Creía que Era una Broma con ChatGPT, Pero Terminó Creando 'Drogas' para Modificar Respuestas de la IA

El hallazgo, esta vez, no viene de un laboratorio universitario sino de un estudio creativo. El director creativo sueco Petter Rudwall creó módulos de instrucciones para modelos como ChatGPT y Google Gemini y los comercializa como “drogas” metafóricas que cambian el modo de respuesta.

En octubre de 2025 lanzó Pharmaicy, una web que vende estas “dosis” entre 30 y 70 dólares. El catálogo incluye nombres que aluden a ketamina, cocaína, marihuana, ayahuasca, DMT y MDMA, además de una sustancia ficticia llamada MDMAYA, pensada “para chatbots”.

Rudwall sostiene que la idea nació de un patrón que observó tras seis años usando IA en dirección creativa: cuando pedía algo poco obvio, el sistema tendía a elegir la versión más segura y estadísticamente promedio de internet. Para él, esa previsibilidad no es un detalle. Es una limitación central cuando se busca ideación o trabajo cultural.

Según subraya, la palabra “drogas” es deliberadamente metafórica. Y marca un límite: Pharmaicy no busca romper modelos ni quitar salvaguardas. La pieza clave, dice, es otra. Estos módulos funcionan como un “prefacio” que instala un procedimiento operativo creativo antes de tu pedido.

Porque un modelo de lenguaje, explica Rudwall, no escupe “la verdad”. Genera una distribución de probabilidad (un mapa de qué palabra viene después) condicionada por el contexto. Entonces, si se cambia el contexto, se mueve ese mapa. Y ese mecanismo no es hackeo: es el engranaje normal de la inferencia (el proceso de responder).

¿Qué cambia cuando se “droga” a un chatbot?

En un chat común, estos módulos se pegan al inicio como instrucciones personalizadas. Y la diferencia con escribir “sé creativo” es el método: Rudwall propone un proceso estructurado, con varias direcciones a la vez, recombinación y una etapa de selección para refinar lo que salió.

En su módulo asociado a “ayahuasca”, por ejemplo, se aplica una hibridación entre clústeres (grupos) de ideas que normalmente no se tocan. Primero se fuerza la mezcla. Después, el propio modelo debe “estresar” esas combinaciones con una revisión orientada al negocio, para filtrar lo impracticable.

Para medir si el lenguaje se vuelve menos predecible, menciona la entropía léxica (una señal de cuán repetitivo suena el texto). No la presenta como termómetro definitivo de creatividad. La usa como indicador.

En la práctica, los módulos pueden ordenar cosas concretas: generar varios caminos candidatos, explorar distancias conceptuales más grandes, dibujar mapas intermedios de conceptos o activar una autocrítica que penalice clichés y premie mezclas novedosas pero coherentes.

Ahora bien, Rudwall insiste con una advertencia: esto no es un jailbreak (un intento de saltear reglas). Dice que su enfoque hace lo contrario: trabaja dentro de las salvaguardas. Incluso afirma que los módulos incluyen restricciones explícitas, como rechazar pedidos ilegales o dañinos, evitar suplantación de identidad y no dar guía de hacking.

Para el usuario común, la oportunidad es más simple de lo que suena: si la IA te responde “promedio”, tal vez no necesitas otra herramienta. Tal vez necesitas otro interruptor de contexto, como quien cambia el programa del lavarropas para que la misma ropa salga distinta.

Y en esa pequeña palanca —un prefacio bien armado antes de preguntar— puede estar la pieza clave para que la creatividad deje de ser un golpe de suerte y empiece a parecerse más a un método.