En la literatura sobre LLM, «emergente» suele significar lo que definieron Wei, Tay et al. (2022): una capacidad ausente en modelos pequeños y presente en los grandes, que no se puede predecir extrapolando la curva de los pequeños (ver habilidades emergentes). Krakauer et al. (2026) observan que es una noción pobre comparada con la de las ciencias de la complejidad, donde emergencia no es sorpresa ni discontinuidad. Mínimamente, es la reorganización de un sistema que admite una descripción nueva, a menudo más pequeña, que filtra los detalles microscópicos irrelevantes para predecir su comportamiento (2026, p. 2): la dinámica de fluidos respecto de las moléculas, o el «más es distinto» de Anderson (1972).
Por eso, para hablar de emergencia en un LLM no basta el desempeño: hay que mostrar las nuevas representaciones de grano grueso que lo sostienen dentro de la red (2026, p. 2). Distinguen además dos tipos. En física y química la emergencia es knowledge-out: estructura compleja a partir de elementos simples. En los sistemas que aprenden —organismos, economías, LLM— es knowledge-in: la complejidad viene de un entorno complejo (2026, p. 5), y cuanta más información sobre el mundo contenga el lenguaje, más débiles se vuelven las afirmaciones de emergencia (2026, p. 10). Y separan capacidad emergente de inteligencia emergente: una calculadora tiene capacidades, pero no usa sus abstracciones para trazar analogías ni resolver problemas nuevos con economía de medios («menos es más») (2026, p. 2).
La discusión técnica corre en paralelo. Schaeffer et al. (2023) argumentaron que muchos saltos son un espejismo producido por métricas discontinuas, como el acierto exacto, que se suavizan con métricas continuas. Baherwani et al. (2026) encuentran saltos genuinos durante el entrenamiento, ligados al aprendizaje abrupto de patrones dispersos de atención, que aparecen en momentos distintos según la inicialización.
La palabra también carga afectos. Para Santelli (2026), que los modelos adquieran habilidades que sus diseñadores no buscaron —«algo así como que al enseñarles latín aprenden algo de física»— alimenta tanto el entusiasmo como el temor. Conviene separar la emergencia epistémica (no la predijimos) de la ontológica (no se reduce a las partes): la primera es un hecho sobre nosotros; la segunda, una tesis fuerte que cada explicación mecanicista exitosa pone bajo presión.