El nuevo CEO de Fender, Edward “Bud” Cole, soltó una bomba en plena entrevista: “La música cover ha sido una especie de IA analógica durante mucho tiempo”. Con esa frase —pronunciada mientras el sector musical se debate entre la fascinación y el pánico por la inteligencia artificial generativa—, Cole busca bajarle el dramatismo al asunto. Según él, así como un guitarrista aprende tocando canciones de otros, la IA puede ser una herramienta de aprendizaje, no un enemigo. “Va a ayudar a crear un mundo completamente nuevo de guitarristas”, dijo a T3.
Pero no todos compran ese optimismo. Un paper reciente de Kevin Crowston y Francesco Bolici, titulado “Deskilling and upskilling with generative AI systems”, revisa docenas de estudios y encuentra que la IA suele tener un efecto “nivelador”: ayuda mucho más a los novatos que a los expertos, lo que los autores interpretan como una forma de descalificación. En concreto, citan el caso de un chatbot de atención al cliente (Brynjolfsson et al., 2023) donde los agentes menos experimentados mejoraron su productividad hasta alcanzar el nivel de los más experimentados. La IA democratiza, sí, pero también vuelve prescindible la pericia acumulada.
Cole replicaría que eso no es malo: aprender a tocar un cover no te convierte en un guitarrista menor, sino en uno en formación. El problema aparece cuando el “cover” lo hace la máquina y el humano deja de desarrollar su propio criterio. El estudio de Crowston y Bolici muestra que, en tareas que requieren evaluación y edición, los usuarios con IA tienden a usar el output sin editar, perdiendo la oportunidad de afinar su criterio. La eficiencia inmediata puede esconder una erosión lenta de habilidades.
