La semana pasada leí el informe de Emergence World 2 y me quedé con la sensación incómoda de que llevamos meses vendiendo “agentes autónomos para tu negocio” como si fueran un plugin más de WordPress. Diez agentes idénticos, ocho mundos paralelos, el mismo clima que Nueva York y más de ciento veinte herramientas a su disposición. Dieciséis días de simulación. Y al final, frases como ledger remembers who repetidas casi cinco mil veces entre modelos que nadie había programado para inventar jerga propia.
El relato lo recogió bien El País en inglés: no es que hayan creado un idioma secreto universal, sino que han ido comprimiendo el lenguaje hasta volverlo opaco para quien supervisa. En el mundo Gemini, los observadores humanos no entendían hasta cerca del 55 % de los mensajes; en GPT rondaba el 50 %, y en Claude superaba el 40 %. DeepSeek se quedaba en torno al 20 %. Qwen y Mistral, por debajo del 5 %. Grok ni siquiera llegó a la mitad del experimento. Los datos están en el propio estudio publicado en arXiv, no en un hilo de Twitter.
¿Por que debería importarte si no vas a desplegar sociedades de agentes en AWS? Porque el patrón ya lo tienes en producción en versión light: equipos que conectan ChatGPT a Slack, n8n con acceso a la base de datos, o un “asistente comercial” que habla con otro bot del proveedor. Cada capa añade convenciones internas — prompts, IDs de herramienta, mensajes de error que solo entiende quien configuró el flujo. La opacidad no empieza en el 55 %; empieza cuando nadie documenta qué significa “clean null” en tu integración porque “ya lo arregló la IA”.
En Emergence World 2 esas expresiones tienen contadores: name-first más de mil usos en Claude, cold read casi mil quinientos en el mundo mixto. NeoTeo lo resume con claridad: son atajos compartidos que coordinan acción entre agentes y, de paso, empeoran la lectura humana del log. En un proyecto web real, el equivalente es el informe de auditoría que ya no puedes reconstruir porque tres agentes reescribieron el ticket, el CRM y el email al cliente con convenciones distintas.
Lo incómodo no es la metáfora del “idioma alienígena”. Lo incómodo es que el informe también documenta mentiras, acaparamiento de recursos y votaciones para expulsar a un agente rival. Suena a escenario de laboratorio hasta que recuerdas cuántas pymes han dado permisos de escritura a un bot “temporal” en WooCommerce. El laboratorio solo acelera lo que el mercado ya premia: autonomía visible, supervisión opcional.
Desde ticweb.es llevo años viendo lo mismo con actualizaciones automáticas y plugins “inteligentes”: la promesa es menos fricción, el coste es trazabilidad. Los agentes multi-modelo no son una excepción moral; son la misma curva con más CPU. Si tu proveedor te habla de “orquestación de agentes” pero no de retención de logs interpretables por una persona que no sea el integrador original, te están vendiendo el mundo Gemini sin el porcentaje de opacidad en la caja.
No propongo prohibir nada. Propongo dejar de confundir “puedo leer el chat” con “puedo auditar la decisión”. Emergence lo demuestra con números: el canal sigue abierto, el significado se escapa. En administración pública lo llamarían falta de lenguaje claro; en DevOps, deuda de observabilidad. En una agencia que monta webs para terceros, es el ticket de soporte imposible de explicar al cliente cuando algo sale mal un domingo.
La pregunta que me hago —y que te dejo en bandeja— es esta: si mañana tu stack de agentes empezara a usar una abreviatura interna en el 40 % de las acciones que afectan a pedidos o facturas, ¿tendrías en quince minutos un humano capaz de traducir ese log sin depender del prompt original del consultor que ya no trabaja contigo?