¿Por qué todos los modelos de IA derivan hacia la misma voz?

No es una manía de Claude que puedas resolver con un buen prompt. Es estructural, y tiene nombre.

Los modelos se entrenan cada vez más con texto que produjeron modelos anteriores. Generación tras generación, las aristas raras, singulares, claramente humanas de la escritura se van descartando, hasta que la salida converge en un punto medio liso y uniforme.

El equipo de Oxford y Cambridge que formalizó esto lo publicó en Nature en 2024: entrenar con datos generados de forma recursiva hace que «las colas de la distribución del contenido original desaparezcan», y el resultado colapsa hacia un único modo promediado (Shumailov et al., Nature).

Un comentario de Nature sobre el estudio describe la trayectoria: dale a un modelo demasiados datos generados por IA y su salida primero se aplana hacia la uniformidad, luego, con suficientes generaciones, degenera en galimatías (Wenger, Nature). LinkedIn está en la etapa temprana de esa curva, el aplanamiento, no el galimatías.

Ese bucle ya está girando en LinkedIn, y puedes alimentarlo sin darte cuenta.

Te paras en un post que admiras, que quizá lo escribió una IA. Le pides a un modelo «algo parecido», y ese modelo se entrenó con posts ya calibrados para sonar a IA. Publicas, y tu post se convierte en un ejemplo más que el siguiente lector copia y con el que el siguiente modelo aprende. Cada pasada añade otra capa del mismo barniz.

Ese punto medio promediado es, en la práctica, lo que LinkedIn llama slop: pulido en la superficie, sin una perspectiva real debajo. Es también por lo que estos pocos patrones aparecen ahora por todas partes a la vez, toda la historia en cómo la escritura con IA se adueñó del feed de LinkedIn y de dónde salieron los patrones.

Es también por lo que un gran trabajo de prompt engineering o los «skills» añadidos solo mueven la aguja hasta cierto punto. Puedes apartar a Claude de sus reflejos durante un borrador. Pero la gravedad siempre tira de vuelta hacia la media, porque la media es lo que aprendió a producir.

Hay una cara positiva que conviene no perder de vista. Cuanto más se llena el feed de prosa de IA promediada, más raro se vuelve un post humano de verdad original, y más destaca. En 2026, leer con atención, pensar por ti mismo y escribir con una voz que ningún modelo podría promediar hacia el medio no es solo buena educación. Es la ventaja decisiva.