¿Puede una inteligencia artificial introducir nuevos personajes en La Odisea sin traicionar a Homero?

El reciente estreno en salas de La Odisea, la película dirigida por Christopher Nolan, ha vuelto a situar en el centro de la conversación cultural una de las historias más influyentes de la historia de la literatura. Casi tres mil años después de su composición, el viaje de Odiseo continúa siendo traducido, adaptado y reinterpretado a través de nuevos lenguajes. Literatura, teatro, pintura, cine y videojuegos han encontrado en sus personajes, escenarios y conflictos un universo narrativo que todavía permite formular nuevas preguntas.

Y como no podía ser de otra forma, es la irrupción de la Inteligencia Artificial la que nos permite explorar el universo homérico desde nuevos puntos de vista. ¿Podría una IA introducir un personaje completamente nuevo en La Odisea sin contradecir la obra original? ¿Sería capaz de comprender las relaciones entre sus protagonistas, respetar los acontecimientos ya narrados y mantener la lógica interna de su universo?

Esto es lo que se ha preguntado María Tocado Murillo, alumni del Máster en Inteligencia Artificial de UDIT, Universidad de Diseño, Innovación y Tecnología y que, bajo la tutoría de Luis Peña Sánchez, acaba de presentar Generación narrativa controlada mediante RAG: creación de personajes secundarios coherentes en La Odisea, un TFM en el que demuestra cómo se pueden emplear sistemas de generación aumentada por recuperación de información (RAG) para explorar nuevas posibilidades narrativas en obras ya existentes.

Una inteligencia artificial que consulta la obra antes de escribir

 ¿Puede una Inteligencia Artificial ampliar una obra de ficción sin perder la memoria de lo que ya ha sucedido en ella? Esta pregunta, que parece sencilla de formular, esconde sin embargo una respuesta que desde el punto de vista tecnológico, es bastante compleja. Modelos como ChatGPT, Claude o Gemini no tienen un acceso directo y controlado a las fuentes originales en tiempo real, lo que dificulta garantizar la coherencia. Además, funcionan como sistemas probabilísticos, por lo que pueden generar contenido verosímil pero no necesariamente fiel o verificable.

La aproximación a este problema por parte de María Tocado es diferente: en lugar de apostar por estos modelos, desarrolló un sistema de generación narrativa controlada mediante RAG, de modo que consulta únicamente fragmentos concretos de La Odisea antes de comenzar a narrar. El objetivo no es evaluar si la IA es capaz de imitar el estilo narrativo de Homero, sino garantizar que cada propuesta sea trazable, auditable y reproducible. Es decir, que pueda identificarse qué pasajes de la obra han servido como base para la generación y comprobar si el nuevo personaje es coherente con el universo narrativo. Por ejemplo, si se propusiera que Penélope decide no esperar a Odiseo, el sistema podría detectar que esa acción no está respaldada por los fragmentos recuperados del texto, señalando una posible incoherencia con el material original.

¿Cómo funciona el sistema?

El proceso comienza con una petición narrativa. Una persona puede redactarla directamente, utilizar una plantilla o dejar que la propia Inteligencia Artificial construya el prompt a partir del tipo de personaje y del escenario que se desea analizar. A partir de aquí, el sistema puede proponer personajes nuevos y situarlos dentro de acontecimientos ya existentes, sin modificar el texto original. También puede producir escenas, diálogos y variantes narrativas condicionadas tanto por los pasajes recuperados como por las restricciones incluidas en el prompt.

Para que el sistema pudiera consultar la obra, se construyó una base documental propia a partir de una edición digital en español de La Odisea. El texto se organizó de acuerdo con sus 24 cantos y se dividió en 388 fragmentos recuperables, cada uno de ellos acompañado de información sobre su procedencia. Estos fragmentos se almacenaron en una base vectorial Qdrant, una tecnología que permite localizar contenidos relacionados semánticamente con una consulta.

El sistema emplea representaciones matemáticas del significado de los textos (denominadas embeddings) y un modelo de recuperación híbrida que combina la similitud semántica con la coincidencia de palabras. Así puede identificar tanto pasajes que utilizan términos similares como fragmentos relacionados por su significado o contexto.

La arquitectura también registra los prompts, los fragmentos recuperados y las historias generadas. Este historial permite revisar el proceso, repetir un experimento y comparar distintas configuraciones. A diferencia de lo que ocurre en otros modelos, en este caso la generación narrativa deja de comportarse como una "caja negra", ya que el proceso puede ser revisado, comparado y repetido. Para ámbitos como la educación, la edición, los medios de comunicación o la gestión de franquicias, esta trazabilidad puede resultar tan relevante como la calidad del texto generado.

Aplicaciones más allá de la literatura 

Aunque el proyecto utiliza La Odisea como caso de estudio, la metodología podría trasladarse a otros universos narrativos. En la industria editorial, esta tecnología podría utilizarse para desarrollar relatos derivados, continuaciones, universos compartidos o contenidos complementarios, manteniendo un mayor control sobre el canon empleado.

En videojuegos y experiencias interactivas, permitiría crear personajes, misiones y diálogos que respeten la historia del mundo de juego y reaccionen a las decisiones de cada jugador. En cine, televisión y animación, podría servir de apoyo a los equipos de guion para explorar tramas alternativas sin perder la continuidad entre episodios, temporadas y documentos de producción.

También presenta posibilidades en educación y patrimonio cultural. Una experiencia interactiva podría permitir al alumnado conversar con personajes literarios o explorar un archivo histórico, mostrando al mismo tiempo las fuentes que sustentan cada respuesta. En definitiva, la clave no está solo en generar historias plausibles, sino en poder explicar de dónde surgen, qué textos las sustentan y hasta qué punto respetan la coherencia del mundo original.