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

Este no es un capricho de Claude que se pueda solucionar con instrucciones o prompts. Es estructural y tiene un nombre.

Los modelos se entrenan cada vez más con textos que produjeron modelos anteriores. Generación tras generación, los matices raros, idiosincrásicos y claramente humanos de la escritura se van descartando en el muestreo, hasta que el resultado converge en un término medio, suave y uniforme.

El equipo de Oxford y Cambridge que formuló esto formalmente lo publicó en Nature en 2024: el entrenamiento con datos generados recursivamente hace que "desaparezcan las colas de la distribución del contenido original" y que el resultado colapse hacia una única moda promediada (Shumailov et al., Nature).

Un comentario de Nature sobre el estudio traza la trayectoria: si alimentas a los modelos con demasiados datos generados por IA, su producción primero se aplana en la monotonía y luego, a lo largo de suficientes generaciones, se degrada en jerigonza (Wenger, Nature). LinkedIn se encuentra en la etapa inicial de esa curva: el aplanamiento, no la jerigonza.

Ese bucle ya está en marcha en LinkedIn, y puedes estar alimentándolo sin darte cuenta.

Te detienes en una publicación que admiras, que bien podría haber sido escrita por IA. Le pides a un modelo "algo similar", y ese modelo fue entrenado con publicaciones que ya estaban calibradas para sonar como IA. Publicas, y tu post se convierte en un ejemplo más que el siguiente lector copia y del que el siguiente modelo aprende. Cada pasada añade otra capa del mismo brillo.

Ese término medio promediado es, en la práctica, lo que LinkedIn llama "slop" (basura o contenido de baja calidad): pulido en la superficie, pero sin una perspectiva real debajo. También es la razón por la que estos pocos patrones aparecen ahora en todas partes a la vez, la historia completa de cómo la escritura con IA se apoderó de la sección de noticias de LinkedIn y de dónde surgieron esos patrones.

Es también por lo que la ingeniería de prompts compleja o las "habilidades" complementarias solo logran un cambio superficial. Puedes desviar a Claude de sus valores predeterminados para un borrador. Pero la gravedad siempre lo arrastra de vuelta hacia la media, porque la media es lo que fue entrenado para producir.

Hay un lado positivo que vale la pena tener en cuenta. Cuanto más se llena la sección de noticias con prosa promedio generada por IA, más rara se vuelve una publicación humana genuinamente original y más destaca. En 2026, leer con atención, pensar por uno mismo y escribir con una voz que ningún modelo pueda promediar no es solo cuestión de buenos modales. Es tu ventaja competitiva.