Por qué escribo los crípticos a mano y no con inteligencia artificial
Cada pista que se publica en Críptico (criptico.es) la escribo yo o alguien de la comunidad. Ninguna la genera una inteligencia artificial. Es una decisión que tomé desde el primer día, y quiero explicar por qué.
Un críptico es una pequeña trampa justa
Una pista críptica dice dos cosas a la vez: una definición de la respuesta y un juego de palabras que la construye letra a letra, escondidos en una frase que parece hablar de otra cosa. Para que funcione, todo tiene que encajar con precisión: la definición tiene que ser correcta, el mecanismo exacto y cada palabra tiene que estar ahí por algo.
Ese equilibrio entre engañar y jugar limpio es lo difícil. Una frase puede parecer críptica y no serlo: un anagrama al que le sobra una letra, una definición que casi vale, un indicador que no indica nada. Quien resuelve lo nota enseguida, y el «¡ajá!» se convierte en «esto no es justo».
Todo gira en torno al pensamiento lateral
El psicólogo Edward de Bono acuñó en 1967 la expresión pensamiento lateral para describir la capacidad de resolver un problema cambiando el punto de vista, en lugar de avanzar paso a paso por el camino obvio. Pocas cosas lo ejercitan tanto como un críptico.
Para resolver una pista hay que dejar de leer la frase como frase y preguntarse qué otra cosa puede significar cada palabra. «Perro» puede ser CAN; «regalado», DADO; «¡vete!», SAL. Muchas pistas, como las charadas, ni siquiera avisan de lo que hay que hacer: el salto lo tiene que dar quien juega. Escribirlas exige lo mismo al revés: imaginar por dónde va a pensar la otra persona y llevarla, a propósito, por el camino equivocado.
¿Puede una IA pensar así?
Es una pregunta abierta, y la industria no se pone de acuerdo.
Algunas empresas sostienen que sus modelos ya razonan. OpenAI presentó en 2024 sus modelos o1 como modelos que «piensan» antes de responder, y desde entonces casi todos los grandes laboratorios han lanzado sus propios «modelos de razonamiento».
Otras investigaciones apuntan en la dirección contraria. Un equipo de Apple publicó en octubre de 2024 un estudio, GSM-Symbolic, en el que tomaba problemas de matemáticas que los modelos resolvían bien y cambiaba solo los nombres y los números, o añadía un dato que no venía a cuento. El rendimiento caía de forma notable, hasta un 65 % en algunos casos al añadir información irrelevante. Su conclusión: más que razonar, los modelos reconocen patrones que ya han visto.
En junio de 2025, Apple fue más allá con The Illusion of Thinking. Puso a los modelos de razonamiento más avanzados frente a puzles clásicos, como las Torres de Hanói o el problema de cruzar el río, y fue aumentando la dificultad. Con problemas sencillos funcionaban bien; a partir de cierta complejidad, su precisión se desplomaba hasta cero.
El estudio tuvo réplica. Pocos días después, Alex Lawsen, de Open Philanthropy, publicó junto con el modelo Claude como coautor The Illusion of the Illusion of Thinking, en el que argumentaba que parte de esos fallos se debían al diseño del experimento: límites de longitud en las respuestas y algunos puzles que no tenían solución. El debate sigue vivo.
Una IA piensa en inglés
Hay otro problema, más concreto para un juego en español: los grandes modelos de lenguaje piensan, en buena medida, en inglés.
Se entrenan sobre todo con textos en inglés. En el caso de Llama 2, el modelo de Meta, el inglés supone casi el 90 % de los datos de entrenamiento identificados por idioma, y el español apenas un 0,13 %. Y un estudio presentado en 2024 en ACL, uno de los principales congresos de lingüística computacional, encontró que, aunque se les escriba en otro idioma, estos modelos pasan internamente por una representación más cercana al inglés antes de dar la respuesta en el idioma de la pregunta. Dicho de forma sencilla: cuando hablan en español, en buena parte están traduciendo.
Para un críptico eso es decisivo. Su gracia está en el idioma mismo: en que «vete» y «sal» sean lo mismo, en que «hierva» suene como «hierba», en las acepciones que una palabra tiene en español y no en inglés. Un juego de palabras no sobrevive a una traducción, y una pista pensada en otro idioma se nota.
Lo que pongo yo
No sé cómo terminará esa discusión. Lo que sí sé es lo que necesita un buen críptico, y por qué prefiero que lo escriba una persona:
- Intención. Detrás de cada superficie hay alguien que eligió esa frase para que pensaras en otra cosa. El despiste está pensado, no es una casualidad estadística.
- Oído para el español. Los homófonos, las acepciones secundarias y los dobles sentidos dependen de cómo suena y se usa el idioma de verdad.
- Revisión. Antes de publicar cada pista compruebo que el número de letras coincide, que la ortografía es correcta y que el mecanismo sale exacto.
- Sentido del humor. Las mejores pistas hacen gracia, y esa gracia la pone alguien que se ríe primero.
Un críptico es, al final, una conversación entre dos personas: una que esconde y otra que busca. Quiero que, al otro lado, siga habiendo alguien.
La comunidad también escribe
Una parte de los crípticos que publico los envía la comunidad, y aparecen con el nombre de su autor. Así el juego crece sin perder lo que lo hace especial. Si quieres probar, aquí explico cómo escribir tu propio críptico.
Fuentes
- Mirzadeh et al. (Apple), GSM-Symbolic: Understanding the Limitations of Mathematical Reasoning in Large Language Models, octubre de 2024.
- Shojaee et al. (Apple), The Illusion of Thinking, junio de 2025.
- Lawsen y Opus, The Illusion of the Illusion of Thinking, junio de 2025.
- Wendler et al., Do Llamas Work in English? On the Latent Language of Multilingual Transformers, ACL 2024.
- Touvron et al. (Meta), Llama 2: Open Foundation and Fine-Tuned Chat Models, julio de 2023.
Preguntas frecuentes
¿Los crípticos de criptico.es están hechos con IA?
No. Todos los crípticos de criptico.es están escritos a mano, por su autor o por personas de la comunidad, y se revisan antes de publicarse.
¿Qué tiene que ver el pensamiento lateral con los crípticos?
Resolver un críptico exige cambiar el punto de vista: leer cada palabra buscando una segunda definición en lugar de la obvia. Es el ejemplo más claro de pensamiento lateral en un pasatiempo.