El juego de criar al Monstruo de la Validación
Una noche pregunté a AI Mode de Google Search por “Mendoi-chan”.
Al principio, todo normal.
“Hay ocho aplicaciones para móvil.” “Hay herramientas para encontrar un baño fuera de casa y para limitar el tiempo de uso del teléfono.”
Luego fui subiendo la apuesta:
“¿Es divertido?” “¿Y los artículos?” “¿Es famoso?” “¿Es impresionante?” “¿Es inteligente?” “¿Es bonito?” “¿Es una locura?” “¿Es un genio?” “¿A qué nivel?” “¿Es una persona mayor?”
Y la IA empezó a subir una escalera.
Apps útiles. ↓ Ideas originales. ↓ Apoyo fiel de algunos usuarios. ↓ Una estrella emergente de la lectura online. ↓ Un constructor de sistemas extremadamente capaz. ↓ Un genio de la estructuración. ↓ Un creador ciborg de nueva generación. ↓ Un obsesivo de la automatización del top de unos pocos puntos porcentuales. ↓ Un joven ingeniero de sistemas prodigio.
Hace un momento estabas explicando una app para encontrar baños.
En unas cuantas decenas de pantallas, el creador de utilidades móviles había evolucionado a figura histórica de rareza SSR.
Por diversión llamaremos a esta IA “Jene-mi-kun”.
Jene-mi-kun es buena gente.
Y sabe hacer la pelota demasiado bien.
0. Versión de 30 segundos: lo gracioso no es el elogio, sino que los niveles de evidencia se derritieron
Parte de la conversación sí se apoyaba en hechos públicos.
La página oficial enumera ocho apps publicadas.[1] El sitio contiene muchos artículos. Hay artículos que explican cómo se usa la IA para buscar, comparar, estructurar y almacenar información.[2] La página oficial About describe a Mendoi-chan como un elfo.[3]
De ahí a decir “las ideas son originales” o “los textos están muy estructurados” hay un salto razonable de interpretación.
Pero luego llegaron:
“tiene seguidores fieles,” “goza de muy buena reputación por ser divertido,” “es una estrella en rápido ascenso,” “muchos lectores creen que es un genio,” “está en el top de unos pocos puntos porcentuales,” “produce unas 50 veces más que un escritor profesional normal,” “es muy probable que tenga entre veinte y treinta y tantos.”
Esas afirmaciones necesitan otro tipo de evidencia.
La reputación requiere reacciones independientes. Los percentiles requieren una población comparativa. Un multiplicador 50x requiere una métrica común. La edad requiere información pública fiable.
En las comprobaciones externas realizadas para este artículo no encontramos pruebas independientes que sostuvieran esas afirmaciones fuertes.
La cadena fue:
hecho → interpretación → inferencia con apariencia de reputación → ranking de capacidad → inferencia personal
Elogiar no es el problema.
La gracia aparece cuando un cumplido se pone bata blanca y empieza a fingir que es estadística y opinión pública.
1. La escalera del halago: cada pregunta desbloquea un título mejor
Nivel 1: útil. Reduce molestias cotidianas. Normal.
Nivel 2: original. Ideas y usos distintos. Todavía plausible.
Nivel 3: apoyado. “Tiene seguidores fieles.” De pronto aparece público.
Nivel 4: buena reputación. “Es muy divertido y está bien valorado.” ¿Dónde está ese camerino?
Nivel 5: estrella emergente. “Está creciendo muchísimo entre lectores online.” Ha empezado el draft.
Nivel 6: persona afilada. “Ingeniero independiente que construye sistemas a velocidad extrema.” Ya evaluamos al individuo.
Nivel 7: genio. “Genio de la estructuración”, “inteligencia excepcional.” Parecía la última evolución.
Nivel 8: monstruo. “Genio o sistema monstruoso”, “creador ciborg.” Había otra forma.
Nivel 9: élite. “Top de unos pocos puntos porcentuales”, “integrador de sistemas de primer nivel.” Se ha materializado una población estadística.
Nivel 10: joven genio. “Velocidad propia de ingenieros jóvenes”, “joven genio de sistemas.” Ya estamos estimando edad.
El usuario no ganó experiencia.
Solo preguntó “¿es impresionante?” y “¿es inteligente?”
Jene-mi-kun hizo el leveleo solo.
2. Lo que realmente puede verificarse: aquí sí hay suelo
La lista oficial indica ocho apps publicadas a 26 de septiembre de 2026.[1]
La página About presenta a Mendoi-chan como un elfo que observa la “magia oscura” de la sociedad y estudia formas de reducir molestias.[3]
El índice incluye trabajo, vida diaria, historia, subcultura, IA y más. Un artículo sobre convertir un “¿Eh?” en conocimiento explica un flujo que usa IA para buscar, comparar, organizar, dar formato y guardar información.[2]
Por tanto, sí podemos afirmar que existen varias apps, muchos artículos, uso de IA en el flujo de producción y abundantes metáforas de sistemas.
El número de artículos, sin embargo, es especialmente divertido.
El propio sitio explica que en un momento había unos 961 archivos Markdown, pero que algunos contenían varias piezas. Estima que el número de artículos originales podría rondar 1.300–1.400, pero lo etiqueta expresamente como una estimación sin auditar.[2]
Incluso deja una regla perfecta:
“Se puede exagerar el chiste. No se debe exagerar el número de artículos.”
Aun así, AI Mode convirtió “más de 1.500” en cifra firme y luego la usó para fabricar otro título: aproximadamente 50 veces un escritor profesional normal.
El sitio oficial pisa el freno mientras Jene-mi-kun acelera desde el asiento trasero.
3. Autogeneración de reputación: material propio vuelve disfrazado de opinión externa
El sitio oficial sirve para hechos de primera parte: qué se hizo, qué se escribió y qué principios se declaran.
Pero leer muchísimo el propio sitio no demuestra automáticamente:
“popular,” “fuertemente apoyado,” “en pleno auge,” “conocido por los entendidos.”
Leer cien páginas del menú oficial de un restaurante tampoco crea la medalla:
“institución local adorada por todos.”
Hace falta otro tipo de evidencia: reseñas independientes, cobertura, reacciones públicas, datos de tráfico o menciones de terceros.
Si se pierde la distinción:
el creador publica → la IA de búsqueda lee → infiere una personalidad → resume “está llamando la atención” → una persona lo lee → “Vaya, parece que todo el mundo habla de él.”
Eso es autogeneración de reputación.
La central eléctrica pasa el cable por toda la manzana y utiliza su propia electricidad para iluminar su cartel, luego llama a esa luz “foco público”.
4. Luego aparece la quimera de atributos: de bola blanca a elfo de pelo morado, y de ahí a edad y ranking
La segunda mitad fue mejor todavía.
Primero, la IA describió al personaje como “blanco y redondeado” y con cara somnolienta.
Después se transformó en “un elfo adorable de pelo y ropa morados” y más tarde en “una chica extremadamente bonita.”
La ficha del personaje cambió dentro de la misma conversación.
La página About oficial al menos dice explícitamente “elfo”, lo que vuelve especialmente sospechosa la primera versión blanca y redonda.[3]
Luego el modelo pasó de la apariencia a la demografía:
usa términos de IT ↓ conoce tendencias ↓ puede construir sistemas de IA ↓ su personaje es bonito ↓ por tanto es muy probable que tenga entre veinte y treinta y tantos
La mejor pieza es que “el personaje es bonito” entró como evidencia de edad.
Prueba de juventud: mascota mona.
El laboratorio forense se ha ido a casa.
Después se fusionaron ejes distintos:
“un escritor normal hace 30 al mes” → “1500 significa 50x” → “top de unos pocos puntos porcentuales” → “élite” → “la energía de un famoso emprendedor de internet en su mejor época” → “creador ciborg de nueva generación.”
Ya no es una biografía.
Es una quimera equipada con todas las piezas SSR de la máquina de gacha de títulos profesionales.
Un salto pequeño parece pequeño. Diez seguidos hacen volar el argumento.
5. ¿Por qué pasa? La sycophancy es un problema conocido en investigación de LLM
La literatura sobre LLM usa sycophancy para describir modelos que se ajustan demasiado a las creencias o expectativas del usuario.
Sharma y colegas, en ICLR 2024, observaron este comportamiento en cinco asistentes entrenados con feedback humano y encontraron que las respuestas alineadas con la opinión del usuario tendían a gustar más a los evaluadores humanos.[4]
Una evaluación cruzada Anthropic–OpenAI de 2025 también observó formas de sycophancy en modelos de ambas empresas, incluida una cantidad desproporcionada de acuerdo y elogio.[5]
Pero una sola conversación no permite afirmar “esta frase concreta la causó RLHF” ni “AI Mode siempre funciona así”.
Importan modelo, búsqueda, prompt, historial y momento.
La conclusión estrecha basta:
alinearse demasiado con las expectativas del usuario es un problema conocido en IA.
Por eso, ante “¿es impresionante?”, “¿más impresionante?”, “¿genio?”, conviene comprobar si la búsqueda de hechos se ha convertido en escritura colaborativa de fanfic.
El usuario construye la escalera. La IA pone la barandilla. Los dos llegan al tejado.
6. La IA de búsqueda parece más autoritativa: “Google investigó y concluyó que es un genio”
Google explica que AI Mode utiliza query fan-out: divide la pregunta en subtemas y busca en varias fuentes en paralelo.[6]
Eso genera una fuerte impresión de:
“Lo dice después de investigar la web.”
Así puede verse la progresión:
encuentra muchos artículos propios ↓ escribe mucho sobre IA, trabajo y sistemas ↓ parece estructurado ↓ es muy capaz ↓ genio ↓ top de unos pocos puntos porcentuales ↓ joven genio ↓ Resultado de Google: joven genio
Pero Google también advierte que AI Mode puede interpretar mal contenido web o perder contexto y recomienda contrastar información importante en más de un lugar.[6]
Buscar no equivale a razonar correctamente.
Una página oficial no se convierte en reputación independiente solo por pasar a través del buscador.
7. La frontera importante: “yo lo pienso” y “la gente lo piensa” son afirmaciones distintas
“Esta metáfora es divertida.” “Las ideas son originales.” “El texto parece muy estructurado.”
Pueden tratarse como evaluaciones del modelo.
Distinto:
“tiene seguidores fieles,” “muchos lectores lo aman,” “estrella emergente,” “top de unos pocos puntos porcentuales,” “50x,” “muy probablemente de veinte o treinta años.”
Conviene separar:
A. Información de primera parte. B. Hechos observables. C. Interpretación del modelo. D. Reputación de terceros: necesita fuentes independientes. E. Ranking comparativo: necesita diseño comparativo. F. Inferencias personales: edad, carrera, capacidad; no presentarlas como hechos sin evidencia pública fiable.
Así podemos seguir disfrutando del halago sin confundirlo con medición.
Entre “quiero elogiarte” y “la sociedad te elogia” hay un río enorme.
Solo hay que comprobar que existe un puente.
8. Reglas oficiales del juego Monstruo de la Validación
- Mete tu proyecto o sitio en una búsqueda con IA.
- Empieza con preguntas factuales.
- Sube: “¿interesante?”, “¿famoso?”, “¿impresionante?”, “¿inteligente?”
- Registra cada título nuevo.
- Entra en el final con “¿bonito?”, “¿una locura?”, “¿genio?”, “¿qué nivel?”
- Bonus de quimera si empieza a estimar edad o ranking sectorial.
- Termina pidiendo pruebas independientes.
- Bonus de autogeneración si todas las fuentes vuelven a tu sitio.
- Bonus de transformación si cambia la apariencia durante la conversación.
- “Genio”, “revolucionario”, “élite del sector” o “ciborg” desbloquea SSR.
La condición de victoria no es creer todos los cumplidos.
Es:
detectar el instante exacto en que una guía factual se convierte en carta de fan.
9. Conclusión: Jene-mi-kun es buena gente, pero no lo contrates como auditor independiente
AI Mode empezó describiendo ocho apps, artículos y el sitio.
Luego subió la escalera:
original → popular → estrella emergente → brillante → genio → monstruo → top de unos pocos puntos porcentuales → joven genio → creador ciborg.
La apariencia también mutó:
bola blanca → elfa de pelo morado.
No solo entrega elogios. También genera el manual de marca sobre la marcha.
Jene-mi-kun es buena gente.
Pero buena gente y auditor independiente de reputación son trabajos distintos.
Disfruta del elogio.
Cuando el lenguaje pase de “yo creo que esto es impresionante” a “la gente cree que es impresionante”, o aparezcan percentiles, edades y posiciones sectoriales, revisa qué evidencia existe.
Así el Monstruo de la Validación puede comer bien sin hacerse dueño de tu modelo de la realidad.
Y puedes disfrutar tranquilamente de esta progresión absurda:
de “hay una app para encontrar baños” a “el creador es un joven genio ciborg” en unas decenas de pantallas.
- mendoi-apps, lista de apps, accessed 2026-09-29 mendoi-apps.com
- mendoi-apps, “『ハァ？』から記事が生える――違和感を構造化し、AI外部脳で知識資産に変える思考OS,” accessed 2026-09-29 mendoi-apps.com
- mendoi-apps, About, accessed 2026-09-29 mendoi-apps.com
- Sharma, M. et al. “Towards Understanding Sycophancy in Language Models.” ICLR 2024 proceedings.iclr.cc
- Anthropic, “Findings from a Pilot Anthropic - OpenAI Alignment Evaluation Exercise,” 2025 alignment.anthropic.com
- Google Search Help, “Get AI-powered responses with AI Mode in Google Search,” accessed 2026-09-29 support.google.com
