1. ¿Quién escribe realmente aquí?

Quizá haya llegado el momento de confesar algo. ¿Quién escribe todos esos artículos para Air Insights? ¿Quién está detrás de las historias sobre botellas de buceo, compresores, gases respirables y juntas tóricas? ¿Y por qué se escriben estas historias en primer lugar?

Pero antes, déjenme presentarme. Me llamo Kasper Juffermans y soy uno de los fundadores de Air & Dive Supply, aquí en Curazao. Además, soy propietario del Porto Mari Dive Center, un centro de buceo situado en lo que quizá sea la playa más hermosa de la isla, y todavía trabajo como instructor de buceo.

En otra vida fui sociolingüista, o antropólogo del lenguaje. Estudié y trabajé durante unos dieciséis años en varias universidades, en los tres países del Benelux, además de Hong Kong y Alemania. Mi interés se centraba especialmente en el multilingüismo, la alfabetización y la dimensión social del lenguaje. A lo largo de mi carrera académica, pasé mucho tiempo en África Occidental, especialmente en Gambia y, más adelante, en Guinea-Bisáu, donde investigué cómo utilizan las personas el lenguaje oral y escrito en sociedades caracterizadas por un alto grado de multilingüismo. Mis primeras investigaciones en Gambia dieron lugar, con el tiempo, a una tesis doctoral y a un libro, Local Languaging, Literacy and Multilingualism in a West African Society.

Después del doctorado participé en varios proyectos de investigación posdoctoral y pasé un breve período como profesor invitado. Pero la vida académica, con sus contratos temporales y traslados internacionales, se volvió cada vez más difícil de conciliar con la vida familiar. Finalmente decidí dejar la universidad y mudarme con mi familia a Curazao. Allí convertí mi afición en profesión: el buceo.

Durante años, escribir, investigar y publicar fueron una parte importante de mi trabajo. Escribí artículos académicos, publiqué libros y edité libros colectivos. Los temas eran muy distintos de los compresores, botellas de buceo y juntas tóricas con los que ahora trabajo (y sobre los que escribo), pero nunca perdí del todo la curiosidad ni el gusto por investigar y explicar.

Al principio de mi carrera, escribir era mi trabajo y el buceo era un placer que había descubierto por el camino. Ahora los papeles se han invertido. Entre mi trabajo como instructor de buceo y la gestión de mis empresas, he ido redescubriendo el placer de escribir. Air Insights es, en cierto sentido, mi proyecto personal. Una afición que quizá se me haya ido un poco de las manos, pero que también cumple varios propósitos.

Para empezar, el proyecto tiene un objetivo comercial. Air & Dive Supply es una empresa, y con estos artículos queremos atraer también más visitantes a nuestro sitio web. Esperamos que quienes busquen en internet información sobre aire respirable, Nitrox, botellas de buceo o juntas tóricas terminen encontrándonos. Eso puede darnos mayor visibilidad y, con un poco de suerte, también generar ventas. No hay por qué ocultarlo.

Pero esa no es ni mucho menos la única razón por la que escribo estos artículos. También quiero contar historias interesantes y accesibles sobre el lado técnico del buceo. Historias de las que nuestros propios empleados puedan aprender algo, y también nuestros colegas de otros centros de buceo, nuestros clientes y otras personas interesadas en Curazao y más allá. En nuestra industria trabajamos a diario con equipos y tecnologías bastante complejos, sin entender siempre del todo cómo funcionan. ¿Por qué usamos ciertos materiales? ¿Cómo se produce realmente el aire respirable? ¿Qué ocurre dentro de un compresor? ¿Y por qué un pequeño anillo de goma a veces es tan importante?

Son preguntas que a mí también me despiertan curiosidad. Y escribir siempre ha sido para mí una forma de entender algo mejor. Para explicar bien un tema, primero tienes que comprenderlo tú mismo. Durante la investigación y la escritura descubro con frecuencia cosas que antes desconocía.

Además, este proyecto es una ocasión para hacer algo que durante años disfruté mucho: escribir, investigar, establecer conexiones y acercar el conocimiento a los demás. Solo que esta vez no necesito convertirlo en un artículo académico, con notas a pie de página, bibliografías y debates teóricos complejos. Puedo simplemente escribir sobre temas que me interesan, para personas que quizá los encuentren útiles. Y si nadie más les saca provecho, al menos yo sí.

2. Cómo la IA me hizo volver a escribir

Y aquí llegamos a algo peculiar de este proyecto. Aunque siempre me ha gustado escribir, después de dejar el mundo académico, la escritura había pasado a un segundo plano. Simplemente ya no tenía el tiempo ni la ocasión para hacerlo. Todavía disfrutaba dedicando tiempo a responder con detalle los correos de los clientes, pero poco más. Dirigir un centro de buceo es, al fin y al cabo, un trabajo bastante exigente, en el que pasas la mayor parte del día al aire libre, junto al agua, dentro de ella o bajo su superficie. Solo una pequeña parte del trabajo transcurre en seco, sentado frente a una pantalla de ordenador.

Que ahora haya vuelto a escribir tanto tiene mucho que ver con la aparición de la inteligencia artificial generativa, o IA. No porque de repente quisiera escribir sobre IA, sino porque la IA me ha permitido retomar la escritura.

Terug naar het schrijven • Back to writing • Volver a escribir • Bèk na skirbi

Cuando empezamos a renovar la página web de nuestro centro de buceo, descubrí las posibilidades de la IA como asistente de escritura. Mi hija adolescente también había descubierto lo útil que podía ser la IA para hacer las tareas escolares. Eso despertó mi curiosidad. Empecé a explorarla por mi cuenta y fui descubriendo poco a poco todo lo que esta nueva tecnología podía ofrecerme.

Empecé reescribiendo a fondo las descripciones de los cursos que ya teníamos en nuestra página web y añadiendo numerosos cursos y excursiones de buceo nuevos. Una vez que todos los textos antiguos estuvieron renovados, nuestro divemaster/webmaster Wouter, ahora también compañero instructor de buceo (entre muchas otras cosas), me sugirió que empezara a escribir páginas de aterrizaje (landing pages). Son páginas que la gente encuentra a través de los buscadores y que, con un poco de suerte, la animan a explorar el resto de nuestra web y, finalmente, a reservar una inmersión o un curso con nosotros.

Solo tuvo que decirlo una vez. En pocos días, con ayuda de la IA, escribí toda una serie de esas páginas. Las organicé en una guía digital de esnórquel y buceo, con la idea de convertirla algún día en un pequeño libro. Los temas iban desde los mejores lugares para bucear y practicar esnórquel en Curazao hasta las diferencias entre el buceo desde embarcación y desde la costa, los primeros pasos para aprender a bucear y las posibilidades de convertirse en profesional del sector. Poco a poco fui abordando temas más complejos, como la teoría del buceo, y pensé también en hacer una guía para quienes ya son profesionales del buceo o aspiran a serlo. También descubrí que la IA no solo me podía ayudar con texto y lenguaje, sino que podía generar ilustraciones.

Así descubrí no solo las posibilidades de la IA, sino también cuánto había cambiado el proceso de escritura en 2025 y 2026 respecto a cuando dejé la universidad y me mudé a Curazao, casi diez años atrás. Lo que antes me llevaba semanas o meses, ahora a veces podía hacerlo en pocas horas. Lo que comenzó como una manera práctica de mejorar nuestra web se fue convirtiendo en un renovado interés por escribir, investigar y publicar. En cierto modo, la IA me ha hecho redescubrir el placer de escribir.

No uso la IA simplemente como un corrector ortográfico avanzado. Intercambio ideas con ella, investigo, discuto cuestiones técnicas, organizo la estructura de los capítulos, le pido que redacte y reescriba pasajes, genero ilustraciones y traduzco los artículos a otros idiomas. A veces hago tres, cuatro o incluso más rondas de edición hasta quedar satisfecho.

Lo curioso es que gracias a esto escribo mucho más, aunque al mismo tiempo redacto cada vez menos frases por mi cuenta. La IA me ha hecho redescubrir el placer de escribir, pero también se encarga ahora de gran parte del trabajo real de redacción.

Y eso me lleva a una pregunta que me hago cada vez más: si uso la IA en tantas partes del proceso de escritura, ¿hasta qué punto sigo siendo yo quien escribe? ¿Hasta qué punto sigo siendo el escritor?

Esa es la pregunta que quiero explorar en este ensayo. No para defender mi forma de trabajar ni para ensalzar las posibilidades de la IA, sino porque sinceramente me parece una cuestión interesante. Sobre todo para alguien que durante años se ha dedicado profesionalmente al lenguaje, la escritura y la autoría. Y tal vez también simplemente para explicar cómo se elaboran realmente todos esos artículos para Air Insights.

3. Antes lo escribía todo yo. ¿O no?

Cuando todavía trabajaba en la universidad, la mayoría de mis textos los escribía yo mismo. Eso puede sonar obvio, pero hoy en día es una distinción que aparentemente hay que hacer. Recopilaba mis datos de investigación, leía libros y artículos, tomaba notas, desarrollaba argumentos e intentaba plasmarlos lo más claro posible en papel. A veces resultaba fácil, pero generalmente escribir era una tarea que llevaba mucho tiempo. Un solo párrafo me podía costar horas, y algunos textos semanas o meses de trabajo.

Sin embargo, ni siquiera entonces lo hacía completamente solo. Continuamente me apoyaba en el trabajo de otros. Leía lo que habían escrito otros investigadores, tomaba prestados conceptos e ideas, utilizaba diccionarios y obras de consulta y discutía mis textos con colegas. Las versiones preliminares eran enviadas a tutores, editores y revisores anónimos, quienes hacían comentarios y a veces proponían cambios profundos. Escribir en el ámbito académico es, en gran medida, mantener una conversación con otros investigadores, incluso cuando al final eres el único autor que figura en la publicación.

Y por supuesto estaban las herramientas técnicas. No escribía con pluma de ganso, sino en una computadora, usando un procesador de textos, un corrector ortográfico, buscadores, bibliotecas digitales y software para gestionar mis referencias bibliográficas. Todo eso nos parecía completamente normal. Nadie se preguntaba si un artículo realmente había sido escrito por mí porque hubiera utilizado Google Scholar para encontrar fuentes o el corrector ortográfico de Microsoft Word para corregir erratas.

Pero había una diferencia importante con respecto a hoy. Todas esas herramientas me ayudaban a escribir, pero no producían grandes fragmentos de texto para mí. Un diccionario podía decirme qué significaba una palabra, pero no qué idea debía expresar con ella. Un motor de búsqueda podía llevarme a un artículo interesante, pero no construía mis argumentos por mí. Y un colega podía sugerir reorganizar un párrafo, pero, por lo general, era yo quien tenía que encontrar la manera de hacerlo.

Con la llegada de la IA generativa esa frontera ha empezado a desdibujarse. Hoy en día puedo hacer una pregunta, aportar algunas ideas y en pocos segundos recibir un texto bastante coherente. No solo una colección de hechos o sugerencias, sino oraciones completas, párrafos y a veces incluso capítulos enteros. Puedo pedirle que desarrolle un argumento, que haga más accesible un pasaje o que reescriba un texto en otro idioma.

Eso es más que una nueva versión del corrector ortográfico. La máquina no solo ayuda a escribir, sino que escribe junto conmigo. Y eso también cambia mi papel. Mientras que antes me dedicaba sobre todo a buscar las palabras adecuadas para expresar mis pensamientos, hoy con más frecuencia me ocupo de evaluar, corregir y mejorar palabras que ya están en pantalla.

Pero ¿significa eso que pienso menos por mi cuenta? ¿O que soy menos autor de lo que finalmente se publica? Todavía no estoy tan seguro.

4. Cómo creamos Air Insights

¿Cómo funciona, en la práctica, escribir con IA? Para explicarlo, lo mejor es describir cómo nace un artículo típico de Air Insights. Aunque debo aclarar que no existe una receta fija. Algunos artículos comienzan con una pregunta técnica, otros con una experiencia concreta del trabajo diario, un dato histórico interesante o simplemente algo que me despertó la curiosidad.

Tomemos, por ejemplo, el artículo sobre las juntas tóricas. Usamos esos pequeños anillos de goma a diario en nuestra escuela de buceo y en nuestra estación de llenado. Las encontramos en botellas de buceo, válvulas, reguladores y muchas partes de nuestros compresores e instalaciones de llenado. Cualquiera que trabaje con equipos de buceo sabe lo que son. Pero ¿qué sabemos realmente de ellas? ¿Por qué suelen ser negras? ¿Por qué algunas son más duras que otras? ¿Cuál es la diferencia entre NBR, EPDM y FKM? ¿Y quién inventó la junta tórica?

Con ese tipo de preguntas suele comenzar una conversación con ChatGPT, el programa de IA que utilizo para la mayor parte de mi escritura. Explico lo que quiero investigar y para qué público escribo. Luego empezamos a hacer una lluvia de ideas. ¿Qué temas son interesantes? ¿Qué aspectos están relacionados? ¿Qué detalles técnicos merecen una explicación más profunda? ¿Y cómo podemos convertir eso en una historia no solo informativa, sino agradable de leer?

A menudo no empiezo con la intención de escribir, sino movido por el interés, la curiosidad o la necesidad práctica de entender cómo son las cosas. Y durante la conversación con la IA me doy cuenta a menudo de que ahí también hay una historia. La IA suele proponer cosas que a mí no se me habían ocurrido. Algunas son interesantes, otras menos. Tomo decisiones, hago preguntas de seguimiento y trato de desarrollar una estructura sobre la marcha. A veces esa estructura queda clara rápidamente, pero a menudo cambia varias veces durante la escritura.

Luego empieza la indagación. Formulo preguntas técnicas, pido explicaciones y comparo diferentes posibilidades. A veces hago que la IA busque fuentes adicionales. Pero también aporto mis propios conocimientos y experiencias. Evalúo críticamente lo que la IA me dice desde mi experiencia práctica. Pero también aprendo de la IA y amplío los límites de lo que sé.

Porque la IA también ofrece algo difícil de encontrar por otras vías: una forma accesible de adentrarse en temas técnicos complejos. Simplemente no se escriben muchos libros sobre compresores, cilindros e instalaciones de llenado. Quizá quienes se dedican a estos temas no suelen escribir libros. Y cuando la IA me presenta una explicación que supera mis conocimientos técnicos, le pido que la explique de forma más sencilla.

Trabajo diariamente con compresores, cilindros, gases respirables e instalaciones de llenado, y justamente por eso con frecuencia encuentro preguntas que apenas se abordan en descripciones técnicas generales. Además, a veces reconozco cuando una respuesta suena convincente, pero técnicamente no es del todo correcta. Eso sucede más a menudo de lo que se podría pensar.

Entonces llega la escritura propiamente dicha. Y aquí debo ser sincero: la IA redacta inicialmente una parte considerable de las frases de Air Insights. A veces yo proporciono un borrador que la IA reescribe a fondo y que después yo reviso. A veces solo indico de qué debe tratar un pasaje, y la IA produce una primera versión. Y a veces surge un texto de una larga serie de preguntas y respuestas que luego convertimos en una historia coherente.

Pero casi nunca damos por buena esa primera versión. Leo, elimino, añado, hago preguntas y pido que se reformulen pasajes. A veces encuentro un texto demasiado didáctico, excesivamente técnico o demasiado superficial. A veces la información no es correcta o falta una distinción importante. Y a veces un pasaje es correcto en cuanto al contenido, pero simplemente no suena como me gustaría. Entonces volvemos a intentarlo. Si el resultado es demasiado largo o demasiado corto, pido que se profundice en algún aspecto o que se recorte.

Lo interesante es que este proceso no solo cambia el texto, sino también mi propia comprensión del tema. Durante la escritura descubro nuevas conexiones, aparecen preguntas adicionales y a veces debo revisar suposiciones previas. Por ejemplo, el artículo sobre las juntas tóricas comenzó como una explicación técnica sobre elementos de sellado, pero se convirtió en una historia que también incluía la historia del caucho, la ciencia de los materiales e incluso el origen de la palabra junta tórica. Elegí deliberadamente un enfoque antropológico e histórico, acorde con mi formación en humanidades. Porque admitámoslo: escribir sobre tecnología es mucho más interesante cuando se sitúa esa tecnología en su contexto social.

Cuando el texto en neerlandés está más o menos listo, comenzamos con las ilustraciones. También estas se hacen en gran medida con IA. Describo lo que debe mostrar una imagen, luego la máquina genera una versión inicial. A continuación suele empezar una nueva serie de correcciones. Un cilindro tiene las dimensiones equivocadas, una pieza aparece donde no debería o una sección técnica está mal representada. A veces lo logramos en el primer intento, otras veces después de seis intentos aún no estamos satisfechos del todo. Y a veces, algo frustrado, me doy por vencido después de diez intentos y concluyo que la IA simplemente no lo entiende o no puede hacerlo. La IA puede crear imágenes maravillosas, pero una imagen bonita no es necesariamente una imagen técnicamente correcta.

Después vienen las traducciones. Los artículos se publican en neerlandés, inglés, español y papiamento. Para eso también uso IA. Una primera traducción suele hacerse rápido, pero ahí es donde empieza el verdadero trabajo de revisión. Los términos técnicos deben traducirse de manera coherente, las frases deben sonar naturales, y el estilo y el tono del artículo original deben conservarse lo máximo posible. Sobre todo con el papiamento eso resulta ser un desafío interesante, porque los modelos de lenguaje disponibles aún no dominan bien ese idioma. Pero también las traducciones al inglés y al español mejoran notablemente tras una o más rondas de edición. No se trata solo de corregir errores, sino principalmente de mejorar la legibilidad, el ritmo y la naturalidad del texto. Una traducción puede ser gramáticamente correcta y aun así sonar claramente a traducción. El objetivo final es que cada versión se lea como si el artículo hubiera sido escrito originalmente en ese idioma. Como lingüista y hablante de varios idiomas, quizá sea un poco más exigente en este aspecto que el diseñador web o creador de contenidos promedio.

Finalmente releo todo el conjunto. Reviso la coherencia, mejoro las formulaciones, añado pies de foto y decido qué imágenes usar. A veces esa última ronda conduce a nuevas preguntas o ajustes en el texto original en neerlandés. Por ejemplo, una traducción puede revelar una ambigüedad que antes había pasado por alto.

Así no se crea un artículo de una sola vez, sino en una conversación continua entre la máquina y yo. Yo aporto ideas, preguntas, experiencia práctica y críticas. La IA aporta información, sugerencias, formulaciones, traducciones e imágenes. Seguimos intercambiando propuestas y correcciones hasta llegar a un resultado que me convence.

Y eso nos devuelve a la pregunta central de este artículo. Porque si la IA realiza gran parte del trabajo real de escritura, ¿cuál es exactamente mi contribución? ¿Soy el escritor, el editor, quien encarga el trabajo o quizá un poco de todo?

Leren van elkaar • Learning from each other • Aprender el uno del otro • Siña for di otro

5. ¿Qué hace la máquina y qué hago yo?

Si soy honesto, la IA ahora escribe una parte considerable de los textos que aparecen bajo mi nombre. A veces proporciono una primera versión, pero a menudo dejo que la máquina formule párrafos o capítulos enteros. Luego los leo, hago preguntas, realizo cambios y los hago reescribir. Y así, varias veces si hace falta. Por ello, no sería justo afirmar que la IA solo es una herramienta que corrige algún error ortográfico o embellece alguna frase de vez en cuando. La contribución de la máquina es simplemente demasiado grande.

Pero ¿significa eso que yo aporto poco? Claro que depende de qué entendamos exactamente por escribir.

Si escribir significa inventar y poner cada frase uno mismo, hoy en día escribo mucho menos que antes. La máquina asume buena parte de ese trabajo. Pero escribir es algo más que encadenar palabras. Comienza con una idea, una pregunta o una historia que quieres contar. Luego debes decidir qué es relevante, qué información falta, cómo construir un tema, qué ejemplos usar y para quién escribes realmente. Y finalmente, alguien debe decidir cuándo un texto es lo suficientemente bueno para ser publicado.

Aún tomo muchas de esas decisiones yo mismo. Decido sobre qué quiero escribir, qué dirección toma un artículo y qué tono debe tener. Aporto mi propia experiencia práctica, reconozco problemas técnicos y planteo preguntas que surgen en mi trabajo diario. Elijo qué sugerencias de la IA acepto y cuáles descarto. Y soy yo quien decide finalmente qué aparece en nuestro sitio web. Pero eso tampoco cuenta toda la historia. Porque la IA hace más que seguir mis instrucciones. La máquina aporta ideas, sugiere otros enfoques, establece conexiones que no había visto y a veces señala problemas en mi razonamiento. Hay artículos que durante la redacción tomaron un rumbo muy distinto porque la IA hizo una sugerencia interesante. Así que no siempre soy yo quien sabe con exactitud lo que finalmente aparecerá escrito.

A veces, durante la escritura surge un verdadero desacuerdo entre la máquina y yo. Un buen ejemplo ocurrió mientras escribía este artículo. Más adelante explicaré que el papiamento está históricamente relacionado con las lenguas criollas de base portuguesa del Alto Guinea. ChatGPT sugirió tres veces que esa afirmación se expresara con más precaución. Según el modelo, la relación histórica precisa aún era objeto de debate científico. Pero conozco investigaciones sobre el origen del papiamento y encuentro suficientemente convincente la justificación del lingüista que citaré más adelante para afirmar esa relación sin tantas reservas. Además, reconozco la relación también en mi propio repertorio multilingüe. Así que mantuve mi posición.

Al final, la máquina cedió. O más bien: aceptó que, como autor, puedo defender una postura científica firme. Pero ¿realmente la convencí? ¿O simplemente apelé a una de las características más conocidas de los modelos de IA: su tendencia a agradar al usuario? A esto último se le llama sycophancy en inglés, una especie de servilismo digital.

Wie heeft er gelijk? • Who's right? • ¿Quién tiene razón? • Ken tin rason?

Eso hace que a veces estas conversaciones sean difíciles de valorar. Con frecuencia dejo que la IA me convenza de que mi primera idea no es del todo correcta, y aprendo mucho de eso. Pero también puede ocurrir lo contrario: la máquina puede dejarse convencer o, al menos, adaptar su respuesta a mis preferencias. El problema es que esas dos situaciones pueden parecerse mucho en la superficie. Un modelo que dice 'tienes razón' no necesariamente ha vuelto a sopesar los argumentos y comprobado que mi posición está mejor fundamentada. Quizá simplemente haya aprendido que llevar la contraria no siempre cae bien.

También en eso se diferencia una conversación con la IA de una conversación con un colega. La máquina puede ser un interlocutor especialmente crítico, pero también sorprendentemente complaciente. Y no siempre puedo distinguir bien cuándo realmente está aprendiendo algo de mí y cuándo simplemente me dice lo que quiero oír. Eso requiere no solo leer críticamente las respuestas, sino también reflexionar críticamente sobre mi propia necesidad de tener la razón.

Quizá ese sea el aspecto más interesante, pero también el más complicado de esta colaboración. No uso la IA solo para desarrollar más rápido ideas existentes, sino también para desarrollar nuevas ideas y poner a prueba críticamente mis propias opiniones. Solo que necesito estar constantemente atento para ver si la máquina realmente me enseña algo nuevo o simplemente confirma lo que yo ya pensaba. De cualquier modo, influye en el contenido del artículo final, así como mis preguntas, correcciones y convicciones influyen en las respuestas de la máquina.

Hay algo más. Noto que hoy en día dedico mucho más tiempo a valorar textos que a formularlos yo mismo. Antes podía pasar una hora buscando las palabras correctas para un párrafo; ahora puedo generar varias versiones en pocos minutos y elegir entre ellas. Eso puede parecer más fácil, y en muchos aspectos lo es. Pero requiere una habilidad diferente: poder reconocer lo que está bien, lo que no cuadra, lo que falta y lo que puede mejorar.

Por supuesto, ayuda que no empiece estos temas sin ningún conocimiento previo. Trabajo a diario con el equipo sobre el que escribo. Sé cómo funciona una estación de llenado, qué problemas surgen en la práctica y qué cuestiones técnicas son relevantes para buzos y profesionales del buceo. Y si no sé algo, por lo general sé qué preguntas hacer para seguir formándome al respecto. Y a menudo me doy cuenta de que ese nuevo conocimiento también puede ser interesante para otros. Porque si yo no sé algo o quiero saber más, es realista pensar que otros tampoco lo saben y pueden estar interesados.

Esa tensión entre experiencia y curiosidad, entre lo que sé y lo que todavía desconozco, determina en gran medida qué preguntas hago y cuán críticamente valoro las respuestas. Sin esa experiencia previa, sería mucho más propenso a aceptar una explicación convincente pero equivocada como verdadera.

Sin embargo, debo tener cuidado aquí también. Mis conocimientos prácticos no son ilimitados y me resulta imposible verificar personalmente cada detalle técnico. A veces confío en la información que me aporta la IA sin haber comprobado completamente la fuente original. Esa es una debilidad en esta forma de trabajar, especialmente cuando se trata de temas donde errores técnicos pueden afectar la seguridad. Pero aquí conviene mantener una buena dosis de escepticismo. Seguir preguntando, incluso ad nauseam, ayuda a lograr una mejor comprensión.

Entonces, ¿qué soy realmente? ¿El escritor, el editor, el compilador o quien encarga el trabajo? Probablemente un poco de todo. Concibo y desarrollo los artículos, aporto conocimiento y experiencia práctica, dirijo el proceso de escritura y hago la corrección final. Pero la máquina aporta una contribución sustancial tanto en la formulación como en el contenido. Y no pretendo ocultarlo.

Quizá por eso convenga distinguir entre la escritoría y la autoría. La primera tiene que ver con el acto de escribir, con el trabajo de encontrar y formular las palabras. La segunda va más allá: abarca también la concepción de la historia, su desarrollo, su forma y, en última instancia, la responsabilidad por lo publicado. Antes, esas dos cosas coincidían en buena medida en mi práctica de escritura. Hoy esa relación ya no es tan evidente.

Y quizá ese sea el cambio más importante. Escribo menos frases yo mismo, pero al mismo tiempo estoy mucho más involucrado en la escritura. Desarrollo más ideas, investigo más temas y publico más textos de lo que alguna vez pensé posible hacerlo solo. La IA ha asumido gran parte del trabajo de redactar, pero a su vez ha abierto espacio para una escritoría de miras más amplias.

Si eso me convierte en un mejor escritor, no lo sé. Pero desde luego ha cambiado lo que escribir significa para mí.

6. ¿Cuatro idiomas, un solo escritor?

Hay otro aspecto de mi práctica actual como escritor que encuentro particularmente interesante, precisamente por mi formación como sociolingüista: el multilingüismo. Los artículos para Air Insights aparecen en neerlandés, inglés, español y papiamento. Eso significa que un solo artículo puede llegar a publicarse en cuatro versiones distintas en nuestro sitio web. Y todo ello cuando normalmente escribo la historia original en un solo idioma.

Eén verhaal, vier talen • One story, four languages • Una historia, cuatro idiomas • Un storia, kuater idioma

Lo notable es que hoy en día vuelvo a escribir principalmente en neerlandés. Puede sonar obvio para alguien que tiene el neerlandés como lengua materna, pero para mí en realidad es un gran cambio. Durante mi carrera académica, leía y escribía casi exclusivamente en inglés. Ese era simplemente el idioma dominante del mundo científico internacional en el que trabajaba. Mi tesis doctoral, mis artículos y la mayor parte de mi correspondencia profesional estaban en inglés. Me había acostumbrado tanto a escribir en inglés que casi no producía textos largos en neerlandés.

Ahora es precisamente al revés. Normalmente empiezo directamente en neerlandés, el idioma en el que me expreso más fácilmente y de forma más natural. No tengo que pensar constantemente en cómo formular algo correctamente en inglés o si cierta expresión suena natural. Puedo concentrarme en lo que quiero contar, en lugar de en el idioma en el que debo contarlo.

Y sin embargo, mis artículos no se limitan a lectores de habla neerlandesa. Tan pronto como el texto está listo, puedo traducirlo al inglés y al español con ayuda de la IA, y cada vez más también al papiamento. Es un cambio enorme con respecto al pasado. Mientras que antes la elección del idioma de escritura determinaba en gran medida quién podía leer tu texto, hoy en día esa conexión ya no es tan automática.

Esto no significa, sin embargo, que traducir sea cuestión de pulsar un botón. Una primera traducción con IA se produce normalmente rápido, pero eso no garantiza un buen texto. Las frases pueden ser gramaticalmente correctas y aun así sonar artificiales. Los términos técnicos no siempre se usan de manera coherente y a veces el significado cambia sin que se perciba. Por eso hago que las traducciones se revisen nuevamente, a menudo en varias rondas, prestando especial atención a la legibilidad, la terminología, el estilo y el ritmo.

En inglés puedo evaluar bastante bien esas traducciones yo mismo. Al fin y al cabo, he escrito y publicado en ese idioma durante muchos años. También en español puedo detectar muchos problemas y corregirlos, aunque soy consciente de que mi sensibilidad lingüística es menor que en neerlandés o en inglés.

Con el papiamento la cosa es aún más complicada. Llevo casi diez años viviendo en Curazao y estoy rodeado del idioma a diario, pero casi no lo hablo. Eso se debe en gran parte al entorno internacional en el que trabajo. En un día normal, en nuestra tienda de buceo, uso fácilmente cinco o seis idiomas diferentes: neerlandés, inglés, español, alemán, portugués y francés. Pero el papiamento rara vez está entre ellos.

Eso no significa que no entienda el idioma. Después de escucharlo durante años, he desarrollado una comprensión pasiva bastante buena. Pero ese conocimiento tiene otro origen. Durante mis investigaciones y viajes por África Occidental, también aprendí bastante criollo de Guinea-Bisáu y de Cabo Verde. Estas lenguas criollas de base portuguesa están emparentadas histórica y lingüísticamente con el papiamento, como Bart Jacobs demostró de manera convincente en su libro Origins of a Creole (2012). Por eso el idioma ya me resultaba en cierto modo familiar cuando llegué a Curazao. Reconocía palabras y ciertas construcciones gramaticales, sin haber aprendido nunca papiamento. Por eso, mi comprensión actual del idioma probablemente sea una combinación de esa experiencia previa con lenguas criollas, mis conocimientos de español, portugués y neerlandés y los años de exposición al propio papiamento.

Puedo seguir muchas conversaciones, aunque me cuesta mantener una conversación en papiamento. Los lingüistas llaman a esta situación multilingüismo receptivo: entiendes un idioma sin usarlo activamente.

Lo curioso es que el multilingüismo de los hablantes de papiamento no facilita el aprendizaje de su idioma. Casi todas las personas de quienes podría aprender papiamento hablan también dos o tres idiomas más que manejo mejor. Cuando una conversación se vuelve algo más compleja, cambiamos fácilmente al neerlandés, inglés o español. Es práctico y eficiente, pero significa que pocas veces tengo oportunidad de practicar activamente mi papiamento. Algo parecido me ocurrió antes con el luxemburgués. Y, en cierto sentido, ocurre lo mismo con el neerlandés. Son lenguas cuyos hablantes suelen dominar tantos otros idiomas que a alguien de fuera le cuesta encontrar oportunidades para practicarlas.

Sin embargo, el papiamento va entrando en mi repertorio poco a poco, aunque a un ritmo desesperadamente lento y sobre todo de forma pasiva. En sociolingüística existe el concepto de repertorio truncado: un repertorio lingüístico en el que ciertas habilidades y usos están más desarrollados que otros. Ya entiendo bastante papiamento, pero mi capacidad para hablarlo se queda muy atrás.

Y es precisamente con ese conocimiento limitado, en gran medida receptivo, con el que ahora intento, con ayuda de la IA, publicar artículos técnicos en papiamento, algo que, en cierto modo, representa uno de los niveles más exigentes del dominio de una lengua. Esto es en sí mismo un experimento curioso. Puedo comprender y valorar mucho de lo que produce la máquina, pero no redactar yo mismo. Y tengo que admitir que sencillamente no sé lo suficientemente bien si una frase o término suena natural para un hablante nativo.

No solo yo: los modelos de IA con los que trabajo también parecen tener dificultades con el papiamento. Durante mucho tiempo fue una de esas lenguas pequeñas que las máquinas traductoras generalmente ignoraban. Hoy en día, servicios como Google Translate y modelos de IA como ChatGPT admiten un número creciente de idiomas, incluyendo el papiamento. Pero en comparación con lenguas de gran difusión como el inglés o el español, su dominio aún está en pañales.

Lo noto constantemente al traducir. La primera ronda de traducción suele producir un auténtico revoltijo: un texto que claramente intenta ser papiamento, pero lleno de errores gramaticales, ortografía inconsistente, palabras y frases inusuales que se entienden pero no suenan nada naturales. A veces parece casi una especie de e-pidgin, una lengua de contacto deficiente que surge en la comunicación entre humano y máquina.

Lo curioso es que el mismo modelo de IA, si recibe las indicaciones adecuadas, a menudo es capaz de mejorar considerablemente ese texto tras sucesivas rondas de revisión. Le pido que revise la gramática, unifique la terminología, reemplace formulaciones antinaturales y mejore el ritmo del texto. Luego repetimos el proceso, a veces tres o cuatro veces. El texto va volviéndose cada vez más fluido, coherente y natural, hasta el punto de que a veces me resulta difícil distinguirlo de uno redactado por un hablante nativo.

Eso plantea una pregunta interesante. Si el modelo puede hacer esas mejoras, ¿por qué no produce desde el principio un texto de ese nivel? Evidentemente, hay diferencia entre pedirle a una máquina que traduzca un texto y pedirle que revise críticamente y mejore una traducción existente. Aunque debo decir de inmediato que un texto que a mí me suena casi a nivel nativo, aún puede contener imperfecciones para un hablante nativo.

Eso es lo que vuelve tan interesante el proceso de traducción. No me limito a traducir un texto del neerlandés a otro idioma, sino que también desarrollo un vocabulario técnico. ¿Cómo se llama una botella de buceo en papiamento? ¿Qué términos conviene usar para un regulador de buceo, un compresor o una junta tórica? ¿Y cómo aseguramos que esos términos aparezcan de modo consistente en todos los artículos? Hemos comenzado incluso a crear un glosario técnico multilingüe para mantener esa consistencia.

En ese proceso descubro a menudo que una traducción también revela algo sobre el texto original. Una frase neerlandesa que parecía completamente clara puede interpretarse de formas distintas en inglés o español. A veces debo volver al original para expresarme con mayor precisión. Traducir no es solo la última fase del proceso de producción, sino también una forma de corrección editorial.

Y así llegamos de nuevo a la pregunta por la autoría. Si concibo y desarrollo un artículo en neerlandés, pero dejo que la IA formule en gran medida las versiones en inglés, español y papiamento, ¿soy entonces también el autor de esas traducciones? Yo determino el contenido, la estructura y el tono deseado, pero no he elegido personalmente cada formulación. Además, especialmente con el papiamento, no siempre puedo evaluar con la misma certeza si una frase expresa exactamente lo que quiero decir.

Quizá por eso también debamos distinguir aquí entre el autor de una historia y quien elige las palabras en una lengua determinada. En el mundo editorial tradicional esa distinción es muy común. Un escritor puede publicar un libro que luego es traducido por otros. Nadie cuestiona así la autoría de la obra original, pero el traductor efectivamente aporta una contribución intelectual y creativa propia.

Con las traducciones hechas mediante IA esa división de tareas es menos visible. En la portada no aparece un traductor humano y el proceso de traducción ocurre en gran medida dentro de las mismas conversaciones en las que también se desarrolla el artículo original. Además, puedo pedirle tantas reformulaciones como quiera a la máquina sin dominar completamente todos los matices del idioma de destino.

Eso me da una libertad que antes no tenía. Puedo escribir de nuevo en mi propio idioma y al mismo tiempo publicar para un público internacional y local multilingüe. Pero esa libertad también conlleva una responsabilidad: debo reconocer que no tengo el mismo control en todos los idiomas sobre lo que termina publicándose bajo mi nombre.

Quizá esa sea la mayor paradoja de este experimento multilingüe. Gracias a la IA puedo usar más idiomas que nunca, mientras que yo mismo vuelvo a escribir principalmente en mi lengua materna.

7. Para finalizar: ¿de escritor a director?

¿Qué significa todo esto para mi propia autoría? Hoy escribo menos frases yo mismo que antes. A veces es la máquina la que produce párrafos enteros e incluso primeros borradores completos de artículos. Al mismo tiempo, escribo más que en muchos años. Publico regularmente artículos nuevos, los traduzco a varios idiomas y los complemento con ilustraciones que antes nunca habría podido crear yo mismo. Mi producción ha aumentado, mi alcance es mayor y mis posibilidades se han ampliado considerablemente. Pero ¿eso me ha convertido en un mejor escritor?

Quizá no escribo menos, sino de forma diferente. Antes invertía gran parte de mi tiempo en formular frases, buscar palabras adecuadas y reescribir párrafos. Ahora dedico más tiempo a pensar en temas, investigar cuestiones técnicas, evaluar textos y tomar decisiones. Dirijo el proceso, pero dejo a la máquina gran parte del trabajo de redacción real. ¿He pasado de escritor a una especie de editor o director?

Eso puede sonar atractivo, pero también es una visión demasiado simplista. Un director suele tener una idea bastante clara de lo que quiere crear. En mi caso, esa imagen a menudo surge durante el trabajo. La máquina propone cosas en las que yo no había pensado, ofrece a veces conexiones sorprendentes y me ayuda a desarrollar ideas que inicialmente estaban poco definidas. Así que no decido simplemente de antemano lo que debe ocurrir. La escritura se ha convertido en una interacción en la que mis propias ideas y las de la máquina responden continuamente entre sí.

También hay algo incómodo en todo esto. Cuando leo un texto que expresa exactamente lo que quiero decir, aunque no haya formulado yo mismo sus frases, aun así siento que ese texto es mío. Pero ¿por qué? ¿Porque el tema es mío? ¿Porque entiendo y respaldo el contenido? ¿Porque aprobé la versión final? ¿O porque he invertido tanto tiempo que la distinción entre escribir y editar se ha ido difuminando? No tengo una respuesta definitiva.

Quizá el cambio más interesante es que la IA ha reducido enormemente la distancia entre una idea y un texto publicable. Temas sobre los que antes quizá solo tomaba algunas notas, ahora se convierten en artículos completos. Una duda técnica que surge mientras lleno botellas de buceo puede convertirse unos días después en un artículo ilustrado en cuatro idiomas. Esa es una oportunidad maravillosa, pero también plantea la pregunta de si todo lo que ahora podemos producir con tanta facilidad realmente debe ser escrito y publicado. Más texto no es automáticamente texto mejor.

Sin embargo, noto sobre todo que ha vuelto el placer por escribir. Tras mi salida del mundo académico, no esperaba volver a involucrarme tan intensamente con el lenguaje, los textos y la transmisión de conocimiento. Y mucho menos que un centro de buceo y una estación de llenado fuesen el motivo para ello. Es una vuelta curiosa: alguna vez cambié la escritura por el buceo, y ahora, a través del mundo del buceo, he vuelto a la escritura. Solo que esta vez hay una máquina a mi lado.

¿Es esto un empobrecimiento de la autoría, o más bien una ampliación de la misma? Probablemente un poco de ambos. Pierdo algo del oficio de construir cada frase yo mismo, pero gano nuevas posibilidades a cambio. Puedo investigar más rápido, experimentar más, publicar en más idiomas y desarrollar ideas que de otro modo probablemente se habrían quedado en mi cabeza. Al mismo tiempo, me vuelvo más dependiente de una tecnología cuyo modo de llegar a sus respuestas no siempre puedo comprender, y cuyos errores a veces solo detecto porque, por suerte, conozco suficientemente el tema.

Quizá por eso debo aceptar por ahora que el concepto de escritor se ha vuelto algo menos evidente. Yo concibo, investigo, formulo preguntas, evalúo, corrijo, reescribo y decido. La máquina también participa en muchas de estas tareas, y a veces incluso sorprendentemente bien. No siempre puedo señalar con claridad dónde termina mi contribución y dónde empieza la de la máquina. Pero una cosa sí sé: sin la IA, muchos de estos artículos probablemente nunca habrían existido. Y sin mí tampoco.

¿Quién escribe aquí en realidad? Todavía no lo tengo del todo claro.

Mens en machine, samen aan het schrijven • Human and machine, writing together • Humano y máquina, escribiendo juntos • Hende i mashin, skirbi huntu