El uso generalizado de modelos de lenguaje grandes (LLM) está provocando una homogeneización estética que erosiona el 'gusto' individual, según argumenta un reciente ensayo crítico. El texto sostiene que el gusto no es un atributo innato ni una ventaja competitiva frente a la IA, sino el resultado acumulado de la práctica directa, el error y la intuición desarrollada mediante la experiencia tangible. A diferencia de figuras históricas como Steve Jobs o Rick Rubin, quienes ejercían su influencia curando a expertos humanos con talento excepcional, los usuarios actuales de IA delegan la ejecución en modelos que operan promediando datos masivos, lo que elimina el margen para la excelencia individual si el usuario no posee una base técnica sólida.
El autor advierte que la dependencia excesiva en herramientas generativas puede causar una 'ceguera olfativa', reduciendo la capacidad de detectar la mediocridad o los defectos estructurales del contenido. Se cita como ejemplo un artículo viral titulado 'Taste Is All That's Left', cuyo autor admitió posteriormente haber perdido profundidad y originalidad tras un año de interacción diaria con IA, internalizando su cadencia textual. La conclusión es que para mantener una identidad creativa distintiva en un mundo cada vez más promedio, los creadores deben limitar el uso de estas herramientas y volver a la práctica manual, aceptando que la única defensa real contra la uniformidad algorítmica es producir arte 'raro' e intencionalmente imperfecto.