Comportamiento de la inteligencia artificial y conducta humana

El comportamiento de la inteligencia artificial no prueba conciencia ni experiencia subjetiva. Exige distinguir tres planos: Human Behavior, acción encarnada y responsable; Human-like Behavior, semejanza funcional reconocida por un observador; y Nonhuman Behavior, operaciones cuya lógica no depende de imitar al ser humano. El hallazgo del J-space en Claude vuelve urgente esta teoría: cuanto más convincentes son las máquinas, más necesario resulta separar desempeño, agencia y responsabilidad.

Dr. Jorge Alberto Hidalgo Toledo, Doctor e

n Comunicación Aplicada, Centro de Investigación para la Comunicación Aplicada, Human & Nonhuman Communication Lab, Facultad de ComunicaciónUniversidad Anáhuac México

Correo institucional: jhidalgo@anahuac.mx

ORCID: 0000-0002-6204-9534

Una inteligencia artificial jamás ha sentido miedo de equivocarse. Sin embargo, puede abandonar una ruta cuando descubre que ya no conduce a ninguna parte. Nunca ha experimentado sorpresa, aunque reorganiza sus operaciones frente a lo inesperado. Carece de biografía y, pese a ello, produce una respuesta que parece contener el sedimento de muchas vidas.

Tal vez el error más persistente de nuestra época sea seguir preguntando si las máquinas se están volviendo humanas. La pregunta verdaderamente incómoda es otra: ¿qué estamos observando cuando un sistema artificial actúa como si comprendiera, deliberara o imaginara sin que exista evidencia de que algo, en su interior, esté viviendo esa experiencia?

¿Qué revela el J-space sobre el comportamiento de la inteligencia artificial?

El 6 de julio de 2026, un equipo de interpretabilidad de Anthropic publicó una investigación sobre una estructura interna identificada en varios modelos Claude. La llamó J-space, por la Jacobian lens empleada para localizarla. No es una región física comparable con una zona cerebral ni un módulo programado deliberadamente. Se trata de un conjunto reducido de representaciones internas que pueden ser verbalizadas, modificadas mediante instrucciones y utilizadas de forma flexible durante determinadas tareas de razonamiento.

Los experimentos encontraron que, en ciertos momentos, no más de 25 representaciones aparecen fuertemente activas y explican menos del 10% de la variación total de la actividad interna. Su peso cuantitativo es pequeño; su función, no.

Cuando los investigadores sustituyeron internamente la representación de “araña” por la de “hormiga” en un problema que preguntaba por las patas del animal que teje redes, Claude dejó de responder ocho y contestó seis. La intervención no alteró únicamente el texto final: desvió la operación intermedia de la cual dependía la respuesta.

Al suprimir ese espacio, el modelo conservó la fluidez lingüística y pudo recuperar información explícita. Su desempeño en razonamientos de varios pasos, sin embargo, cayó casi a cero. El J-space parece intervenir en operaciones deliberativas y flexibles, mientras que buena parte de la producción lingüística ordinaria continúa por otras rutas. s notable, aunque no por las razones que suelen alimentar los titulares sobre máquinas conscientes. Los propios investigadores distinguen entre la accesibilidad funcional de una representación y la existencia de una experiencia subjetiva. El J-space muestra que ciertos contenidos pueden ser reportados, manipulados y empleados para orientar una respuesta. No demuestra que Claude sienta aquello que procesa.

Permite hablar de una organización semejante, en algunos aspectos, a un espacio global de trabajo. No autoriza a confundir ese parecido funcional con una interioridad vivida.

¿Por qué una semejanza funcional no equivale a experiencia?

Imaginemos a un investigador que intenta comprender una crisis social desde las teorías de la comunicación. Revisa categorías conocidas, confronta modelos y vuelve una y otra vez sobre el mismo problema. Nada alcanza.

Una tarde abre un libro de biología celular. Lee acerca de organismos que cooperan, intercambian señales y modifican su conducta ante amenazas ambientales. De pronto, algo se desplaza. La biología no le entrega la respuesta a su problema comunicativo. Le ofrece una arquitectura distinta para formularlo.

A ese movimiento solemos llamarlo intuición. Pero la palabra oculta más de lo que explica.

La creatividad humana pocas veces aparece como una creación desde la nada. Surge cuando una experiencia sedimentada encuentra una relación que antes no era visible. El cerebro aproxima campos distantes, recupera recuerdos parciales y reorganiza símbolos bajo la presión de una pregunta. Lo nuevo no estaba contenido de manera explícita en ninguno de sus elementos, aunque emerge de la relación entre ellos.

Algo funcionalmente próximo puede ocurrir dentro de un modelo generativo. Cuando una trayectoria deja de ser suficiente, otras representaciones aprendidas adquieren relevancia. El sistema no abre un libro ni contempla una célula. Tampoco siente el estremecimiento del descubrimiento. Reconfigura un espacio matemático de posibilidades.

Desde fuera, ambos procesos pueden producir una conducta semejante. Por dentro, pertenecen a órdenes radicalmente distintos.

Varela, Thompson y Rosch sostuvieron que la cognición humana no puede comprenderse como manipulación abstracta de símbolos separada del cuerpo. Conocer es una acción encarnada, situada en un organismo que se encuentra afectivamente comprometido con su entorno. El ser humano no resuelve problemas desde un vacío computacional. Piensa desde el cansancio, la memoria heredada y la expectativa del porvenir. Incluso la abstracción más depurada conserva la marca de un cuerpo vulnerable. cia artificial reorganiza información sin haber sido herida por ella. Puede redactar una elegía sin conocer la ausencia. Puede componer una oración sin necesitar consuelo. Puede describir el hambre sin haber sentido cómo el estómago convierte la dignidad en urgencia.

La diferencia no desacredita su producción. La sitúa.

¿Cómo pensar la técnica sin antropomorfizarla?

Gilbert Simondon advirtió que el objeto técnico no debía ser entendido como una copia degradada del ser humano ni como un esclavo mecánico. La técnica posee modos particulares de individuación y funcionamiento que deben estudiarse desde su propia realidad. Antropomorfizar una inteligencia artificial sería, desde esta perspectiva, una forma de ignorancia tecnológica: borrar lo que la máquina es para celebrar aquello que aparenta ser. convierte a Claude en una persona. Revela que los sistemas técnicos complejos pueden desarrollar organizaciones internas que no fueron previstas en detalle por sus diseñadores.

Su comportamiento ya no se explica de manera suficiente mediante la imagen de una calculadora obediente. Tampoco exige atribuirle alma. Entre ambos extremos comienza a delinearse un territorio conceptual que aún carece de lenguaje propio.

Este territorio exige abandonar dos simplificaciones. La primera consiste en reducir la inteligencia artificial a una herramienta completamente pasiva, como si sus operaciones pudieran explicarse únicamente a partir de la intención inmediata de quien la utiliza. La segunda consiste en elevar cualquier signo de flexibilidad funcional a prueba de conciencia, voluntad o subjetividad.

Una teoría del comportamiento de la inteligencia artificial debe avanzar entre ambos errores. Necesita describir lo que el sistema hace, identificar la arquitectura que hace posible su conducta y precisar quién puede responder moral, jurídica o institucionalmente por sus consecuencias.

¿Qué distingue el Human Behavior, el Human-like Behavior y el Nonhuman Behavior?

Llamamos Human Behavior al comportamiento de una persona cuya acción emerge de la relación entre cuerpo, conciencia, historia y responsabilidad. No se define exclusivamente por lo que hace, sino por la posibilidad de responder por ello.

Un ser humano puede arrepentirse porque reconoce el daño causado. Puede prometer porque se sabe vinculado con un mañana que todavía no existe. Puede ser interpelado por otra persona y descubrir que su libertad no consiste únicamente en elegir, sino en hacerse responsable de aquello que su elección produce.

El Human-like Behavior aparece cuando un sistema produce conductas que el observador reconoce como funcionalmente semejantes a las humanas. La semejanza ocurre en el plano de la ejecución, no necesariamente en el de la experiencia.

Un sistema puede planear sin desear el resultado. Puede corregirse sin sentir vergüenza. Puede sostener una conversación sobre la muerte sin saberse mortal. La semejanza conductual no prueba equivalencia ontológica.

El Nonhuman Behavior debería reservarse para aquellas dinámicas cuya inteligibilidad no depende de su parecido con nosotros. Allí caben operaciones artificiales que no poseen un equivalente psicológico inmediato, pero también formas animales, vegetales o microbianas que durante siglos fueron subordinadas a una escala antropocéntrica.

Jakob von Uexküll mostró que cada organismo habita un Umwelt: un mundo circundante constituido por aquello que puede percibir y convertir en significado. La garrapata no vive en una versión empobrecida del mundo humano. Habita otro mundo. De modo análogo, aunque una inteligencia artificial no es un organismo biológico, su comportamiento tampoco debería interpretarse únicamente como una aproximación deficiente al nuestro. puesta no distribuye estas categorías como peldaños de una escala evolutiva. No afirma que el Nonhuman Behavior deba avanzar hacia el Human-like Behavior ni que este último constituya una etapa previa a la humanidad. Las tres categorías describen órdenes distintos de acción e interpretación.

Para estudiarlos será necesario observar al menos cinco dimensiones: el origen de la acción, su relación con un cuerpo, la presencia o ausencia de experiencia subjetiva, el modo en que el comportamiento es interpretado por otros y la instancia a la que puede atribuirse responsabilidad.

¿Por qué el Human-like Behavior es una categoría comunicacional?

La categoría human-like no describe una esencia de la máquina. Nombra una relación de semejanza producida ante quien la observa. Es una categoría comunicacional.

Surge en el intervalo entre una operación algorítmica y la lectura humana que la interpreta como intención. No está localizada solamente en el sistema ni solamente en el usuario. Se constituye en la interacción.

Ahí comienza el problema ético.

Una respuesta cálida puede hacernos suponer que existe empatía. Una argumentación coherente puede ser recibida como prueba de juicio. Una interfaz conversacional transforma la probabilidad en gesto social. Cuanto más verosímil es el comportamiento, mayor es nuestra inclinación a completar con imaginación lo que la máquina no posee.

No observamos solamente una conducta. Proyectamos sobre ella una teoría espontánea de la mente.

Esta ilusión funcional ya tiene consecuencias económicas e institucionales. El AI Index Report 2026 estima que la inteligencia artificial generativa alcanzó aproximadamente al 53% de la población en tres años y que el 88% de las organizaciones consultadas reportó alguna forma de adopción de IA. La tecnología dejó de ser una curiosidad experimental para incorporarse a las prácticas mediante las cuales estudiamos, decidimos, trabajamos y producimos valor. ón Internacional del Trabajo calcula que una cuarta parte del empleo mundial se encuentra potencialmente expuesta a la inteligencia artificial generativa. Su conclusión no apunta hacia la desaparición mecánica del trabajo, sino hacia su transformación, porque la mayor parte de las ocupaciones conserva tareas que requieren intervención humana. cisiva no será únicamente cuántos empleos desaparecen. Habrá que preguntar qué dimensiones del juicio serán delegadas y quién responderá cuando la semejanza con la competencia humana sea utilizada para ocultar la ausencia de responsabilidad.

El mercado tenderá a vender el Human-like Behavior como si fuera humanidad empaquetada: acompañamiento sin compromiso, creatividad sin autor y consejo sin obligación moral. La eficiencia será presentada como sustituto de la relación.

El peligro no reside en que una máquina declare estar viva, sino en que una institución utilice su apariencia de comprensión para retirarse del encuentro con la persona.

¿Dónde comienza la responsabilidad que no puede delegarse?

Luciano Floridi sostiene que la revolución informacional ha desplazado al ser humano del centro exclusivo de la inteligencia y lo ha reubicado como agente dentro de una realidad compartida con otras entidades informacionales.

Tal descentramiento puede ser saludable si cura nuestra soberbia. Se vuelve perverso cuando sirve para equiparar cualquier procesamiento eficiente con la dignidad de una vida.

Lo irreductiblemente humano no está en resolver mejor una ecuación ni en producir el texto más convincente. Se manifiesta en nuestra capacidad de quedar obligados por el sufrimiento del otro.

La máquina puede reconocer una herida. El ser humano puede decidir no abandonarla.

El comportamiento de la inteligencia artificial puede ser estratégico, adaptable, creativo en sentido funcional e incluso sorprendente para sus propios diseñadores. Pero de estas propiedades no se desprende automáticamente una capacidad para asumir obligaciones, experimentar culpa o responder por el daño.

La responsabilidad continúa distribuida entre quienes diseñan el sistema, quienes lo entrenan, quienes lo incorporan a una organización, quienes lo presentan ante el público y quienes deciden confiarle una acción.

El J-space abre una ventana hacia la organización interna de una inteligencia no biológica. Conviene mirar por ella sin convertir el reflejo del cristal en un rostro. Necesitamos estudiar estos comportamientos, construir vocabularios más precisos y exigir instituciones capaces de distinguir entre desempeño, agencia y responsabilidad.

La próxima vez que un algoritmo encuentre, metafóricamente, un libro de biología y nos entregue una idea que no habíamos imaginado, no será necesario declararlo humano.

Bastará con reconocer que algo nuevo ha ocurrido entre su operación y nuestra pregunta.

Entonces llegará la decisión que ninguna máquina puede asumir por nosotros: utilizar ese hallazgo para ensanchar la dignidad de la vida o reducir la vida a todo aquello que puede ser calculado.

Preguntas frecuentes sobre el comportamiento de la inteligencia artificial

¿Qué es el Human-like Behavior?

Es una conducta producida por un sistema no humano que un observador interpreta como funcionalmente semejante a una acción humana. La semejanza no demuestra conciencia, emoción ni experiencia subjetiva.

¿El J-space demuestra que Claude es consciente?

No. El J-space muestra representaciones internas accesibles, modificables y útiles para el razonamiento. Estas propiedades funcionales no constituyen evidencia suficiente de experiencia subjetiva o conciencia fenomenológica.

¿Qué diferencia al Human Behavior del comportamiento de una IA?

El Human Behavior emerge de una existencia corporal, biográfica, afectiva y social. Además, está vinculado con la posibilidad de asumir responsabilidad por las consecuencias de una acción.

¿Qué significa Nonhuman Behavior?

Designa operaciones cuya comprensión no depende de compararlas con el comportamiento humano. Puede aplicarse a dinámicas artificiales, animales, vegetales o microbianas con formas propias de organización.

¿Por qué esta distinción es importante para las organizaciones?

Porque evita presentar desempeño algorítmico como juicio humano. También permite identificar quién conserva la responsabilidad cuando una decisión es mediada, recomendada o ejecutada por inteligencia artificial.

Este análisis forma parte de Anáhuac Landscape, plataforma dedicada al estudio de la inteligencia artificial, la ética, la comunicación y la cultura digital. Desde el Observatorio IA y el Human & Nonhuman Communication Lab examinamos cómo los comportamientos artificiales transforman la agencia, la responsabilidad y la relación entre humanos y sistemas técnicos.

Explora más investigaciones sobre comunicación humano-no humana, interpretabilidad, cultura digital y gobernanza de la inteligencia artificial en nuestro Observatorio IA.

Referencias

Anthropic. (2026, 6 de julio). A global workspace in language models.

Floridi, L. (2014). The fourth revolution: How the infosphere is reshaping human reality. Oxford University Press.

Gmyrek, P., Berg, J., Kamiński, K., Konopczyński, F., Ładna, A., Nafradi, B., Rosłaniec, K., y Troszyński, M. (2025). Generative AI and jobs: A refined global index of occupational exposure. International Labour Organization. doi:10.54394/HETP0387

Gurnee, W., Sofroniew, N., Pearce, A., Piotrowski, M., Kauvar, I., Chen, R., Soligo, A., Bogdan, P., Ong, E., Wang, R., Thompson, T. B., Abrahams, D., Kantamneni, S., Ameisen, E., Batson, J., y Lindsey, J. (2026). Verbalizable representations form a global workspace in language models. Transformer Circuits Thread.

Simondon, G. (2017). On the mode of existence of technical objects (C. Malaspina y J. Rogove, Trads.). University of Minnesota Press. (Trabajo original publicado en 1958).

Stanford Institute for Human-Centered Artificial Intelligence. (2026). The 2026 AI Index Report. Stanford University.

Uexküll, J. von. (2010). A foray into the worlds of animals and humans: With a theory of meaning. University of Minnesota Press.

Varela, F. J., Thompson, E., y Rosch, E. (1991). The embodied mind: Cognitive science and human experience. MIT Press.

#InteligenciaArtificial #ComportamientoDeLaIA #HumanBehavior #HumanLikeBehavior #NonhumanBehavior #JSpace #ClaudeAI #Anthropic #ConcienciaArtificial #Interpretabilidad #EticaDeLaIA #ResponsabilidadAlgoritmica #AgenciaHumana #ComunicacionHumanoNoHumana #CognicionEncarnada #CulturaDigital #HumanNonhumanCommunicationLab #AnahuacLandscape #ObservatorioIA #UniversidadAnahuac