inteligente no será en más poder de procesamiento, sino en la profundidad del pensamiento humano que lo guiará. Y ese pensamiento, he comprobado, tiene sus raíces más firmes y fértiles en las aulas.

Referencias mencionadas:

Hayles, N. K. (2012). How We Think: Digital Media and Contemporary Technogenesis. University of Chicago Press.
Noble, S. U. (2018). Algorithms of Oppression: How Search Engines Reinforce Racism. NYU Press.
O’Neil, C. (2016). Weapons of Math Destruction: How Big Data Increases Inequality and Threatens Democracy. Crown.
UNESCO (2021). Recommendation on the Ethics of Artificial Intelligence. UNESCO Publishing.