Este estudio investigó si los humanos y los Modelos de Lenguaje Generativos (LLMs) exhiben un rendimiento similar en la ideación divergente pero divergen en la selección convergente. Para abordar la crítica omisión en la investigación actual sobre la creatividad en IA, que se centra predominantemente en la producción generativa, este estudio introduce el marco conceptual original de "Alineación de Selección" y un "nuevo protocolo experimental de doble fase". Esta investigación trasciende las evaluaciones tradicionales centradas en la generación para establecer un nuevo paradigma para evaluar la etapa evaluativa de la creatividad. Un experimento controlado involucró a 240 profesionales del diseño (120 generadores de ideas, 120 selectores independientes) y dos agentes LLM (GPT-4o, Gemini 1.5 Pro). Los participantes y los LLM respondieron a indicaciones divergentes idénticas, incluyendo 10 indicaciones estilo Tarea de Usos Alternativos y 10 problemas de diseño. Tanto los humanos como los LLM generaron grupos de ideas candidatas, luego realizaron la selección convergente eligiendo los cinco mejores elementos por indicación. La generación de ideas se evaluó en función de la Fluidez, Flexibilidad y Amplitud Semántica. Los resultados de la selección se compararon utilizando tasas de superposición de los cinco mejores derivadas de la agrupación semántica. Los resultados indicaron una paridad casi total en las métricas de generación, mostrando diferencias no estadísticamente significativas entre las salidas humanas y las de IA. Sin embargo, se observó una divergencia sustancial en la selección convergente: la superposición media entre humanos e IA en los cinco mejores fue del 19.2% para el Modelo-A y del 22.4% para el Modelo-B, ambos significativamente por debajo de los niveles de azar basados en permutaciones (superposición media nula ~ 35%). Las selecciones de IA fueron fuertemente predichas por métricas basadas en incrustaciones y probabilidades, mientras que las elecciones humanas fueron mejor predichas por criterios basados en contexto y experiencia, destacando una división mecánica fundamental. Esto sugiere que la selección convergente amplifica la divergencia entre humanos e IA, lo que conlleva implicaciones significativas para el diseño de interfaces co-creativas que integren la experiencia humana en los mecanismos de selección de la IA.