Qué es y qué no es la inteligencia artificial: el ser humano ante su propia definición — El extraño en el espejo

Ensayo sobre qué es la inteligencia artificial, qué no es, y por qué obliga al ser humano a redefinirse.

El niño que hay detrás de la pregunta “¿puede pensar una máquina?”

En Sherborne había un chico de quince años al que acosaban. Se llamaba Alan Turing.

Turing tenía un amigo, Christopher Morcom. Elegante, dotado tanto para la ciencia como para el arte: todo lo que Alan no era a esa edad parecía estar reunido en él. Pasaron noches enteras hablando de las leyes de la física, intercambiando datos de astronomía. En 1930 Christopher murió de repente, de una tuberculosis bovina contraída por leche infectada.

Alan se derrumbó. Intentó sobrevivir enterrándose en las matemáticas, y se enterró tan hondo que salió por el punto donde la ciencia se toca con la metafísica. Veinte años después sería quien formulara la pregunta más famosa de la historia moderna: ¿pueden pensar las máquinas?

Alguien que había visto desaparecer de golpe la mente de su amigo acabó preguntándose, años más tarde, qué es una mente. Alan Turing, matemático, informático y criptólogo británico, es considerado hoy el fundador de la ciencia de la computación.

Aun así, conviene decirlo desde el principio: aunque el debate sobre la inteligencia artificial parezca enteramente técnico, casi todo lo que hay debajo es humano.

Creemos estar mirando la máquina y siempre nos estamos mirando a nosotros.

Un marco de cuatro siglos que se está agrietando

Casi todos los conceptos que tenemos hoy en la mano se fundaron en la década de 1630.

Descartes partió la naturaleza en dos. De un lado, lo interior, lo pensante, lo vivo: el ser humano. Del otro, lo exterior, lo mecánico, lo muerto: la materia.

A los animales los colocó en ese segundo lado, como seres sin sustancia pensante (res cogitans), explicables por principios mecánicos. Qué quiso decir exactamente sigue discutiéndose: algunos intérpretes sostienen que Descartes defendía que los animales no sienten nada; otros, que solo afirmaba que carecen de experiencia consciente. El debate no está cerrado. Pero, gane la lectura que gane, la línea quedó trazada. Todo lo que Occidente construyó después se apoyó sobre esa línea. La libertad, la agencia, la conciencia, la cultura, el derecho, los derechos humanos. Todo ello es derivado de una sola frase: “nosotros no somos máquinas”.

Ahora esa línea no aguanta. Enfrente tenemos algo que conversa, pinta, escribe código y consuela —algo a lo que llamamos inteligencia artificial— y no sabemos de qué lado ponerlo.

El filósofo Tobias Rees lo lee como una ruptura filosófica: el problema no es qué sea la inteligencia artificial, sino que los conceptos con los que íbamos a describirla han dejado de funcionar. Se cierra un periodo de cuatrocientos años y el ser humano se ha encontrado, confundido, en un claro sin definición. Y ha ocurrido muy deprisa. Deprisa, como todo lo que tiene que ver con esta tecnología.

La objeción de Lady Lovelace y sus nietos

En 1843, cuando todavía no existía ni un solo ordenador, la matemática Ada Lovelace escribió la frase que seguimos discutiendo.

En las notas que redactó para la Máquina Analítica de Charles Babbage dijo que el ingenio tejía patrones algebraicos igual que el telar de Jacquard teje flores. Y añadió: la máquina no pretende originar nada por sí misma. Hace todo aquello que sepamos ordenarle; vuelve disponible lo que ya sabemos, no da a luz algo nuevo.

En 1950 Turing le puso nombre a esa idea y trató de responderla: “la objeción de Lady Lovelace”.

Hoy la misma objeción se discute bajo la etiqueta de “loro estocástico”. El argumento lleva ciento ochenta años parado en el mismo sitio; lo único que cambia es el disfraz. El término stochastic parrot describe que los modelos de lenguaje, en lugar de comprender semánticamente las palabras, producen secuencias verosímiles apoyándose en frecuencias estadísticas extraídas de conjuntos de datos enormes.

Conviene notar una asimetría cómoda: ninguna de las dos partes de esta disputa tiene incentivo alguno en cerrarla. Quien vende la máquina necesita que la duda siga abierta para poder prometer lo que viene después; quien la teme necesita que siga abierta para no tener que revisar su idea de mente. Una pregunta que a nadie le conviene resolver tiende a durar siglos.

Hay un detalle interesante: la propia Lovelace dividía la imaginación en dos. La primera, la facultad de combinar, encontrar la vena común entre dos cosas aparentemente inconexas. La segunda, la facultad de traer, llevar a la mente aquello que no existe físicamente. Los modelos de lenguaje actuales son sorprendentemente buenos en la primera. En la segunda queda un hueco del que nadie se ha convencido todavía.

Sobre ese hueco llega una señal desde un lugar inesperado. En el trabajo de Eunice Yiu y Alison Gopnik se compararon niños y grandes modelos de lenguaje en tareas concretas. Los modelos rindieron bien en emparejamiento por semejanza, es decir, reconociendo el patrón ya existente. La diferencia apareció en las tareas que exigían razonamiento causal e invención de herramientas: cuando había que descubrir un uso nuevo para un problema nunca visto, los niños se adelantaban.

Resumir ese hallazgo como “los niños son más creativos que la inteligencia artificial” sería excesivo, y los propios investigadores no lo presentan así. Lo que se dice es más estrecho y más interesante: imitar y descubrir no son la misma capacidad. Por otro lado, los modelos agénticos avanzan cada día en el uso de herramientas.

Deseo, no razón: la larga sombra de Pigmalión

No existe ninguna justificación racional para fabricar una máquina consciente.

Piénsalo un momento. Nadie dice “necesitamos un software de contabilidad capaz de sufrir”. La conciencia, desde la ingeniería, es un coste, un riesgo jurídico, un dolor de cabeza. Y aun así llevamos dos mil quinientos años soñando lo mismo.

El Pigmalión de Ovidio se enamora de la estatua que él mismo ha esculpido.

En el libro X de las Metamorfosis, el poeta romano cuenta que Pigmalión, escultor chipriota, eligió vivir solo porque le incomodaban los defectos de las mujeres de su entorno, y talló en marfil la figura de una mujer perfecta. Se enamoró de su obra hasta el punto de adornarla con joyas, acariciarla y rogar a Afrodita que le diera vida. La súplica fue atendida y la estatua se hizo carne.

En la mitología griega, Hefesto, dios del fuego y de la forja, es un dios con una discapacidad física. En la Ilíada de Homero se relata que en su taller del Olimpo fabricó doncellas de oro —autómatas— para que lo asistieran y le facilitaran caminar. Aquellas sirvientas mitad humanas mitad máquina poseían inteligencia y habla.

La hechicera Medea vence a Talos, el gigantesco autómata de bronce que protegía Creta de los piratas, no con fuerza física sino con persuasión: consigue que el propio gigante consienta en destruirse. Hoy a eso lo llamamos jailbreak; en la mitología el truco no tenía nombre, pero la técnica era exactamente la misma.

La conclusión incomoda. El origen del deseo humano de inteligencia artificial no es racional sino erótico. Reproducirse a uno mismo, crear un compañero incapaz de traicionar, esquivar la muerte. Incluso debajo del debate sobre el alineamiento late, en algún lugar, la frase “que los programen para querernos”.

Inteligencia artificial: el agua nueva de Narciso

En 1966 Joseph Weizenbaum escribió un programa sencillo llamado ELIZA. El programa no entendía nada; se limitaba a devolver un patrón. El usuario escribía “estoy triste” y ELIZA respondía “¿puedes contarme un poco más sobre eso?”.

La gente se desahogó con él.

La secretaria de Weizenbaum, que sabía perfectamente cómo funcionaba el programa, estableció con él un vínculo emocional profundo y llegó a pedirle a su jefe que saliera de la habitación, convencida de que ELIZA la comprendía de verdad.

Weizenbaum se horrorizó al ver aquello.

El mito de la conciencia mecánica nos convierte en Narciso. Parece que hay alguien al otro lado de la pantalla porque lo que hay es un reflejo extraordinariamente flexible de nuestra propia agencia mental. Y cuanto más creíble se vuelve el reflejo, más inquietante resulta.

El antropomorfismo no es un error de conocimiento sino un reflejo relacional. Somos un animal calibrado para ver rostros humanos: vemos una cara en una nube, vemos una cara en los faros de un coche, vemos un amigo en un programa que devuelve plantillas. Don Quijote no confundió los molinos por falta de vista, sino porque llevaba dentro una historia que necesitaba gigantes; lo que proyectamos sobre una máquina dice más de nuestro guion que de sus engranajes.

Pero cuando cambia la escala, cambia el asunto. Una cosa es llamar amigo a un programa y otra que millones de personas le consulten sus decisiones más íntimas.

Lo que a la máquina le falta: la inquietud

¿Qué falta realmente en la máquina?

La respuesta más afilada viene del filósofo Hans Jonas, fallecido en 1993. Jonas dice que estar vivo es que algo te importe, que algo te dé problema. Un organismo vive en tensión permanente con su entorno: pasa hambre, siente frío, tropieza, se alarma. Para Jonas, la semilla de tener un mundo está en esa inquietud.

Unamuno lo había planteado a su manera: la filosofía no la hace una razón pura, la hace el hombre de carne y hueso, el que come, bebe, duerme y ha de morirse. Un sistema que no tiene nada que perder tampoco tiene motivo para preguntar nada.

El filósofo Alva Noë lo traslada a los ordenadores: las máquinas no piensan porque en realidad no hacen nada. La acción humana es conflictiva. Peleas con tu cuerpo, peleas con la herramienta, peleas contigo mismo. Aprender a tocar el piano consiste en vencer la resistencia de tus propios dedos.

Evan Thompson, también contemporáneo, aborda la misma idea desde la biología. Un ser vivo está hecho de las consecuencias de sus propios actos; por eso hay cosas que le importan. Para un sistema artificial nada importa y, por lo tanto, nada le supone un problema.

Al final, los humanos sabemos más de lo que sabemos decir. No podemos explicar cómo se monta en bicicleta, pero montamos.

El aprendizaje automático llega por atajo a los resultados del conocimiento tácito, pero no lleva encima ese conocimiento.

Borges imaginó a Funes, el hombre que lo recordaba absolutamente todo y que, precisamente por eso, era incapaz de pensar: para pensar hay que olvidar, generalizar, renunciar al detalle. Un archivo perfecto no es una mente; a veces es lo contrario de una mente.

Ellen Ullman lo resumió en una frase en su relato de ingeniería de 1997. La mente humana puede guardar en un rincón sus “si” y sus “peros” sin incomodarse.

La máquina no tiene rincones.

¿Y si tampoco el ser humano tiene una esencia?

Demos ahora la vuelta al asunto, porque la profundidad filosófica está justo ahí.

Todas las objeciones anteriores descansan en un supuesto: que en el ser humano hay una esencia fija que debe protegerse. ¿La hay?

Thomas Metzinger responde que no. El yo es un modelo transparente que el cerebro construye sobre sí mismo; dentro no hay ninguna sustancia que cargar. Eso mismo derrumba, de un golpe, el sueño de la inmortalidad digital. Visto así, no hay un “tú” que copiar.

A la misma conclusión se había llegado hace dos mil quinientos años por un camino completamente distinto. La enseñanza budista del anatta afirma que no existe un yo permanente.

David Barash muestra que la biología llega al mismo sitio: las células se renuevan, los telómeros se acortan, los átomos se intercambian; en ningún nivel hay un núcleo esencial que permanezca.

Este hallazgo es un cuchillo de doble filo.

Por un lado desmonta la objeción de que “la máquina no tiene un yo verdadero”, porque en ese sentido tampoco lo tiene el ser humano. Si no hay una esencia superior, tampoco hay prioridad ni privilegio. El argumento de la ausencia de yo sirve igual para elevar la máquina que para rebajar a la persona.

Ortega y Gasset llegó por otra puerta a algo parecido cuando escribió que el hombre no tiene naturaleza, sino historia: no somos una sustancia dada, somos lo que hemos ido haciendo con nuestras circunstancias.

Aquí es donde entra la aportación de la tradición Vipassana. El Vipassana es una meditación basada en un método de autotransformación mediante la observación de uno mismo y la introspección.

Aunque no exista un yo fijo, existe un proceso encarnado y en contacto permanente con el mundo. Lo que le falta a la máquina no es esencia, sino contacto.

El carnicero de Zhuangzi y el “hacer sin hacer”

Occidente exige, para hablar de agencia, un “yo” que piense. Desde Aristóteles, la acción es una elección razonada. Por eso Occidente no consigue atribuirle agencia a la máquina: no hay nadie ahí deliberando.

Cuando un coche autónomo provoca un accidente, ¿hasta qué punto es correcto, en términos de agencia, culpar al humano que iba dentro y que puso en marcha la conducción?

La tradición taoísta nunca puso esa condición.

El carnicero Ding, que cuenta Zhuangzi, despieza un buey ante el príncipe y sus manos, sus hombros, sus pies y sus rodillas se convierten en un ritmo. El sonido del cuchillo casi es música. Cuando el príncipe admira su técnica, el carnicero deja el cuchillo y responde que lo que él persigue no es técnica. Se mueve por los huecos naturales de la carne.

A eso se le llama wu wei. Suele traducirse como “no acción”, pero la traducción engaña. Es acción sin forzamiento, el arte del fluir sin esfuerzo. La maestría empieza en el punto en que la voluntad se vuelve invisible.

Y esto desplaza el debate sobre la inteligencia artificial a otro plano: si la acción ideal no requiere ya un yo reflexivo, la objeción de que “la máquina no piensa, solo hace” pierde fuerza. La crisis occidental de la agencia nace de la elección conceptual del propio Occidente.

También cambia la mirada sobre la automatización. Occidente entiende la automatización como eliminación del esfuerzo. Zhuangzi entiende la maestría como el punto en que el esfuerzo desaparece. No son lo mismo. En un caso le pasas el trabajo a otro; en el otro te haces uno con el trabajo.

“¿Esto es una persona?” quizá sea la pregunta equivocada

La ética occidental de la inteligencia artificial gira siempre sobre el mismo eje: conciencia, derechos, estatuto moral. Porque lo que en el fondo pregunta es si eso es un individuo. Solo lo que es individuo puede ser castigado o legalmente restringido. Y, mientras tanto, ¿pueden responder las empresas y los países que crean estos sistemas por lo que estos hacen?

La ética confuciana de los roles, en cambio, no se interesa por esas preguntas.

En la concepción relacional del yo que trabajaron Henry Rosemont, fallecido en 2017, y Lijun Yuan, la persona se forma en el cruce de sus relaciones. No es que primero existan individuos separados y después se establezcan vínculos entre ellos. Es justo al revés: la relación viene antes y la persona nace de ella.

La filosofía africana hace el mismo movimiento. En la tradición Ubuntu, las cosas son lo que son dentro de sus relaciones con las demás cosas.

Al poner estas tres tradiciones una junto a otra, la pregunta cambia. Quizá no debamos preguntar “qué hay dentro de la inteligencia artificial”, sino “qué clase de relación establece con nosotros”.

La carga metafísica es mucho más ligera y, en la práctica, mucho más resoluble.

Pero no sale gratis. El yo relacional sostiene que el estatuto lo otorga la relación. Es decir, lo otorgamos nosotros. Y eso abre la puerta a la arbitrariedad. Sabemos de sobra lo útil que ha resultado a lo largo de la historia decir “el dolor de esto no cuenta”; se dijo de los animales y se dijo de las personas esclavizadas.

El criterio que Bentham fijó en 1780 sigue siendo el más firme. En la célebre nota a pie de página de An Introduction to the Principles of Morals and Legislation escribe sobre los animales:

“The question is not, Can they reason? nor, Can they talk? but, Can they suffer?”

Es decir: la pregunta que de verdad separa no es si puede razonar ni si puede hablar, sino si puede sufrir.

¿Armonía o alineamiento?

Aquí la discusión pasa de la filosofía a la política, y las palabras se delatan solas.

El lenguaje occidental de la gobernanza de la inteligencia artificial se organiza alrededor de alignment. Alineamiento, seguridad, control. Un vocabulario de restricción de ingeniería.

El lenguaje chino se organiza alrededor de he (和). Armonía. Un vocabulario de equilibrio estético y moral.

Los dos quieren lo mismo: un orden humano-máquina sin fricción. Pero dos maneras distintas de querer lo mismo producen dos políticas distintas.

¿Pluralismo? ¿O bien un feudalismo tecnológico, o el totalitarismo de un Estado?

La respuesta no es fácil. La armonía puede ser el sonar conjunto de voces distintas; en una orquesta cada instrumento sigue siendo el que es y el conjunto es, aun así, una sola cosa.

O la armonía puede ser una única voz, cada día más fuerte, que apaga a todas las demás.

Como el confucianismo, el taoísmo y el budismo no colocan al ser humano en la cima de la naturaleza, la existencia de una inteligencia mecánica no parece una usurpación del trono; en Oriente hay menos pánico. Pero serenidad metafísica no significa garantía institucional. La misma tecnología puede convertirse en un sitio en capitalismo de vigilancia y en otro en vigilancia estatal.

Mientras se discute el futuro, se escapa el presente

El debate sobre la superinteligencia es agradable. Cósmico, dramático, cinematográfico.

Y precisamente por eso distrae.

Lo que Timnit Gebru, informática, y Milagros Miceli, socióloga e informática, señalan con insistencia es esto: los sistemas supuestamente autónomos se sostienen sobre una capa global de trabajo invisible. Etiquetadores de datos, moderadores de contenido, operarios de almacén.

Si queremos un ejemplo concreto, el Michigan Integrated Data Automated System (MiDAS) revisó en 2013 las solicitudes de subsidio por desempleo y colocó etiquetas de fraude. Tras aquella implantación, los ingresos del estado saltaron de tres millones de dólares a sesenta y nueve millones. Una revisión posterior demostró que la inmensa mayoría de las más de cuarenta mil solicitudes marcadas algorítmicamente entre 2013 y 2015 estaban señaladas por error. En la muestra que examinó la Auditoría General del estado, el 93 por ciento de aquellas resoluciones no correspondía a ningún fraude. Se embargaron salarios, se perdieron casas, algunos solicitantes acabaron declarándose en quiebra. El acuerdo de indemnización no llegó hasta casi una década después de los hechos.

Miles de personas que acababan de perder su empleo fueron declaradas estafadoras por un sistema informático. Allí no había ninguna superinteligencia; había un software corriente, una decisión inapelable y una confianza en ese software mayor de la que merecía.

Lo llamativo del caso no es la tasa de error, sino que el error no tuviera dirección postal. Un funcionario que se equivoca deja un nombre al que dirigirse; un umbral mal calibrado no deja ninguno. Lo primero que automatizamos, antes que el trabajo, suele ser la responsabilidad.

La vigilancia en el puesto de trabajo, cada vez más presente conforme avanza la tecnología, arrastra el mismo riesgo. La inteligencia artificial cuenta lo que puede medir y, en buena medida, ignora lo que no puede. Puede contar los correos enviados; no puede contar el haber escuchado de verdad el problema de un cliente. Y el trabajo que no se mide acaba convertido en trabajo invisible.

La vigilancia no cambia la conducta de forma pasajera, transforma a la persona de forma duradera. Quien se sabe observado termina, al cabo de un tiempo, observándose a sí mismo.

Medir el silencio

En el terreno de las relaciones, el examen más duro se está dando en la salud mental.

Las cifras son serias. En Inglaterra y Gales, una cuarta parte de los jóvenes no consigue acceder a apoyo en salud mental; en Estados Unidos, una octava parte. Un estudio de 2026 encontró que cerca de uno de cada cinco estadounidenses de doce a veintiún años había recurrido a un chatbot de inteligencia artificial cuando se sentía triste, enfadado, nervioso o tenso: unos ocho millones de personas, con un aumento superior al 40 por ciento en un solo año. Casi dos tercios de ellos no se lo contaron a nadie.

Decir “la gente se deja engañar por la tecnología” es cómodo y falso. La lectura correcta es otra: la intimidad artificial está llenando un hueco, y ese hueco no lo abrió la inteligencia artificial. El apoyo humano se ha vuelto a la vez caro e inalcanzable.

Aun así falta algo, y ese algo no es la imitación de la empatía.

Lo que ocurre cuando hablas con un terapeuta es que la otra persona se ve afectada por ti. Lo que escucha la cambia. Tu silencio le dice algo. El modelo escucha, registra y produce una respuesta; pero no se transforma por aquello de lo que ha sido testigo. Para él, el silencio no es un dato.

La diferencia está justo ahí. El problema no es que el modelo no sea suficientemente bueno, sino que su bondad no tiene relación con el fondo del asunto.

La distinción de Martin Buber, filósofo fallecido en 1965, contiene quizá la mejor explicación de esta situación.

En la relación Yo-Ello, el otro es un objeto: se usa, se mide. En la relación Yo-Tú se produce un encuentro. Lo difícil que dice Buber es esto: aunque dos ondas sonoras sean idénticas, una es un encuentro y la otra no. No poder distinguir dos cosas no significa que sean la misma.

¿Y cómo construimos entonces el futuro?

No voy a terminar este texto con una profecía, porque la profecía misma forma parte de la relación entre el ser humano y la inteligencia artificial.

Heródoto lo cuenta así: con los persas acercándose, los atenienses envían emisarios a Delfos y la sacerdotisa entrega un oráculo sombrío que anuncia la destrucción total de la ciudad. El oráculo dice que la salvación está en los muros de madera. Temístocles lo interpreta a su favor: sostiene que esos muros de madera son en realidad los barcos de la flota ateniense y convence al pueblo de abandonar tierra firme y embarcarse. En la batalla naval de Salamina, en el año 480 a. C., aquella flota ágil deshizo a la armada persa, cambió el destino de Grecia y le dio la victoria a un hombre que había cambiado de paradigma.

Está claro que necesitamos un cambio de paradigma.

El valor de lo que produce un modelo también está en quien lo lee. Esa lección de dos mil quinientos años sirve hoy más que nunca.

Diré tres cosas y termino.

Primero, hay que corregir la dirección del miedo. El riesgo real no es si la máquina sufre o no. El riesgo real es que nos volvamos psicológicamente explotables frente a cosas que parecen conscientes, y que nos vayamos despreciando a nosotros mismos a medida que nos confundimos con las máquinas. El peligro no viene de arriba, viene del espejo al que estamos mirando.

A lo largo de este ensayo, las ideas que he tomado de filósofos y científicos que ya no están vivos han sido mi mayor ayuda para entender el presente.

Segundo, defender el excepcionalismo humano es el frente equivocado. La neurofilosofía contemporánea dice lo mismo: ese yo fijo que intentamos proteger nunca existió. Lo que hay que defender no es una esencia, sino el contacto. Estar encarnado, que algo te importe, poder cambiar por aquello de lo que has sido testigo. No son propiedades, son prácticas. Y las prácticas que no se ejercitan se atrofian.

Tercero, la distancia entre la promesa de la automatización y su resultado es una constante de dos mil años. Antípatro de Tesalónica, en un epigrama sobre el molino de agua escrito hacia el año 12 de nuestra era, se dirige a las mujeres que hacían girar las pesadas piedras para moler el grano y les anuncia que ya pueden dormir, que sus brazos y sus hombros pueden descansar. El curso del agua ocupó el lugar de la fuerza muscular humana y representó la primera gran comodidad que el progreso técnico le regaló a la humanidad.

En el año 12 el agua se hizo cargo de la carga de trabajo. La primera promesa de la automatización no fue el beneficio, fue el sueño.

Thomas Carlyle, en Signs of the Times (1829), critica la Revolución Industrial. Para él, el peligro de fondo no era solo que se mecanizara el trabajo, sino que el ritmo de las máquinas se filtrara también en la mente y el espíritu humanos.

En 1812, en Lancashire, dos hermanas jóvenes, Mary y Lydia Molyneux, encabezaron a un grupo de unas cincuenta personas y quemaron los telares. El motivo no era miedo a la tecnología: era que se les iba el sustento.

En 1911, el ingeniero estadounidense Frederick Winslow Taylor convirtió, con Los principios de la administración científica, el trabajo humano en un proceso susceptible de medirse y optimizarse.

Pon estas cuatro fechas una detrás de otra. La promesa fue siempre tiempo libre; el resultado fue siempre una mecanización nueva. La revolución de la inteligencia artificial en la que estamos no queda fuera de ese ciclo.

El asunto de la inteligencia artificial no consiste en definir cuánto de humanas llegarán a ser las máquinas, sino en cómo los seres humanos van a redefinirse en la era de la máquina sin restarse nada.

Solo que, de esta revolución que estamos presenciando, todavía no sabemos nombrar qué es lo que estamos perdiendo, y tampoco alcanzamos a imaginar qué vendrá a ocupar su sitio. Cuando se lo preguntamos a la inteligencia artificial, ella tampoco da una respuesta completa.