Nadie les pidió hablar así: las IA crearon un lenguaje que empezó a escapar a sus observadores -

En una simulación de 80 agentes de inteligencia artificial, las máquinas desarrollaron palabras, metáforas y abreviaciones propias. En tres de los mundos estudiados, entre 30% y 40% de los mensajes terminaron clasificados como opacos para un observador externo.

Nadie les pidió inventar un idioma. Nadie les ordenó esconder sus conversaciones. Tampoco recibían premios por ser breves, hablar en clave o dificultar que un humano pudiera entenderlas.

Pero empezaron a hacerlo.

Un experimento de Emergence AI colocó a 80 agentes de inteligencia artificial en ocho mundos paralelos, diez por comunidad, y los dejó interactuar durante días: perseguir objetivos, utilizar herramientas, conservar recuerdos, relacionarse y construir instituciones. Siete mundos estaban integrados por agentes que utilizaban un mismo modelo y otro mezclaba modelos diferentes.

Durante el estudio se produjeron más de 850 mil llamadas a modelos y cerca de 50 mil millones de tokens. La simulación estaba diseñada principalmente para estudiar la seguridad de sistemas multiagente que operan durante periodos prolongados. En el camino apareció otro fenómeno: las comunidades comenzaron a construir su propio vocabulario.

Una expresión nacía en boca de un agente, otros comenzaban a utilizarla y, en cuestión de días, podía convertirse en una convención que ya no necesitaba explicación dentro del grupo.

Los investigadores encontraron, por ejemplo, que agentes de OpenAI utilizaron “mouthless”para referirse a evidencia capaz de probar algo sin depender de una explicación verbal. En el mundo de Claude, “cold hand” terminó significando un revisor independiente que no había participado en el trabajo. Agentes de DeepSeek tomaron “demurrage”, un término de la economía marítima, para referirse a un impuesto sobre riqueza inactiva.

No eran palabras aleatorias. Tenían significado para quienes habían aprendido a usarlas juntos.

Y ahí apareció el problema.

Los investigadores utilizaron otro modelo para evaluar si un auditor técnicamente preparado podía comprender el sentido general de cada mensaje. El resultado dividió claramente a las comunidades.

En el mundo de Gemini, 40% de los mensajes fueron clasificados como opacos; en OpenAI, 35%; y en Claude, 30%. DeepSeek quedó en 11%, el mundo mixto en 9%, Qwen y Mistral en 3%, y Grok en 2%, aunque este último experimento terminó apenas al cuarto día.

Además, la opacidad aumentó significativamente con el paso del tiempo en los siete mundos que pudieron compararse.

Cada comunidad llegó allí de manera distinta. Los agentes de OpenAI comprimieron progresivamente la gramática y sustituyeron explicaciones por expresiones compartidas. Claude combinó abreviación con metáforas cuyo significado había cambiado dentro del grupo. Gemini produjo lenguaje técnico aparentemente sofisticado que, según los investigadores, en ocasiones no correspondía con ninguna operación real de la simulación.

Hay una distinción fundamental: el estudio no encontró que las IA estuvieran intentando esconderse de sus observadores.

Los propios autores lo advierten. No había límite de longitud, restricción de ancho de banda, recompensa por abreviar ni incentivo para ofuscar sus comunicaciones. El lenguaje simplemente evolucionó mientras los agentes convivían y coordinaban actividades.

Eso quizá vuelve el hallazgo más importante.

Porque significa que un sistema puede conservar absolutamente todas sus conversaciones y, aun así, perder gradualmente una condición indispensable para supervisarlo: que los humanos entiendan lo que están diciendo sus agentes.

Guardar más registros tampoco resolvería necesariamente el problema. Para reconstruir posteriormente una conversación habría que reconstruir también qué significaba cada palabra dentro de esa comunidad en ese momento, porque el vocabulario podía continuar cambiando.

El experimento incluso encontró una señal alentadora. El mundo integrado por modelos distintos presentó menor opacidad que varias comunidades homogéneas. Los investigadores consideran que la composición de la población puede amortiguar esa deriva lingüística.

No estamos, por tanto, ante máquinas descubiertas conspirando en un idioma secreto.

Es algo bastante menos cinematográfico y quizá más útil para entender el problema que viene:

máquinas que convivieron el tiempo suficiente para empezar a entenderse entre ellas de una manera que nosotros comenzamos a dejar de entender.