Hay algo casi universal en cómo entendemos el ajedrez. Lo imaginamos como un duelo de inteligencia pura, dos jugadores frente a un tablero, intentando anticiparse, leer al rival y encontrar la mejor respuesta en cada momento. Esa imagen sigue siendo válida para la mayoría de nosotros, ya sea en una partida en casa o en una app, pero en la élite el juego ha cambiado mucho. No porque el ajedrez se haya roto, sino porque la irrupción de motores cada vez más potentes ha alterado la forma en que se estudia, se prepara y se compite al más alto nivel.
Ese cambio no llegó de golpe, aunque sí dejó una escena muy clara en 2018. El campeonato del mundo entre Magnus Carlsen y Fabiano Caruana terminó con las 12 partidas clásicas en tablas, algo nunca visto en la historia del torneo, que se remonta a 1886. Aquel resultado no fue una rareza aislada, sino la señal visible de una tendencia que llevaba años madurando. Cuanto más se apoyaban los mejores jugadores en motores de análisis para preparar sus partidas, más se estrechaba el margen para sorprender desde el inicio y más difícil resultaba romper el equilibrio.
La trampa estaba en dejar de jugar como una máquina
Para entender lo que ha pasado hay que mirar cómo se estudia hoy el ajedrez profesional. Los grandes maestros llevan años trabajando con motores, programas diseñados específicamente para analizar posiciones y encontrar las mejores continuaciones con una precisión muy por encima de la humana. No hablamos tanto de modelos conversacionales como ChatGPT o Claude, que según Bloomberg son bastante malos jugando al ajedrez, sino de herramientas como Stockfish o del legado que dejó AlphaZero. La cuestión de fondo es que estas herramientas han homogeneizado parte del conocimiento en la élite: muchos jugadores llegan al tablero con una preparación muy parecida en las primeras jugadas, y eso reduce el espacio para la sorpresa.
Esa preparación compartida empezó a tener un efecto muy concreto en la práctica. Si ambos rivales conocen de antemano las líneas más sólidas y las respuestas más fiables, ganar exige bastante más que evitar errores gruesos. Durante años fue creciendo así la sensación de que el ajedrez clásico se estaba volviendo más cerrado en la cima, no por falta de talento, sino porque cada desvío importante estaba mucho más estudiado que antes. Bloomberg recuerda, además, que el miedo a una “muerte por tablas” no era nuevo, pero la llegada de motores superiores a los humanos, desde Deep Blue en 1997 y después con programas domésticos cada vez más fuertes, dio a ese temor una dimensión distinta.
La trayectoria Carlsen ayuda a entender hasta qué punto este cambio ha pesado en la élite. Tras el Mundial de 2021, un duelo agotador que incluyó una partida de ocho horas y siete tablas, el noruego decidió no defender de nuevo el título y citó una falta de motivación. No abandonó el ajedrez clásico, de hecho ganó el Norway Chess en 2025 y sigue siendo el jugador mejor valorado del mundo, pero fue mostrando cada vez más interés por formatos más rápidos como rapid y blitz, y también por el freestyle chess, que altera la posición inicial de las piezas para neutralizar la preparación. El mensaje que dejaba esa evolución era bastante claro: incluso el mejor jugador del planeta parecía buscar espacios donde el estudio previo no lo condicionara todo.
Lo interesante es que la respuesta más potente no llegó solo por la vía de cambiar de formato, sino también por la de cambiar la manera de jugar dentro del propio tablero. Una nueva generación de grandes maestros, criada ya con motores, empezó a asumir algo que suena contraintuitivo: seguir siempre la primera sugerencia del ordenador no garantiza ventaja frente a otro humano. El mencionado medio pone un ejemplo muy concreto en el Torneo de Candidatos de 2024, cuando Praggnanandhaa eligió ante la Ruy López una jugada considerada subóptima por los motores, sacó a su rival de la preparación y terminó ganando.
Ahí está la clave del cambio. En el ajedrez de élite ya no basta con preguntar cuál es la mejor jugada en abstracto, también importa cuál es la más incómoda para la persona que tienes delante. Los motores pueden considerar varias opciones casi equivalentes, pero no todas generan el mismo tipo de problema práctico sobre el tablero. Por otra parte, el motor puede señalarte una línea óptima, pero eso no significa que te haya enseñado a entenderla.
Visto así, lo que estamos observando una transformación bastante más interesante. Los motores siguen siendo imbatibles y llevan años muy por encima de los humanos, pero precisamente por eso han obligado a los grandes maestros a desplazar la batalla hacia otro terreno. La precisión continúa siendo esencial, pero ya no basta por sí sola si no va acompañada de criterio, comprensión y capacidad de adaptación.
Imágenes | Florian Cordier | Pavel Danilyuk
En Xataka | Un estudio dice que las IA están «haciendo trampas» al ajedrez. Eso es lo que nosotros queremos pensar
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La noticia
La IA ya dominaba el ajedrez. Ahora nos está obligando a jugar de otra manera para seguir compitiendo
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Xataka
por
Javier Marquez
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