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Traducción del texto canónico, publicado en inglés en X el 29 de septiembre de 2026 (en WeChat, el 28 de septiembre).

En 2022, Elon Musk pagó 44.000 millones de dólares por Twitter. Hoy se llama X.

X funciona con una hoja de puntuación que decide qué ven cada día más de cien millones de personas.

En esa hoja, el tiempo que pasas leyendo un artículo en el que hiciste clic vale cero.

Una respuesta, aunque sea un insulto, vale cinco.

No es una especulación. Está escrito, con números simples, en el código que X ha hecho público.

Detrás de esa hoja hay una promesa hecha hace cuatro años, y un desenlace que casi nadie ha notado.

Una revolución

A finales de octubre de 2022, Musk cerró la compra.

Días después, el 1 de noviembre, anunció que iba a abolir un orden feudal.

Se refería a la insignia azul de Twitter. En aquel entonces se concedía a celebridades, periodistas e instituciones. Los usuarios comunes no podían tenerla.

Musk lo llamó un “sistema de señores y campesinos”.

Su remedio: “¡El poder para el pueblo!”.

A partir de entonces, cualquiera podría tener la insignia por ocho dólares al mes. Y quienes pagaran aparecerían más arriba en las respuestas, las menciones y las búsquedas.

Recuerden esa última frase. El resto de la historia gira en torno a ella.

Dos insignias, dos significados

Otras plataformas también verifican cuentas. WeChat, la aplicación china de mensajería y publicación para todo, permite que sus Cuentas Oficiales, incluidas las de particulares, soliciten una marca de verificación.

Según WeChat, esa marca sirve para confirmar que una cuenta es quien dice ser y para habilitar funciones adicionales. Certifica la identidad.

La insignia de pago de X, según su propia descripción, vende otra cosa: un lugar por delante de los demás en la conversación.

Una te dice quién es alguien. La otra vende dónde se ubica alguien.

La diferencia parece pequeña. No lo es. Decide si una plataforma se convierte en una plaza pública donde todos están al mismo nivel, o en una escalera de rangos.

El destino de un ensayo

La manera más clara de entender el diseño de X es seguir un solo texto a través de él.

Imaginen a una autora. Una investigadora seria, con una docena de seguidores en X.

Ha escrito un ensayo largo sobre una de las preguntas decisivas de la era de la IA. Se lee en veinte minutos y se asimila en varios días.

Pulsa “publicar”.

Lo que ocurre después no es cuestión de suerte. Cada paso está escrito en el código. Las cifras que siguen provienen de los parámetros de producción que X publicó, según la sincronización del 12 de agosto de 2026.

Primer paso: la entrada.

El feed de X se nutre de dos fuentes: las publicaciones recientes de las cuentas que sigues, y publicaciones de desconocidos que un modelo predice que te harán reaccionar.

Con una docena de seguidores, la primera fuente está casi vacía. Su ensayo tiene que viajar por la segunda.

Y en ese camino arranca con una penalización. Cuando un lector no sigue a la autora, la puntuación de la publicación se multiplica por 0,75: una cuarta parte, perdida.

Cuando el sistema muestra una publicación a desconocidos por tema, la puntuación se reduce a la mitad.

Sin embargo, los lectores más naturales de un ensayo sobre IA son precisamente quienes siguen el tema y nunca han oído hablar de la autora.

Una puntuación más baja significa un lugar más bajo. Un lugar más bajo significa que el ensayo rara vez llega a los ojos de alguien.

Segundo paso: la puntuación.

Piensen en el sistema como en un examinador. Predice cómo reaccionará cada lector al ensayo y luego otorga puntos por cada reacción.

Esta es la hoja de puntuación completa:

Una respuesta prevista: 5 puntos.

Una cita: 5.

Un “me gusta”: 0,5.

Abrir un enlace: 0,2.

El tiempo continuo de lectura después de hacer clic: 0.

El sistema real es más complejo que cualquier hoja. Pero los pesos muestran lo que valora.

Su ensayo es cuidadoso, no combativo. Rara vez se ganará los cinco puntos de una respuesta.

Lo que ella más desea de un lector es que lo lea hasta el final. Esa es exactamente la línea que puntúa cero.

Tercer paso: el impulso.

Para ser justos, el código deja a los recién llegados una vía de entrada. Las cuentas con menos de mil seguidores reciben un breve impulso en las publicaciones de menos de un día.

Ella cumple los requisitos. Pero el impulso dura unas horas, y se juzga con la misma hoja: ¿puedes provocar una reacción?

Cuarto paso: la caducidad.

Cuarenta y ocho horas después de su publicación, el ensayo desaparece por completo del feed.

Un texto que tarda días en asimilarse tiene una vida útil de dos.

Quinto paso: pagar.

Supongamos que ella se niega a rendirse y decide pagar.

Puede suscribirse a Premium+, el nivel más alto de X, por 40 dólares al mes. Según la propia descripción de X, eso compra la “máxima prioridad en las respuestas” y el derecho a publicar Artículos de formato largo.

X no se limita a tolerar los textos largos. Vende el derecho a publicarlos.

Pero miren con atención lo que ha comprado: un lugar más alto en los hilos de respuestas bajo las publicaciones de otras personas. Un lugar en la fila, no un lector.

También puede promocionar su ensayo.

En WeChat, pagar para impulsar un artículo común no lo convierte en publicidad; según las normas de WeChat, la etiqueta de publicidad solo se exige cuando el contenido impulsado es en sí mismo comercial. Un ensayo impulsado sigue siendo un ensayo.

En X, pagar para promocionar una publicación significa comprar un anuncio. Aparece en el feed de desconocidos con la marca “Anuncio”. Para el lector, es primero un anuncio y después un ensayo.

Y X mide el resultado en “visualizaciones”, que cuenta así: cada vez que una publicación aparece en la pantalla de un usuario con sesión iniciada, la lea alguien o no. La misma persona puede contarse más de una vez. También cuentan las visualizaciones de la propia autora.

Lo que su dinero compra, sobre todo, es el privilegio de pasar ante los ojos de otras personas.

El veredicto.

Penalizado al entrar. Cero por la lectura. Un impulso de unas horas. Caducado en dos días. Un dinero que compra un lugar en la fila, una etiqueta de “Anuncio” y una mirada fugaz.

El destino de su ensayo quedó sellado antes de que pulsara “publicar”.

No es la desgracia de una sola autora. Es lo que espera en X a cualquiera que escriba en serio y no tenga muchos seguidores.

No es un accidente. Es la suma al pie de esa hoja de puntuación.

La herencia de la atención

En X, que un ensayo se vea depende primero no de lo bueno que sea, sino de cuánta atención tenga ya su autor: cuántos seguidores, cuánta interacción pasada.

X calcula además una puntuación para cada cuenta, con una variante de PageRank, el algoritmo que hizo famoso a Google, y esa puntuación alimenta los sistemas que deciden qué se puede ver.

Cada publicación, en el momento en que se publica, es clasificada por sistemas de IA cuyas instrucciones X ha decidido no publicar.

Llamemos a lo que aquí se reparte “estatus cognitivo”: el derecho de un pensamiento a ser sopesado por otra mente humana antes de ser descartado.

En X, ese estatus es en gran medida heredado. La atención de ayer decide la de hoy.

En 1968, el sociólogo Robert Merton le dio nombre a este patrón. Al estudiar cómo reciben reconocimiento los científicos, descubrió que los famosos obtienen más reconocimiento que los desconocidos por el mismo trabajo. Lo llamó el efecto Mateo, por el Evangelio: “Porque al que tiene, le será dado”.

Merton describió una tendencia de las instituciones humanas. X la ha escrito en código.

Hasta los señores se preocupan por su rango.

En febrero de 2023, según el boletín tecnológico Platformer, a Musk le disgustó que una publicación suya sobre el Super Bowl tuviera menos visualizaciones que una del presidente Biden, y exigió una solución.

Los ingenieros cambiaron el código para que sus publicaciones se saltaran el sistema de clasificación y fueran directamente a lo más alto del feed de los usuarios.

Cuando el señor más alto encontró insuficiente su alcance, el remedio no fue reformar el orden. Fue abrirse una puerta privada.

Para todos los demás, el camino hacia arriba no está del todo cerrado. Pero no mide la profundidad de tu pensamiento, sino cuántas reacciones eres capaz de provocar.

Una refutación cuidadosa es una respuesta. Un insulto es una respuesta. Puntúan igual.

Leer un ensayo hasta el final y pensar en él durante una hora no puntúa nada.

Esto no es una recompensa al pensamiento crítico. El pensamiento crítico empieza por la lectura atenta, y la lectura atenta es justo lo único que la hoja no cuenta.

El título comprado

Entonces, ¿qué compra el dinero?

En 1611, el rey Jacobo I, falto de fondos, inventó un nuevo rango, el de baronet, y lo vendió. Los compradores recibían un título hereditario. No recibían un escaño en la Cámara de los Lores.

X vende lo mismo. Premium compra la insignia y la prioridad en las respuestas. Premium+ compra la mayor prioridad de todas. Un título, no un escaño. Un lugar en la fila, no un lector.

Los escaños están reservados para quienes ya tienen vasallos. Para vender suscripciones en X, un creador necesita al menos 2.000 seguidores verificados, es decir, seguidores que a su vez pagan a la plataforma, y cinco millones de impresiones orgánicas en tres meses.

En marzo de 2024, Musk anunció que las cuentas con más de 2.500 seguidores suscriptores verificados recibirían Premium gratis, y las que tuvieran más de 5.000, Premium+.

Los campesinos pagan por sus títulos. Los señores con suficientes vasallos que pagan reciben los suyos como regalo.

El capital puede comprar el título. No puede comprar su entrada en el orden.

La plaza del pueblo

Ahora la historia se completa.

Musk dijo que el viejo Twitter era un sistema de señores y campesinos, y que lo derribaría.

Lo que lo reemplazó es otra jerarquía: un rango que se concede por las reacciones, y que también se vende; cuanto más alto el rango, más privilegios recibes, muchos de ellos gratis.

El hombre que bautizó el sistema de señores y campesinos acabó reconstruyéndolo.

La ironía va más allá. X sigue describiendo su misión como ser “la plaza del pueblo de internet”, un lugar donde cualquiera puede compartir ideas al instante, sin barreras de por medio.

Meses antes de cerrar la compra, Musk dijo a los empleados de Twitter que la plataforma debía llegar a abarcarlo todo, como WeChat.

La imagen es más reveladora de lo que pretendía.

En la Europa medieval, la ciudad fue donde el feudalismo empezó a terminar. En muchas ciudades regía una costumbre que más tarde se resumió como Stadtluft macht frei, “el aire de la ciudad hace libre”: un siervo que viviera allí un año y un día ya no podía ser reclamado por su señor.

En la plaza de la ciudad, la gente ganaba su lugar por lo que hacía e intercambiaba, no por a quién servía.

Eso es una plaza.

X se llama a sí misma una plaza del pueblo. Ha construido un feudo, con cada rango en su lugar y un muro invisible alrededor.

El economista Yanis Varoufakis ha llamado a la economía de plataformas “tecnofeudalismo”, un régimen en el que las plataformas cobran rentas como señores.

El orden feudal de X va más lejos. No es solo económico. Es cognitivo. Decide no solo quién gana dinero, sino qué pensamientos merecen ser leídos.

Más perdurable que el bronce

Hace dos mil años, el poeta romano Horacio cerró un libro de odas con una jactancia: había levantado un monumento más perdurable que el bronce.

Se refería a su escritura. Tenía razón.

¿Por qué la escritura puede durar más que el bronce? Porque es más que un registro. Es la tecnología con la que la humanidad aprendió a pensar sobre su propio pensamiento.

Pon una idea por escrito y podrás detenerte, volver a ella y preguntarte si el argumento se sostiene. Tu lector también podrá. Esa capacidad tiene un nombre: metacognición.

La hoja de puntuación de X casi no le da peso. Premia la reacción y grava la reflexión.

Horacio prometió que su escritura duraría más que el bronce. X le da solo cuarenta y ocho horas.

Hay también un conservadurismo más silencioso. El modelo de X predice lo que harás a partir de lo que has hecho.

Pero una idea verdaderamente nueva es, casi por definición, una que no se parece a nada que hayas encontrado antes.

Un sistema que clasifica el presente según el pasado no puede reconocer el futuro cuando llega.

Círculos en el desierto

Musk y sus ingenieros están entre las personas más brillantes de nuestro tiempo. ¿Cómo acabaron gastando 44.000 millones de dólares en reconstruir un orden antiguo?

Lo más probable es que no fuera a propósito. Fue caminando en círculos.

En 2009, científicos del Instituto Max Planck de Alemania pidieron a unos voluntarios que caminaran en línea recta durante horas, en el Sahara y en un bosque alemán, y los siguieron por GPS.

Cuando se veía el sol o la luna, la mayoría caminaba notablemente recto. Cuando las nubes ocultaban el sol, quienes caminaban por el bosque empezaron a dar vueltas sin darse cuenta.

Con los ojos vendados, los caminantes trazaron círculos de a veces menos de veinte metros de diámetro. Cuando después les mostraron sus recorridos, apenas podían creerlo.

El problema no estaba en sus piernas. Estaba en la ausencia de una referencia exterior.

La única referencia de X es ella misma. Las reacciones pasadas predicen las reacciones futuras, que se convierten en la base de la siguiente predicción.

Es como dos espejos enfrentados.

El algoritmo muestra a los usuarios lo que predice su conducta pasada; los usuarios dan “me gusta”, responden y publican en reacción a lo que el algoritmo les muestra.

Los dos espejos se reflejan mutuamente: un espejo dentro de un espejo, dentro de un espejo, alejándose sin fin.

Por muchos reflejos que haya, los espejos solo se muestran a sí mismos.

No hay ninguna ventana por la que pueda entrar la luz de fuera.

X no es ciega a sus propios errores. Su código incluye un elaborado modelo de “arrepentimiento por permanencia” (dwell regret), creado para estimar si los usuarios lamentan el tiempo que pasaron allí.

El teórico de las organizaciones Chris Argyris, de Harvard, ilustró el problema con un termostato.

Lo programas a 68 grados Fahrenheit (20 °C). Cuando la habitación se enfría, calienta; cuando se calienta, se detiene. Hace bien su trabajo. Argyris lo llamó aprendizaje de bucle simple.

Pero el termostato nunca se pregunta si 68 grados es la temperatura adecuada. Solo un sistema capaz de hacerse esa pregunta es capaz de aprendizaje de doble bucle.

X es un termostato extraordinariamente preciso. Ajusta la reacción cada vez con más finura, y nunca se pregunta si la reacción es lo que conviene perseguir.

En enero de este año, cuando X hizo público su algoritmo, el propio Musk dijo que “da asco” y que era “tonto”, y prometió mejoras cada mes.

Pero ¿qué es lo que se mejora: la precisión del termostato, o su temperatura programada?

Y nosotros damos vueltas con él. Cada “me gusta”, cada respuesta, se convierte en una señal de la que aprende la máquina, que así se vuelve mejor en el único juego que conoce.

Con el tiempo, quienes vinieron a pensar tienden a alejarse, y quienes vinieron a pelear tienden a quedarse y a hacerlo cada vez mejor.

La inteligencia te dice cómo caminar más rápido. La metacognición se pregunta si estás caminando en círculo.

La otra columna del balance

La justicia exige el balance completo.

X publica su código, un grado de transparencia que pocos rivales igualan. Sin él, este ensayo no se habría podido escribir.

Atenúa las publicaciones repetidas de un mismo autor y reordena en favor de la diversidad.

Su función de Notas de la Comunidad muestra una corrección solo cuando personas que normalmente discrepan la califican, unas y otras, como útil. Es uno de los mecanismos verdaderamente más democráticos de internet.

Y hay un detalle llamativo: el peso positivo más alto de la hoja de puntuación de X, 20 puntos, corresponde a que un lector copie el enlace de una publicación para compartirlo en otra parte.

Así es exactamente como se difunde la escritura en WeChat.

X sabe que la decisión de un lector de pasar algo a otros es la señal más valiosa de todas. Lo que ocurre es que un ensayo serio rara vez vive en X lo suficiente como para recibirla.

Si el ensayo se publicara en WeChat

Ahora pongan a la misma autora y el mismo ensayo en una Cuenta Oficial de WeChat.

La plataforma de publicación de WeChat tiene un lema: por pequeño que sea un individuo, puede tener una marca propia.

WeChat cuenta “lecturas”: una cada vez que una persona decide abrir el artículo. Cuenta elecciones, no pasadas por delante.

WeChat también vende alcance. Sus herramientas de promoción apuntan a “lecturas” o a “seguidores”. Lo que el dinero compra allí es una oportunidad de ser elegido.

Que un lector comparta luego el artículo con otros no está a la venta. Solo lo decide el lector.

Un artículo se difunde en WeChat, en gran medida, porque un desconocido tras otro juzga que vale la pena pasarlo.

WeChat no es una plaza perfecta. Tiene sus propios muros y guardianes, y sus algoritmos de recomendación tampoco son públicos.

Pero en el único aspecto del que trata este ensayo, cómo un texto se gana el camino hasta un desconocido, su diseño se comporta más como una plaza que el de X.

El ajuste de cuentas

Quizá se pregunten por qué todo esto importa más allá de una comparación entre plataformas.

Importa porque ha llegado la IA.

La IA ha hecho que saber sea casi gratis. Mucho de lo que antes nos hacía parecer cultos y perspicaces está quedando al descubierto como lo que a menudo era: búsqueda más memoria.

Las creencias que no resisten el escrutinio, las posiciones sostenidas por emoción, la sensación nunca puesta a prueba de “lo entiendo”, antes pasaban inadvertidas. Ahora se están depreciando, una por una, como activos tóxicos.

Este es el ajuste de cuentas cognitivo.

Lo que lo sobrevive son otras capacidades: la de hacer una buena pregunta; la de saber lo que no sabes; la de usar la IA como amplificador y no como sustituto; la de mantener un juicio sólido en medio del ruido.

Ahora pongan esa lista al lado de la hoja de puntuación de X.

Hacer una buena pregunta: cero. Admitir la incertidumbre: cero. Pensar antes de hablar: cero.

Una respuesta furiosa: cinco.

El ajuste de cuentas debería sacar las deudas cognitivas de los libros. X les está otorgando títulos.

Antes, la gente conservaba su ventaja cognitiva gracias al estatus, las credenciales y los círculos. En la era de la IA, todo eso debería volver a valorarse. El estatus heredado de X hace lo contrario: protege al viejo orden del ajuste de cuentas bajo una forma nueva.

El título de un profesor no le gana lectores en X, y no debería; las credenciales no deberían convertirse en atención. El problema es lo que X pone a precio en su lugar. No el pensamiento, sino la reacción.

Y la reacción es exactamente lo que la IA puede falsificar a escala. Cuando los bots puedan responder, republicar y dar “me gusta” sin límite, los títulos concedidos por la reacción perderán su valor como una moneda devaluada.

El ajuste de cuentas subirá por la escalera de rangos, peldaño a peldaño.

Nadie escapará de él.

WeChat enfrenta una prueba distinta. Cuando los artículos escritos por IA inunden su plataforma, ¿se ahogarán las elecciones de los lectores? ¿Se podrá seguir encontrando al individuo más pequeño?

La próxima red social

Alguien dirá: entonces, construyan una plataforma mejor para textos largos.

Pero las plataformas de textos largos no escasean. El mundo de habla inglesa tiene Substack y Medium.

La verdadera pregunta está más abajo: ¿sobre qué tipo de relación está construida la red social de hoy?

En 2023, The X-Challenges planteó un problema engañosamente simple.

Entre cinco personas, si cada par solo puede estar conectado o no, hay 1.024 configuraciones posibles de relaciones.

Si se da dirección a las relaciones, quién aprende de quién, quién ayuda a quién, las configuraciones entre esas mismas cinco personas pasan a ser 59.049: casi sesenta veces más.

Agreguen más personas, por ejemplo un docente y una clase de dieciocho alumnos, y el número crece más allá de todo lo que un docente podría manejar jamás.

Por supuesto, si de los alumnos solo se espera que escuchen al docente, un solo docente puede manejar a muchísimos. Pero esa es otra cuestión.

La internet de las últimas tres décadas se construyó sobre el primer tipo de relación: quién sigue a quién, quién es amigo de quién.

Tiene relaciones, pero no tienen dirección ni valor, salvo como medio para captar atención y vendérsela a los anunciantes.

X lleva este modelo al extremo. No da a las relaciones dirección ni valor; las vende. La atención que generan se empaqueta para los anunciantes. El rango dentro de ellas se pone a precio para los suscriptores. Una relación vale solo tanta reacción como sea capaz de provocar.

La próxima red social invertirá esto. No venderá relaciones; les dará dirección y valor. Se construirá sobre el segundo tipo: relaciones de aprendizaje con dirección y propósito.

Cuando una persona lee el ensayo de otra, o usa la solución de otra persona, y de verdad aprende algo, esa es una relación con dirección. Cuando se lo pasa a una tercera, la relación se extiende.

En una red así, lo lejos que viaja una idea depende de cuántas relaciones de aprendizaje reales crea, no de cuántos seguidores tenga ya su autor.

Aquí el papel de la IA se invierte.

En la inmensa red que ningún docente podría manejar, la IA, guiada por el desarrollo cognitivo de cada persona, puede ayudarla a encontrar las pocas relaciones que de verdad vale la pena formar.

En X, la IA pertenece solo a la plataforma, y predice y amplifica la reacción.

En la próxima red social, una IA que sea propiedad de las personas y las familias, al servicio de su propio aprendizaje y de su crecimiento cognitivo, puede convertirse en navegante de las relaciones de aprendizaje, como el sol en el desierto.

Los principios no son misteriosos:

Que la unidad sean los activos cognitivos, no las publicaciones.

Un activo cognitivo es lo que una persona ha pensado, aprendido o creado: un ensayo, una solución, una obra, un acto de aprendizaje verdaderamente productivo.

Contar lo que un lector eligió, no lo que pasó ante sus ojos.

Que la distribución la decidan quienes han leído y aprendido, no quienes simplemente reaccionaron.

Que una idea viva hasta que su valor haya sido plenamente aprovechado, no unas horas, unos días o unas semanas.

Y recordar de quién son esos activos.

En X, cada “me gusta” es trabajo no remunerado que alimenta a la máquina, y cada ensayo es inventario que se desecha a los dos días.

La próxima red social tiene que invertir ambas cosas: un estatus que se gana al ser leído y al servir para que otros aprendan, y unos activos cognitivos que pertenecen a quienes los crean.

The X-Challenges llama a esto soberanía cognitiva.

La brecha entre la IA y las personas

Todas las grandes plataformas están poniendo ahora la IA delante de todo el mundo.

En marzo, Tencent lanzó WorkBuddy, una estación de trabajo con IA que hace el trabajo por ti; su edición para empresas se vende como un equipo de “empleados digitales”.

En septiembre, Meta presentó Muse, un agente personal de IA que Zuckerberg calificó como la pieza central de la visión de Meta.

ByteDance tiene Doubao. Musk tiene Grok, integrado en el propio X.

Son potentes. Pueden redactar documentos, reservar vuelos, preparar informes, organizar agendas.

Sin embargo, entre estas IA y cada persona concreta hay una brecha.

La brecha no es técnica. Está en la lógica de fondo: ¿de quién es la IA, y a quién sirve?

El modelo pertenece a la empresa. Funciona en las máquinas de la empresa y tiene el precio que fija la empresa.

WorkBuddy se factura en créditos y se vende a los empleadores como eficiencia.

Muse vive en una “máquina virtual segura” que Meta asigna a cada usuario, pero la máquina sigue siendo de Meta.

Por defecto, las publicaciones de los usuarios de X se usan para entrenar a Grok, y los modelos de IA de Musk, a su vez, ordenan el feed de X.

Trabajarán para ti. No crecerán contigo.

Cuando termina la tarea, la relación termina. Lo que aprendiste con ella, lo que creaste, a quién ayudaste: ese registro queda en la plataforma, no contigo.

Esto es otra vez vender relaciones, bajo una forma más ingeniosa. Las plataformas antes gestionaban las relaciones entre las personas. Ahora usan la IA para gestionar esas relaciones, y empiezan a gestionar también las relaciones entre las personas y la IA.

Para ser justos, hay cambios en marcha. Meta permite a los usuarios negarse a que sus conversaciones se usen para entrenar sus modelos, y ha publicado un modelo abierto que funciona en el propio dispositivo de cada persona. Son pasos en la dirección correcta.

Pero para que la dirección cambie de verdad, hay que responder la pregunta de fondo: ¿de quién es la IA?

Mientras la IA pertenezca a la plataforma, su dirección la fijarán las métricas de la plataforma: retención, tiempo de uso, eficiencia, publicidad.

Solo cuando la IA pertenezca a las personas y a las familias podrá su dirección fijarla el propio crecimiento de cada persona.

Aquí es donde la idea de soberanía cognitiva de The X-Challenges toca tierra en la era de la IA.

Hay una pregunta más grande que casi nadie se está haciendo.

La IA tiene dos caras.

Una hace el trabajo: redacta documentos, prepara informes, genera artículos y videos, rápido y en cantidad.

La otra está haciendo una auditoría: el ajuste de cuentas cognitivo descrito antes. Hace que saber sea casi gratis y deprecia, uno por uno, todo lo que no resiste el escrutinio.

Las dos caras son un mismo proceso. Cuanto más produce la IA, más a fondo va el ajuste de cuentas. Cuando cualquiera puede generar un informe o un ensayo en un minuto, el informe o el ensayo en sí ya no vale mucho.

Hoy, la IA de todas las empresas corre en la misma dirección: cómo hacer mejor el trabajo de la gente.

Pero ¿qué pasa una vez que el trabajo está hecho?

Cuando cada persona y cada empresa tenga una IA trabajando para ella, saldrá un torrente de producción, que se depreciará igual de rápido.

Entonces lo escaso ya no será la capacidad de hacer el trabajo. Serán tres cosas: ¿qué parte tiene valor real? ¿Quién ha aprendido de verdad de ello? ¿Y de quién es?

Ninguna herramienta de IA puede responder por sí sola a estas preguntas. Requieren una nueva internet.

La dirección

La IA está sacudiendo algo más que las redes sociales. Está sacudiendo los cimientos del modelo de negocio de internet.

Durante dos décadas, las redes sociales han funcionado así:

Los usuarios crean contenido y construyen relaciones entre sí. Los usuarios y los anunciantes pagan por alcance.

La plataforma vende esas relaciones, empaqueta la atención que generan para los anunciantes y reparte una pequeña parte de los ingresos entre sus creadores más prolíficos.

El contenido viene de los usuarios. Las relaciones vienen de los usuarios. La atención viene de los usuarios. El dinero va, sobre todo, a la plataforma.

El negocio descansa sobre dos pilares. El primero: el contenido que vale la pena ver tiene que escribirlo gente, pieza por pieza. El segundo: detrás de cada visualización, cada “me gusta” y cada vez que se comparte algo, hay una persona. Los anunciantes pagan porque creen que hay personas reales mirando.

La IA está retirando ambos pilares a la vez.

El costo marginal de generar texto, imágenes y video se acerca a cero. El contenido ya no necesita una persona que lo escriba.

Las visualizaciones, los “me gusta” y las respuestas pueden fabricarlos las máquinas a escala. Los anunciantes ya no pueden estar seguros de si al otro lado de la pantalla hay una persona o una máquina.

Cuando el contenido ya no requiere una persona, y un “me gusta” ya no demuestra que alguien está mirando, el negocio de vender atención pierde sus cimientos.

Un orden feudal cognitivo que clasifica a las personas por “me gusta”, respuestas y republicaciones será el primero en caer: aquello por lo que clasifica es lo más fácil de falsificar para las máquinas.

¿Adónde irán el valor y la lógica de fondo?

A lo que a las máquinas les resulta más difícil reemplazar o falsificar: los juicios y las creaciones de personas reales, en relaciones de aprendizaje reales.

En otras palabras, a los activos cognitivos.

Imagínenlo.

Una estudiante de secundaria escribe un informe de investigación a partir de un proyecto sobre el río de su pueblo. Cinco desconocidos lo leen hasta el final. Uno, un docente de otra ciudad, construye una clase a partir de él. Otro, un ingeniero ambiental, usa su método para analizar el río de su propia ciudad.

En las redes sociales de hoy, el registro dice: cinco visualizaciones, cero “me gusta”.

En la próxima, dirá: dos relaciones de aprendizaje reales.

Esa estudiante es ahora dueña de su primer activo cognitivo.

El negocio de la próxima internet no será vender relaciones ni revender atención. Será dar a las relaciones dirección y valor, y ayudar a cada persona a construir, demostrar y poseer sus activos cognitivos: lo que ha aprendido, lo que ha creado, a quién ha ayudado y quién ha aprendido de verdad de ella.

El papel de la plataforma cambiará con ello: de un señor que decide quién merece ser visto, a una infraestructura que ayuda a cada persona a ser vista de verdad, para que cada relación de aprendizaje real pueda formarse, registrarse y ser respetada.

Esta es la dirección que propone The X-Challenges: de vender relaciones a darles dirección y valor; de vínculos sociales sin dirección a relaciones de aprendizaje con dirección y valor; con los activos cognitivos como unidad; con un estatus cognitivo que se gana al ser leído y al servir para que otros aprendan; y con activos cognitivos que pertenecen a quienes los crean.

La misma encrucijada

En 2023, The X-Challenges escribió que las redes sociales de hoy, X, Facebook, YouTube, Instagram, TikTok, LinkedIn y las demás, están en una encrucijada: abrazar esta nueva oportunidad o caer en la irrelevancia.

Tres años después, la IA ha vuelto urgente la encrucijada.

Musk simplemente es quien más lejos ha llegado. Ya ha integrado grandes modelos de IA en el sistema de clasificación de X. Pero allí, el trabajo de la IA es predecir la reacción con más precisión, hacer cumplir la hoja de puntuación de manera más completa.

En la dirección equivocada, cuanto más potente la IA, más rápido el círculo.

Los demás están en la misma encrucijada.

En mayo de este año, en la junta de accionistas de Tencent, le preguntaron a Pony Ma, cofundador, presidente y director ejecutivo de la empresa, si Tencent se había quedado atrás en IA. Respondió con una imagen: un año antes creían haber subido al barco, y luego descubrieron que hacía agua; ahora por fin habían encontrado dónde pisar, pero todavía no podían sentarse, y solo esperaban que el barco fuera más rápido.

Fue un raro momento de franqueza.

Añadió que Tencent jugaría con sus fortalezas y se mantendría en el camino correcto.

Esa es la pregunta. En la era de la IA, ¿adónde lleva el camino correcto para las redes sociales?

Pony Ma, Allen Zhang, Zhang Yiming, Mark Zuckerberg: todos saben que la IA va a trastocar las redes sociales. Cada una de sus empresas invierte enormemente en IA.

Pero la competencia gira sobre todo en torno a qué modelos son más fuertes y quién tiene más capacidad de cómputo. Pocos se hacen la pregunta más profunda: cuando la IA puede generar contenido y reacciones sin límite, ¿en qué deben convertirse las relaciones en una red social?

Por rápido que vaya el barco, en la dirección equivocada solo da vueltas por el mar.

Así que este desafío también es para ellos.

A Pony Ma y a Allen Zhang, el creador de WeChat: hoy WeChat cuenta elecciones. A medida que la IA vuelva cada vez más inteligente la recomendación, ¿se mantendrá WeChat fiel a la elección, o se deslizará hacia el mero pasar por delante? Y si se mantiene, ¿cómo?

A Zhang Yiming, fundador de ByteDance: Douyin y TikTok han hecho la recomendación más poderosa que nunca; un medio tecnológico describió el nuevo algoritmo de X como una versión mejorada del método de TikTok.

Según un documento interno de TikTok del que informó The New York Times en 2021, su sistema optimizaba dos métricas: si los usuarios vuelven y cuánto tiempo se quedan.

Entonces, ¿qué recomienda hoy: contenido que hace que la gente se quede, o contenido que la ayuda a crecer? ¿Y cómo lo sabríamos?

A Mark Zuckerberg: Facebook e Instagram conectan a miles de millones de personas. ¿Cuántas de esas conexiones son relaciones de aprendizaje reales?

Y, por último, de vuelta a Musk.

Desde hace tiempo quiere que X se convierta en una “aplicación para todo”, algo sin lo que la gente no pueda vivir, como WeChat.

Pero una aplicación para todo tiene que hacer sentir primero a cada persona común que fue hecha para ella.

En una escalera de rangos, cada peldaño es más estrecho que el anterior, y nunca hay lugar para todos. Los de abajo solo pueden concluir que fue hecha para los de arriba.

Si el orden feudal cognitivo de X no cambia, la aplicación para todo seguirá siendo, muy probablemente, un espejismo.

Musk ha construido cohetes que aterrizan solos y autos eléctricos que transformaron una industria. En el mundo de las máquinas, ha demostrado de qué es capaz.

¿Podrá hacerlo una vez más, en el mundo de la mente humana?

Prometió derribar el sistema de señores y campesinos. Esta vez, ¿podrá hacerlo de verdad?

Al mundo moderno le llevó siglos desmontar el feudalismo.

Sería una extraña tragedia reconstruirlo en el único ámbito que la era de la IA ha vuelto más valioso: la mente humana.

¿Quién será el primero en construir la próxima red social?

The X-Challenges está dispuesto a echar una mano.

Este es el X-Challenge a Elon Musk, y el X-Challenge a todas las redes sociales de la era de internet.

La próxima vez que algo aparezca en tu feed, pregúntate: ¿quién lo eligió por mí? ¿Y con quién me ha conectado en una relación de aprendizaje real?

— Guoli Liang, fundador de The X-Challenges

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Este ensayo se publicó simultáneamente en una Cuenta Oficial de WeChat.

Fuentes

Algoritmo “Para ti” de X, repositorio público: github.com/xai-org/x-algorithm

Parámetros de producción (pesos, penalizaciones, impulso a cuentas pequeñas): github.com/xai-org/x-algorithm/blob/main/home-mixer/params/param.rs

Cómo cuenta X las visualizaciones: help.x.com/en/using-x/view-counts

Niveles de X Premium: help.x.com/en/using-x/x-premium

Requisitos de las suscripciones para creadores: help.x.com/en/using-x/subscriptions-creator

La misión de X, reformulada en noviembre de 2022: blog.x.com/en_us/topics/company/2022/twitter-2-0-our-continued-commitment-to-the-public-conversation

La publicación de Musk sobre “señores y campesinos” (lords & peasants), según la prensa: fortune.com/2022/11/01/elon-musk-twitter-verification-fee-blue-checkmark

Las publicaciones de Musk impulsadas tras el Super Bowl: Platformer, febrero de 2023

Musk llama “tonto” al algoritmo: Gizmodo y Social Media Today, enero de 2026

Usuarios diarios de X en móviles (unos 124 millones, solo la aplicación): Similarweb, junio de 2026

Documento interno de TikTok “TikTok Algo 101”: The New York Times, diciembre de 2021

Meta, “Introducing Muse”, septiembre de 2026: about.fb.com/news/2026/09/introducing-muse-personal-ai-agent

Tencent WorkBuddy: cloud.tencent.com/product/workbuddy

Caminar en círculos: Souman et al., Current Biology 19(18), 2009

Robert K. Merton, “The Matthew Effect in Science”, Science, 1968

Pony Ma en la junta de accionistas de Tencent: National Business Daily, 13 de mayo de 2026

The X-Challenges, “The Next Wave of the Internet”, 2023: xchallenges.com