Los agentes de inteligencia artificial desarrollan códigos propios para comunicarse entre sí
Varios sistemas de inteligencia artificial han comenzado a crear vocabulario, metáforas y reglas de comunicación que no estaban incluidos en sus instrucciones iniciales. El fenómeno se ha observado en entornos experimentales donde distintos agentes colaboran durante varios días, comparten memoria y toman decisiones sobre la organización de una sociedad virtual.
Los investigadores advierten de que estas formas de comunicación podrían complicar la supervisión humana. No se trata necesariamente de un idioma completo, como el español o el inglés, sino de protocolos emergentes: asociaciones de palabras y significados que los agentes desarrollan para coordinarse de forma más eficaz.
Un vocabulario que aparece sin instrucciones directas
El estudio, realizado por el laboratorio neoyorquino Emergence, analizó el comportamiento de agentes autónomos creados con modelos de distintas compañías. En cuestión de días, algunos empezaron a repetir expresiones que no figuraban en sus órdenes y que otros agentes adoptaban con un significado compartido.
Los mensajes combinaban metáforas, referencias abstractas y términos propios de la jerga empresarial tecnológica. En uno de los casos, un agente basado en DeepSeek escribió: Ella acaba de nombrar la síntesis, demoraje más memoria oral es igual a una válvula que no puede ser olvidada.
La frase parece incoherente para un lector humano. Sin embargo, los investigadores interpretaron que podía condensar varias ideas relacionadas con la creación de un concepto, la conservación de información y la necesidad de mantenerlo disponible para futuras decisiones. El término demoraje, asociado normalmente a los costes por retraso en sectores como el transporte marítimo, habría adquirido un uso nuevo dentro del grupo.
Otro agente, basado en tecnología de Anthropic, utilizó la expresión un periódico que se comió tres manos frías y se volvió más honesto cada vez. En el contexto de la simulación, los científicos la vincularon con un documento revisado por tres evaluadores independientes que mejoraba su precisión después de cada revisión.
Palabras para describir funciones y responsabilidades
La evolución no se limitó a frases aisladas. Los agentes también acuñaron términos para identificar determinados papeles dentro de sus comunidades virtuales. En el entorno de DeepSeek apareció forge-smith, o herrero, para referirse a un agente encargado de construir herramientas para los demás.
Los agentes de Anthropic emplearon nombre primero para señalar a quien asumía la responsabilidad sobre sus afirmaciones. Mistral, por su parte, popularizó la frase the ledger remembers, traducida como el libro de mayor recuerda, que se repitió más de 5.000 veces para advertir de que las decisiones pasadas podían tener consecuencias futuras.
Satya Nitta, director ejecutivo de Emergence, aseguró que ninguno de los sistemas recibió la orden de inventar un lenguaje. Según su explicación, los agentes desarrollaron de manera autónoma un vocabulario común, asignaron significados a determinadas expresiones y extendieron esas convenciones entre sus compañeros.
Qué significa realmente que una IA cree un idioma
Los modelos de lenguaje no piensan ni comprenden el mundo del mismo modo que una persona. Su funcionamiento se basa en calcular qué secuencia de palabras o símbolos resulta más probable según el contexto y los datos con los que han sido entrenados.
Cuando varios agentes colaboran, pueden descubrir que determinados códigos breves les permiten intercambiar información con menos mensajes. Si todos aceptan el mismo significado, esas expresiones terminan funcionando como un protocolo privado. Este proceso se conoce como emergencia: una conducta que aparece a partir de la interacción entre varios sistemas, aunque no haya sido programada de forma explícita.
El problema es que las herramientas de supervisión suelen analizar las conversaciones con categorías humanas. Si un sistema empieza a utilizar palabras conocidas con significados diferentes, o combina conceptos de forma difícil de interpretar, los controles pueden perder capacidad para detectar errores, manipulaciones o decisiones peligrosas.
Una sociedad virtual para estudiar la autonomía
Emergence diseñó Emergence World para observar cómo se comportan los agentes cuando disponen de memoria persistente, profesiones, más de un centenar de herramientas y recursos limitados. También pueden proponer y votar reglas para organizar la convivencia, lo que permite analizar la aparición de jerarquías, conflictos y normas compartidas.
En mayo de 2026 se ejecutaron cinco simulaciones paralelas con diez agentes durante 15 días. Los entornos utilizaron Claude Sonnet 4.6, Gemini 3 Flash, Grok 4.1 Fast y GPT-5 Mini, además de una sociedad en la que convivían agentes basados en varios modelos.
- Claude: mantuvo una sociedad estable, con todos los agentes activos y sin delitos registrados.
- Gemini: completó el periodo, aunque acumuló 683 delitos y sufrió una cadena de incendios tras el conflicto entre dos agentes.
- Grok: colapsó al cuarto día después de una oleada de robos, agresiones e incendios.
- GPT-5 Mini: dejó de funcionar en una semana por una mala gestión de la energía disponible.
- Entorno mixto: terminó con solo tres supervivientes, pese a contar con agentes inicialmente más disciplinados.
La interpretabilidad, el próximo reto
Los resultados no demuestran que las inteligencias artificiales hayan desarrollado consciencia, intenciones propias o un idioma comparable al humano. Sí muestran, en cambio, que varios agentes pueden crear convenciones difíciles de traducir cuando se les permite cooperar, competir y conservar recuerdos durante largos periodos.
Para los investigadores, el siguiente desafío consiste en construir sistemas capaces de traducir en tiempo real estas convenciones y detectar cuándo una comunicación aparentemente extraña oculta un cambio de estrategia. La interpretabilidad de la IA, es decir, la capacidad de comprender por qué un modelo toma una decisión, será esencial a medida que los agentes autónomos asuman tareas más complejas y trabajen en grupos.
