La poesía en tiempos de la inteligencia artificial
Del cálculo a la creatividad
Autor: Fabio Robles Martínez · Follow // Tiempo de lectura 12 min
La inteligencia artificial (IA) constituye uno de los avances tecnológicos más trascendentes del siglo XXI. Su acelerado desarrollo ha transformado numerosos ámbitos del conocimiento humano y sus aplicaciones abarcan campos tan diversos como la medicina, la ingeniería, la economía, el entretenimiento y la política. La cultura tampoco ha permanecido ajena a esta revolución tecnológica. Manifestaciones artísticas como la pintura, la fotografía, la música y la literatura experimentan profundas transformaciones impulsadas por estas nuevas herramientas. En el ámbito de la poesía, los avances alcanzados durante los últimos años han abierto posibilidades inéditas de creación, al tiempo que han suscitado intensos debates sobre la originalidad, la autoría y la dimensión ética de las obras generadas mediante inteligencia artificial.
Para comprender este fenómeno resulta necesario partir del concepto mismo de inteligencia artificial (Britannica, s. f.). En este contexto adquiere especial relevancia la figura de Alan Turing (1912-1954), matemático, lógico e informático británico, considerado uno de los padres de la computación moderna y uno de los principales precursores de la inteligencia artificial.
En 1950, Turing publicó el célebre artículo Computing Machinery and Intelligence (Turing, 1950), en el que formuló una pregunta destinada a marcar el desarrollo posterior de esta disciplina: “¿Pueden las máquinas pensar?” A partir de esta interrogante comenzó una intensa búsqueda por diseñar sistemas capaces de ejecutar tareas que hasta entonces se consideraban exclusivas de la inteligencia humana.
Uno de los elementos fundamentales de la inteligencia artificial es el algoritmo, entendido como un conjunto ordenado de instrucciones destinadas a resolver un problema o ejecutar una tarea específica. Los sistemas actuales de inteligencia artificial generativa emplean complejos modelos de lenguaje entrenados con enormes volúmenes de información. Gracias al reconocimiento de patrones estadísticos y lingüísticos, estos modelos pueden producir respuestas, analizar datos, generar imágenes y redactar textos con un notable grado de coherencia y fluidez (Britannica, s. f.; UNESCO, 2024).
Turing propuso además un procedimiento para evaluar la capacidad de una máquina de imitar el comportamiento inteligente de un ser humano, conocido posteriormente como la prueba de Turing. Entre los ejemplos utilizados para ilustrar su planteamiento imaginó una solicitud de carácter literario: “Por favor, escribe un soneto sobre el puente Forth”. Según su propia predicción, la máquina respondería: “No cuenten conmigo; nunca he podido escribir poesía” (Turing, 1950).
Han transcurrido más de siete décadas desde aquella reflexión. Hoy, un sistema de inteligencia artificial puede generar, en cuestión de segundos, sonetos, haikus, décimas o poemas en verso libre sobre prácticamente cualquier tema solicitado por un usuario. Lo que para Turing constituía una hipótesis difícil de imaginar forma parte actualmente de la vida cotidiana de millones de personas. Este vertiginoso desarrollo explica tanto el creciente interés por la inteligencia artificial aplicada a la creación literaria como las controversias que suscita en torno a la creatividad, la autenticidad y el papel del autor en la literatura contemporánea.
Alan Turing
La llegada de la inteligencia artificial a la poesía
Durante las últimas décadas, la aplicación de la inteligencia artificial a la creación poética ha pasado de ser una curiosidad tecnológica para convertirse en un campo de investigación y experimentación con creciente desarrollo. Los primeros proyectos buscaban comprobar si un sistema informático era capaz de reproducir estructuras métricas y recursos estilísticos propios de la poesía. Con el perfeccionamiento de los algoritmos y el aumento de la capacidad de procesamiento, estos experimentos evolucionaron hacia sistemas capaces de producir composiciones cada vez más complejas y coherentes.
Uno de los proyectos más representativos fue desarrollado por investigadores de la Universidad de Kioto y Microsoft Research Asia. En el estudio Beyond Narrative Description: Generating Poetry from Images by Multi-Adversarial Training, publicado en 2018, los autores presentaron un modelo de aprendizaje profundo capaz de generar poemas a partir del contenido de imágenes. El sistema no se limitaba a describir visualmente la escena, sino que procuraba construir un texto con rasgos propios del lenguaje poético, incorporando metáforas, imágenes y asociaciones simbólicas. Este trabajo representó un avance significativo en la aplicación de la inteligencia artificial a la creación literaria y abrió nuevas posibilidades para el diálogo entre la visión artificial y el lenguaje poético (Liu et al., 2018).
Otro ejemplo destacado corresponde al investigador Stephen McGregor, de la Universidad Queen Mary de Londres. En el ámbito de la generación automática de poesía desarrolló sistemas capaces de producir sonetos a partir de un tema propuesto por el usuario, utilizando técnicas de procesamiento del lenguaje natural y modelos estadísticos entrenados con un amplio corpus de poesía inglesa. Aunque las composiciones respetaban con notable precisión la estructura formal del género, continuaban planteando interrogantes acerca de la originalidad y la profundidad expresiva de los textos producidos por algoritmos (McGregor et al., 2016).
En el ámbito hispánico sobresalen las investigaciones del informático español Pablo Gervás Gómez-Navarro, profesor e investigador especializado en creatividad computacional y generación automática de textos literarios. Desde finales de la década de 1990 ha desarrollado diversos modelos para la creación de poesía asistida por inteligencia artificial, inspirados especialmente en la tradición poética española y en las formas métricas del Siglo de Oro. En sus trabajos sostiene que la creatividad computacional constituye una de las fronteras más prometedoras de la inteligencia artificial y analiza tanto las posibilidades como las limitaciones de estos sistemas en la producción literaria. Sus investigaciones han contribuido a consolidar este campo de estudio dentro del ámbito de las humanidades digitales y de la inteligencia artificial aplicada a la literatura (Gervás Gómez-Navarro, 2018).
Las investigaciones de Gervás y de otros especialistas demostraron que la generación automática de poesía podía trascender el ámbito experimental. Poco a poco, estos avances comenzaron a proyectarse hacia el mundo editorial y a despertar el interés del público.
La incorporación de la inteligencia artificial al ámbito editorial comenzó a hacerse visible con proyectos de mayor alcance. Un paso decisivo hacia la difusión editorial de la poesía generada por inteligencia artificial ocurrió en China en 2017 con la publicación del poemario Sunshine Misses Windows. La obra reunió 139 poemas seleccionados entre miles de composiciones creadas por XiaoIce, el sistema conversacional desarrollado por Microsoft para el mercado chino. El proyecto demostró que una inteligencia artificial podía producir textos considerados suficientemente consistentes desde el punto de vista literario como para ser publicados en formato de libro, lo que atrajo la atención tanto de la comunidad científica como de los medios de comunicación especializados (Gershgorn, 2018).
Un nuevo hito en esta evolución se produjo en 2023 con la publicación de I Am Code: An Artificial Intelligence Speaks. La obra reúne una selección de poemas generados por el modelo de inteligencia artificial code-davinci-002, posteriormente editados por Brent Katz, Simon Rich y Pete Alson. Más que presentar una simple curiosidad tecnológica, el libro abrió un debate sobre la posibilidad de considerar la inteligencia artificial como participante en los procesos de creación literaria. La posterior narración del audiolibro por el cineasta alemán Werner Herzog contribuyó a ampliar su difusión internacional y a despertar el interés tanto de la crítica como del público lector (code-davinci-002, 2023).
La generación automática de poesía presenta, sin embargo, desafíos distintos según el tipo de composición. Las estructuras métricas sujetas a reglas relativamente estables —como el soneto, la décima o el haiku— pueden ser reproducidas con notable eficacia por los algoritmos, gracias a su capacidad para identificar patrones de rima, ritmo y organización sintáctica. Más compleja resulta la construcción de una voz poética capaz de sostener una experiencia estética, desarrollar una visión del mundo o transmitir emociones con profundidad y autenticidad.
En este contexto han surgido algoritmos especializados en la creación literaria, entre ellos RKCP y XiaoIce, diseñados específicamente para producir textos poéticos. El desarrollo de estas herramientas permite prever composiciones cada vez más sofisticadas desde el punto de vista formal, aunque persisten interrogantes acerca de los límites de la creatividad computacional y de su capacidad para generar una auténtica experiencia artística.
El poeta y crítico estadounidense Kenneth Goldsmith, una de las figuras más influyentes de la literatura digital y la escritura conceptual, ha resumido esta transformación con una afirmación provocadora: «Quizá los grandes autores del futuro serán aquellos que puedan escribir los mejores programas para manipular, analizar y distribuir prácticas de lenguaje» (Goldsmith, 2011).
Esta reflexión no implica necesariamente la sustitución del creador humano por la máquina. Más bien invita a considerar la inteligencia artificial como una herramienta que amplía las posibilidades de experimentación literaria. La historia de la poesía demuestra que cada innovación tecnológica ha modificado las formas de escribir y de leer. La inteligencia artificial parece inscribirse en esa misma tradición, aunque plantea desafíos inéditos relacionados con la creatividad, la autoría y el significado de la obra literaria.
Sunshine Misses Windows, primer poemario producido por Inteligencia Artificial publicado en China en el 2017
La inteligencia artificial, la creatividad y los desafíos éticos
La incorporación de la inteligencia artificial a la creación poética ha ampliado las posibilidades de experimentación con estilos, estructuras y recursos expresivos. Sin embargo, también ha reavivado una de las preguntas más antiguas de la teoría literaria: ¿qué convierte a un texto en una auténtica obra de arte?
Desde una perspectiva formal, los modelos actuales de inteligencia artificial son capaces de producir poemas con un alto grado de corrección lingüística. Pueden reproducir esquemas métricos, emplear figuras retóricas, mantener una estructura coherente e incluso imitar el estilo de autores reconocidos. No obstante, numerosos críticos sostienen que la poesía trasciende el dominio de la técnica. En ella intervienen la experiencia personal, la memoria, la sensibilidad y la capacidad de atribuir significado a las vivencias humanas, dimensiones difíciles de reproducir mediante algoritmos (Goldsmith, 2011; Gervás Gómez-Navarro, 2018).
Este debate ha dado origen a distintas posiciones. Para algunos investigadores, la inteligencia artificial constituye una nueva herramienta creativa que amplía las posibilidades del escritor, del mismo modo que en su momento lo hicieron la imprenta, la fotografía o las tecnologías digitales. Otros consideran que la creación poética implica una conciencia de la existencia, del tiempo y de la experiencia humana que ninguna máquina posee. Desde esta perspectiva, la inteligencia artificial puede generar textos de notable calidad formal, pero no experimentar las emociones ni las vivencias que tradicionalmente han dado origen a la poesía.
A medida que estas tecnologías evolucionan, también surgen interrogantes de carácter ético y jurídico. Uno de los principales se refiere a la autoría de las obras generadas mediante inteligencia artificial. Cuando un poema es producido a partir de instrucciones formuladas por una persona, ¿quién debe ser considerado su autor? ¿El usuario que diseñó las indicaciones, los desarrolladores del modelo o el sistema que generó el texto? Estas preguntas aún carecen de respuestas universalmente aceptadas y continúan siendo objeto de debate en los ámbitos académico, editorial y legal.
Otra preocupación se relaciona con los datos utilizados para entrenar los modelos de inteligencia artificial. En muchos casos, estos sistemas aprenden a partir de millones de textos disponibles en internet, algunos de ellos protegidos por derechos de autor. Esta circunstancia ha dado lugar a controversias sobre el uso de obras literarias sin autorización expresa y sobre los límites entre la inspiración, el aprendizaje estadístico y la posible reproducción de contenidos preexistentes.
En respuesta a estos desafíos, diversas instituciones educativas, editoriales, revistas científicas y organismos internacionales, entre ellos la UNESCO, han comenzado a desarrollar políticas orientadas a promover un uso responsable y transparente de la inteligencia artificial generativa. En algunos casos se solicita a los autores que indiquen si emplearon estas herramientas durante el proceso de escritura; en otros, se restringe o incluso se prohíbe su utilización, especialmente cuando la originalidad constituye un criterio esencial de evaluación (UNESCO, 2024).
Paralelamente, se han desarrollado programas destinados a detectar textos generados mediante inteligencia artificial. Estas herramientas analizan patrones lingüísticos y probabilísticos con el propósito de estimar si un documento fue escrito por una persona o producido total o parcialmente por un modelo generativo. Sin embargo, diversos estudios han demostrado que su grado de fiabilidad aún es limitado. Los detectores pueden clasificar erróneamente textos humanos como si hubieran sido creados por inteligencia artificial o, por el contrario, no identificar contenidos realmente generados por estos sistemas (Weber-Wulff, 2023). Esta situación plantea importantes desafíos para la evaluación académica, la actividad editorial y los concursos literarios, donde una clasificación incorrecta puede afectar la credibilidad y los derechos de los autores.
Ante este panorama, algunos analistas incluso plantean la posibilidad de que, en un futuro próximo, una obra creada con apoyo de inteligencia artificial pueda competir por los principales premios literarios. Aunque este escenario todavía pertenece al terreno de la especulación, ilustra la rapidez con que evolucionan estas tecnologías y obliga a replantear conceptos tradicionales como creatividad, originalidad y autoría.
Más que anunciar el reemplazo del poeta, la inteligencia artificial parece inaugurar una nueva etapa en la historia de la creación literaria. El verdadero desafío consiste en comprender cómo estas herramientas modificarán las formas de escribir, interpretar y valorar la poesía, sin perder de vista que toda innovación tecnológica también implica una reflexión sobre la naturaleza del arte y de la experiencia humana.
Conclusiones
La inteligencia artificial ha dejado de ser una posibilidad futura para convertirse en una realidad presente en el ámbito de la creación poética. Su desarrollo ha puesto a disposición de escritores, investigadores y lectores un conjunto de herramientas capaces de asistir en tareas tan diversas como la generación de textos, la revisión lingüística, el análisis estilístico y la exploración de nuevas formas de expresión literaria.
Los modelos actuales pueden producir poemas sobre prácticamente cualquier tema, reproducir estructuras métricas tradicionales, imitar determinados estilos y ofrecer múltiples alternativas de redacción en cuestión de segundos. Estas capacidades han ampliado las posibilidades de experimentación creativa y han abierto nuevos espacios para el diálogo entre la literatura y la tecnología.
No obstante, la evolución técnica no resuelve por sí sola las preguntas fundamentales que acompañan al fenómeno artístico. La poesía no depende únicamente del dominio del lenguaje ni de la correcta aplicación de recursos formales. También surge de la experiencia, de la sensibilidad y de la capacidad de otorgar significado a la realidad mediante la palabra. En ese ámbito continúan abiertas las discusiones acerca de si una inteligencia artificial puede crear una obra auténticamente poética o si únicamente reproduce patrones aprendidos a partir de textos escritos por seres humanos.
Junto a estos interrogantes estéticos aparecen desafíos de carácter ético y jurídico relacionados con la autoría, la transparencia en el uso de estas tecnologías, la protección de los derechos de autor y los criterios empleados para valorar la originalidad de una obra. Todo indica que estos debates acompañarán el desarrollo de la inteligencia artificial durante los próximos años y exigirán respuestas tanto del mundo académico como del ámbito editorial y de las instituciones culturales.
Más que anunciar el desplazamiento del poeta, la inteligencia artificial parece inaugurar una nueva etapa en la historia de la creación literaria. Como ocurrió anteriormente con la imprenta, la máquina de escribir o las tecnologías digitales, cada innovación modifica las herramientas de la escritura, pero no elimina la necesidad de una mirada humana capaz de transformar la experiencia en lenguaje.
El verdadero desafío no consiste, por tanto, en determinar si una máquina puede escribir un poema, sino en comprender cómo la inteligencia artificial transformará nuestra manera de concebir, crear, leer y valorar la poesía. La respuesta a esa pregunta aún está en construcción. Lo que sí parece evidente es que la poesía y la inteligencia artificial continuarán compartiendo un mismo horizonte de desarrollo, en el que la creatividad humana seguirá siendo el punto de referencia desde el cual interpretar el sentido y el valor de toda creación artística.
-
Referencias
Britannica. (s. f.). Artificial intelligence: Is artificial general intelligence (AGI) possible? Encyclopaedia Britannica.
code-davinci-002. (2023). I am code: An artificial intelligence speaks. Little, Brown and Company.
Colton, S., López de Mántaras, R., & Stock, O. (2009). Computational creativity: Coming of age. AI Magazine, 30(3), 11–14.
Gershgorn, D. (2018). A Microsoft chatbot composes poetry by looking at photographs. Quartz.
Gervás Gómez-Navarro, P. (2018). La creatividad computacional como frontera de la inteligencia artificial y su potencial impacto sobre la creación literaria. Anuario AC/E de Cultura Digital, 95–108.
Goldsmith, K. (2011). Uncreative writing: Managing language in the digital age. Columbia University Press.
Liu, B., Fu, J., Kato, M. P., & Yoshikawa, M. (2018). Beyond narrative description: Generating poetry from images by multi-adversarial training. En Proceedings of the 26th ACM International Conference on Multimedia (MM '18) (pp. 489–497). Association for Computing Machinery. https://doi.org/10.1145/3240508.3240587
McGregor, S., Purver, M., & Wiggins, G. A. (2016). Process-based evaluation of computer-generated poetry. En Proceedings of the Workshop on Computational Creativity in Natural Language Generation (CC-NLG 2016) (pp. 51–60). Association for Computational Linguistics.
Soni, M., & Govindaraju, T. (2024). AI in Digital Humanities: Using AI-Generated Poetry as a Tool for Literary Studies. Shanlax International Journal of Arts, Science and Humanities, 12(S4), 59–62.
Turing, A. M. (1950). Computing machinery and intelligence. Mind, 59(236), 433–460.
UNESCO. (2024). Guía para el uso de la inteligencia artificial generativa en la educación y la investigación. UNESCO.
Weber-Wulff, D. (2023). Testing of detection tools for AI-generated text. International Journal for Educational
