Saimaa

Una persona quería cruzar en packraft una esquina del lago Saimaa, en Finlandia, y decidió prepararlo con Claude, una inteligencia artificial. Durante dos meses, Claude leyó, midió, programó y escribió; la persona hizo las preguntas y tomó las decisiones.

El punto de partida fue una traza GPX descargada de internet: la de un kayakista en 2018, 104,5 kilómetros entre los dos extremos. Una traza es lo que a alguien le apeteció remar un día concreto. Lo primero fue no creérsela.

Mirando un mapa en línea, una pregunta humana: ¿no se podía cruzar esta península por dentro? El proyecto la tenía anotada como «4,6 km más corta» y descartada. Claude la midió sobre el agua, con un programa y no a ojo: la medida anterior empezaba dos kilómetros tarde. Eran 11,84 km menos, una etapa entera.

Aquí la traza bajaba por cuatro saltos de agua. Claude había dejado anotado, como hipótesis, un segundo desagüe del lago. Una pregunta humana la sacó del cajón, y medida resultó ser 5,07 km más corta, sin ningún rápido y con un porteo de 106 metros de agua a agua.

La regla que más trabajo ahorró: ninguna cifra se imprime sin su método. Claude escribió un programa para cada cálculo —atajos por el agua, fetch, punto de no retorno, salidas por carretera— sobre datos abiertos: unas 24.000 teselas de cartografía oficial y 61 fuentes descritas. Los 104,5 kilómetros de la traza de otro se quedaron en 80,53.

Cada pregunta acabó en un informe con sus fuentes: treinta y tres. De ellos salieron las cajas del cuaderno, las salidas por carretera y los tramos por dentro de las vías navegables. Y dos documentos más: un registro de lo que no sabíamos y una agenda escrita por un agente al que se pidió que no investigara, sino que levantara las preguntas que nadie había hecho. Levantó 84.

Para revisar el cuaderno, Claude lanzó cuatro agentes críticos durante tres rondas, cada uno con una lente distinta. Produjeron 115 hallazgos y un juez aceptó 80. La aceptación subía de ronda en ronda —63, 76, 74 %— y ningún rechazo era por falso. Una pregunta humana lo frenó: ¿los agentes críticos tienen demasiado poder?

Algunos hallazgos eran ciertos, y graves. Uno de ellos: el cuaderno aseguraba que la ruta no tenía rápidos, y la ruta pasaba justo por aquí, por dentro de ellos. La frase la había escrito la propia IA el primer día.

Se añadieron ocho refutadores con la carga de la prueba invertida: no «¿es plausible?», sino «¿puedo demostrar que es falso?». De los 80 hallazgos aceptados, 35 llevaban un error de hecho. En dorado, lo que se confirmó; tachado, lo que no aguantó. Desde entonces, para entrar en el papel hay que ganar, no empatar.

Tampoco los refutadores son infalibles. Aquí un crítico denunció un vivac «dentro del agua» y un refutador descubrió que la herramienta de los dos contaba la roca como agua. Pero el propio refutador se equivocó en el viento: medido después sobre el polígono oficial del agua, el crítico tenía razón. Al final manda la medida, no el veredicto de un agente.

Los errores más peligrosos no avisan. Doce trenes impresos en hora UTC, tres horas desplazados y con los números correctos. Un servidor que contestaba «vacío» con código de éxito. Un borrado de 46 notas que no cambió ni una página del cuaderno. Cada vez que uno se escapó, se escribió un guardián para que no volviera a pasar.

El cuaderno se imprimió veinticuatro veces y, desde la segunda, ninguna pisa a la anterior, para poder compararlas. Cuando algo estaba mal se corregía en el dato del que sale, no en el papel: un horario falso llegó a estar copiado en nueve sitios por corregirlo donde se veía y no donde nacía.

Cada sesión terminaba escribiendo lo aprendido. Los errores que podían repetirse en otra investigación se convirtieron en más de treinta lecciones con nombre propio. Esa es la parte de este trabajo que sirve para cualquier otro. El resultado —la travesía, sus siete etapas y su cuaderno— es el caso que lo demuestra.