De Silva, Daswin. 2026. “In a Sea of Hype, Here Are the AI ‘Nothingburgers’ You Don’t Hear About.” The Conversation, 29 de mayo de 2026. https://theconversation.com/in-a-sea-of-hype-here-are-the-ai-nothingburgers-you-dont-hear-about-283767

Se analiza críticamente algunas de las grandes promesas incumplidas de la inteligencia artificial. El autor utiliza el término “nothingburgers” —algo así como “grandes anuncios que terminan en nada”— para describir proyectos y discursos tecnológicos que fueron presentados como revolucionarios pero cuyos resultados reales han sido decepcionantes o muy inferiores a las expectativas creadas.

Uno de los ámbitos más señalados es el educativo. Durante los últimos años, empresas tecnológicas y fundaciones impulsaron la idea de que la IA transformaría radicalmente la enseñanza mediante tutores personalizados capaces de adaptar el aprendizaje a cada estudiante. El caso paradigmático fue Khanmigo, desarrollado por la Khan Academy con apoyo de OpenAI y Microsoft. Su fundador, Sal Khan, llegó a presentar el sistema como una futura revolución educativa. Sin embargo, según el artículo, tres años después el impacto ha sido escaso: muchos estudiantes apenas utilizaron la herramienta y no existen evidencias sólidas de mejoras académicas significativas. El autor sostiene que el problema de fondo es que muchas aplicaciones educativas de IA fomentan el “offloading cognitivo”, es decir, delegar procesos mentales en la máquina, reduciendo el esfuerzo intelectual propio.

El texto también cuestiona el entusiasmo alrededor de los agentes autónomos de IA en el entorno laboral. Empresas y directivos tecnológicos han defendido que estos sistemas podrán sustituir funciones humanas complejas, incluso tareas de supervisión y gestión. Se menciona el caso de Block y las declaraciones de Jack Dorsey sobre la posibilidad de reemplazar mandos intermedios por agentes inteligentes. Sin embargo, las pruebas reales mostraron importantes limitaciones: reuniones automatizadas llenas de respuestas interminables, falta de decisiones concretas y un enorme consumo de recursos computacionales. Del mismo modo, los discursos apocalípticos sobre la desaparición masiva de empleos juveniles promovidos por figuras como Sam Altman o Dario Amodei han ido moderándose conforme las compañías se enfrentan a los costes reales de implementación y mantenimiento de estas tecnologías.

Otro aspecto relevante del artículo es la crítica a la supuesta revolución científica impulsada por la IA generativa. El ejemplo principal es GNoME, un proyecto de Google DeepMind que anunció el descubrimiento de millones de nuevos materiales mediante inteligencia artificial. Inicialmente, la empresa presentó el hallazgo como un salto equivalente a “siglos de conocimiento científico”. No obstante, posteriores revisiones realizadas por especialistas humanos concluyeron que gran parte de esos resultados eran repeticiones, interpretaciones erróneas o materiales ya conocidos. El caso ilustra cómo muchas veces la espectacularidad mediática supera el verdadero valor científico de las investigaciones basadas en IA.

El artículo no niega el potencial de la inteligencia artificial, pero advierte sobre la necesidad de distinguir entre avances reales y campañas de marketing tecnológico. Según De Silva, la industria tiene fuertes incentivos económicos para mantener una narrativa de innovación constante, incluso cuando los resultados todavía son inmaduros o poco útiles. En este sentido, el texto conecta con otras voces críticas que comparan la actual fiebre de la IA con anteriores burbujas tecnológicas, como la del blockchain o el metaverso, donde las expectativas crecieron mucho más rápido que las aplicaciones efectivas.

Por ello el autor insiste en la importancia de la alfabetización en inteligencia artificial. Comprender cómo funcionan estas herramientas, cuáles son sus limitaciones y qué intereses económicos existen detrás de ellas resulta esencial para evitar una adopción acrítica. La IA puede ofrecer beneficios reales en determinados contextos, pero el artículo recuerda que no toda promesa tecnológica se convierte automáticamente en una transformación social profunda. En muchos casos, detrás del discurso revolucionario solo hay expectativas infladas, soluciones parciales y una enorme maquinaria de hype mediático