Jonadas Techio:

Hay un sentimiento específico que he comenzado a notar en mí mismo cuando leo cosas últimamente. Un ensayo, un memorando, una propuesta. La superficie está bien. La estructura es competente. Las oraciones cumplen su función. Pero falta, o es tenue, una señal más silenciosa, la que un lector atento aprende a detectar: la sensación de que el escritor comprende lo que está diciendo a una profundidad que subyace a las palabras.

A veces cierro la página y asumo que volveré a ella. A veces, si soy honesto, la ignoro porque no puedo articular qué es lo que me molesta. El escritor no es perezoso. La IA no está alucinando. El resultado es plausible. Es el tipo de error que requiere que tú mismo hayas hecho la tarea, muchas veces, para poder detectarlo.

Sigo pensando que ese sentimiento nombra algo importante. Este ensayo es un intento de nombrarlo.

La deuda de calibración es cuando tu capacidad de explicar lo que hiciste no alcanza para el scope de lo que hiciste:

Lo que la IA te permite hacer es operar al nivel de resultados de un experto sin pasar por las etapas intermedias. Lo que no te permite hacer es evaluar ese resultado al nivel de un experto. La brecha entre ambos es una responsabilidad. Quiero darle un nombre.

Llámalo deuda de calibración. Es lo inverso a la deuda técnica. Acumulas deuda de calibración cada vez que implementas IA para producir un trabajo que supera tu capacidad de evaluarlo. El resultado se entrega. La deficiencia es invisible. La deuda es pagada, eventualmente, por alguien, en forma de decisiones que parecían correctas en la superficie y resultaron ser erróneas a una profundidad que solo un experto podría haber sentido.

A diferencia de la deuda financiera, la deuda de calibración no puede refinanciarse. Solo puede ser pagada mediante la práctica lenta y encarnada que no realizaste. No existe ningún instrumento para tomar prestado el juicio de otra persona a escala.