Dos médicos, ambos se llaman Adrian
Imagina que tu novela transcurre en un sanatorio apartado. Allí hay dos médicos: el Dr. Adrian Vossberg, el frío médico jefe de ojos azules, y el Dr. Adrian Vosskuhl, su joven y afable ayudante de ojos marrones. Para ti son dos personas completamente distintas. Para una IA que tiene todo tu libro delante de una sola vez, son dos nombres que suenan muy parecidos, y en un abrir y cerrar de ojos uno acaba con el color de ojos del otro.
Errores así les ocurren constantemente a las herramientas de escritura con IA en cuanto un libro crece. Nos hemos tomado el problema en serio, y en el proceso ha pasado algo sorprendente. Un informe de taller honesto.
El problema: la IA lo recibe todo de golpe
Cuando Hermes escribe un párrafo para ti, la IA necesita contexto: quién aparece, dónde transcurre la escena, cuál es el tono. Ese contexto lo componemos a partir de tu libro: de tus personajes, tus lugares, la trama, tu estilo.
Hasta ahora lo hacíamos a lo bruto: en cada petición le dábamos a la IA todo. Todos los personajes, todos los lugares, cada nota. En un relato corto con cinco personajes esto funciona de maravilla. En un libro con treinta, ochenta, cien entradas, los tres o cuatro personajes que de verdad importan en esta escena se ahogan en un mar de cosas irrelevantes.
Entonces ocurren sobre todo dos errores:
- Confusión. Los dos Adrian. O dos mujeres llamadas Marlene: una la enfermera jefa, otra la paciente. Cuantos más nombres parecidos hay en el libro, mayor es el riesgo de que la IA intercambie sus características.
- Spoilers involuntarios. Como la IA ve toda tu estructura, ya en el capítulo 2 puede revelar que un personaje al que se creía muerto en realidad vive, porque el resumen del capítulo 5 se lo ha chivado.
La idea: un códice que solo muestra lo necesario
Quienes conocen herramientas como NovelCrafter o Sudowrite conocen el principio bajo nombres como «códice» o «biblia de la historia»: la IA no recibe todo, sino solo las entradas que corresponden a la escena actual. Como una buena asistencia que te alcanza justo el expediente correcto, no el archivo entero.
Suena sencillo. No lo es.
La parte honesta: nuestro primer intento lo empeoró todo
Antes de entregarte algo así, lo probamos. Para ello construimos un libro de prueba propio: una historia pequeña y densa con trampas incorporadas a propósito: los dos Adrian, las dos Marlene, un hermano al que se cree muerto y que aparece más tarde. Después dejamos que los mismos capítulos se escribieran una vez antes y otra después, y comparamos qué versión cometía menos errores.
El resultado de la primera versión fue desalentador: no mejoró, sino que empeoró.
El motivo fue instructivo. Nuestra primera selección, ingenua, buscaba nombres completos en el texto. Solo que en las instrucciones de escena la heroína se llama simplemente «Elise», no «Elise Vanderhoek». Así que la protagonista quedaba fuera de sus propias escenas. Al mismo tiempo, un apellido compartido arrastraba demasiado: si mencionabas «Elise Vanderhoek», también venían el hermano muerto y un tío que nunca estaba presente, ambos con el mismo apellido.
Lo bonito del asunto: el test encontró el fallo antes de que hubiera llegado nunca hasta ti. Justo para eso se hacen las pruebas.
La solución, y lo que salió de ella
La segunda versión selecciona con más criterio. Toma un personaje si aparece su nombre completo, o una parte del nombre que pertenece a una sola figura (un «Strup» es inequívoco, un «Marlene» no). Entiende la flexión alemana («la sospecha de Elise»). Y la protagonista se puede fijar de forma permanente, para que nunca se pierda.
El resultado, medido con limpieza a lo largo de varias pasadas:
- Menos confusiones de nombres, menos spoilers, y en ninguna categoría un empeoramiento.
- La mayor ganancia individual justo donde antes más se atascaba: el capítulo de las dos Marlene.
Y luego lo probamos a mayor escala aún. Construimos una saga de comerciantes hanseáticos con el tono de Buddenbrooks: cinco familias, 119 entradas y, como en las familias de verdad, siete Wilhelm, seis Heinrich y cinco Anna repartidos entre casas rivales. Una pesadilla para el «todo de golpe».
El resultado fue inequívoco: cuanto más grande es el mundo, mayor es la ganancia. En este libro grande, la IA recibe por petición alrededor de un 96 % menos de acompañamiento irrelevante, y aun así conserva a los personajes correctos. Ante tres mujeres llamadas Anna en el mismo baile, seleccionaba con fiabilidad justamente a las tres correctas, no a las criadas homónimas.
Qué significa esto para ti
- Tus personajes siguen siendo ellos mismos, incluso en un libro de trescientas páginas con un gran elenco.
- Menos spoilers involuntarios, porque la IA ya no tiene toda tu estructura delante.
- Y la IA ya no malgasta su «atención» en cien entradas irrelevantes: queda más de ella para tu escena.
Honesto es honesto: esto no es magia. Nos encargamos de que la información correcta esté en el contexto; lo que no podemos forzar es que el modelo la aproveche a la perfección en cada frase. Y funciona mejor cuando les das a tus personajes nombres distinguibles. Dos «Adrian» siguen siendo más difíciles que un Adrian y un Bernhard.
Cómo sigue esto
Este fue el primer paso: el contexto correcto en el momento correcto. A continuación queremos marcar las menciones de nombres directamente en el editor y hacerlas clicables, permitir estados de personaje «a prueba de spoilers» hasta un capítulo determinado y, para las series, una biblia que abarque varios libros.
Si te interesa cómo se las arregla Hermes en general con textos largos y con la coherencia, lee también Gestión del contexto: cómo la IA mantiene la visión de conjunto y Coherencia narrativa: personajes que se mantienen fieles a sí mismos.
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