Publicado el 13.7.2026 en la revista Núvol.
A comienzos de año, durante una expedición por África Occidental, visité una escuela secundaria en Bissorã, Guinea-Bisáu. Su director, Djoncon Camara, me recibió con una presencia serena que impresionaba. Había trabajado con la Madre Teresa en los años noventa y hablaba de la educación como algo que no solo se piensa, sino que también se construye con las manos. Mientras paseábamos por el patio, un espacio abierto en medio de la sabana tropical, vi a lo lejos una extraña composición de elementos dispuestos sobre el suelo, casi del tamaño de un campo de fútbol. Cuando nos acercamos, Djoncon me explicó que los propios alumnos y profesores fabricaban ladrillos de barro, utilizando moldes construidos por ellos mismos, para levantar un futuro edificio de la escuela. Todavía tengo muy presente aquella imagen: centenares de piezas de barro colocadas en hileras, secándose lentamente al sol. Los propios alumnos y profesores habían excavado la tierra, la habían mezclado con agua hasta encontrar el punto adecuado, la habían prensado dentro de los moldes, la habían extraído con cuidado y la habían dejado reposar hasta que se endureciera. Y quienes realizaban aquel trabajo eran los mismos que después levantarían el edificio.
Entre la materia prima y el muro no se había omitido ningún paso: cada ladrillo contenía las manos que lo habían fabricado, y el muro contendría todos los ladrillos. El resultado incorporaba todo el proceso que lo había hecho posible, con alumnos y profesores trabajando mano a mano.
Lo que se hace evidente en esta construcción artesanal también podemos reconocerlo en cualquier proceso intelectual, ya sea en la universidad, en la escuela o incluso en una empresa: el proceso no es simplemente una fase previa al resultado. El proceso ya forma parte del resultado. Es una dinámica de creación en la que el pensamiento, la materia, el esfuerzo, el error, el tiempo y la comprensión van dando consistencia a aquello que finalmente aparece como un producto acabado.
En este sentido, el resultado es también un fenómeno de cooperación emergente: no aparece de repente al final, sino que se va formando por el camino, a través de todo aquello que lo compone y lo hace posible.
En nuestra época, ya es casi inevitable que la inteligencia artificial forme parte de los procesos de desarrollo intelectual. El desafío aparece, sin embargo, cuando deja de formar parte del camino y se convierte únicamente en un atajo hacia el resultado.
En las universidades y los institutos hablamos cada vez más del riesgo de que la IA se utilice únicamente para obtener un buen «producto» final, y no necesariamente para aprender mejor. También debemos preguntarnos, con honestidad, si aquello que evaluamos continúa siendo principalmente el rendimiento propio del alumno o si, cada vez más, estamos evaluando su capacidad para gestionar una herramienta.
Si el objetivo que transmitimos es obtener la mejor nota posible, los alumnos buscarán ese atajo con la máxima eficiencia. Esto empieza a poner en cuestión el sentido de otorgar calificaciones individuales basadas en el rendimiento.
En los trabajos que he recibido durante los últimos semestres en la universidad, he observado que, con frecuencia, los resultados son formalmente muy correctos, pero muy parecidos entre sí en su manera de expresarse y de llegar a conclusiones: en ocasiones profundas e innovadoras, pero más a menudo genéricas. Los jóvenes siempre han sido el motor de la innovación y del pensamiento que rompe moldes. No podemos perderlo. Pero resulta todavía más preocupante cuando la IA se utiliza únicamente para llegar al resultado y se omite el proceso de aprendizaje, que constituye el núcleo vivo de cualquier experiencia educativa. Y posiblemente haya algo todavía más problemático: siguiendo esta lógica, con el tiempo también podemos perder el hábito y el proceso de pensar por nosotros mismos. Este hábito no es únicamente una competencia académica; es también una condición de libertad y de vida democrática.
En un proceso de aprendizaje es necesario haber entrado en la complejidad. Es necesario haber dudado, probado ejemplos, descartado caminos y encontrado límites. Es necesario haberse preguntado qué es esencial y qué es únicamente ornamento.Esta es la verdadera reducción didáctica: atravesar una complejidad hasta encontrar una simplicidad comprensible. La buena simplificación que necesitamos en las aulas no nace de recortar los temas complejos hasta diluirlos, sino de haberlos comprendido lo suficiente como para no traicionarlos. Después todo parece sencillo para los demás, pero únicamente porque antes ha sido difícil. Este proceso de aprendizaje no excluye la IA, que puede formar parte de él perfectamente. Sin embargo, cuando el proceso desaparece, es posible que todavía quede un producto final suficientemente correcto gracias a la IA. Quizá incluso bien escrito, ordenado y formalmente convincente.
Cuando no hemos recorrido el trayecto completo, nuestra relación con el resultado se debilita. Podemos utilizarlo, pero no siempre podemos habitarlo ni transformarlo, porque no lo hemos comprendido en su esencia. Sin embargo, aquello que observamos en los alumnos solemos describirlo como el problema que tenemos. Tal vez, en realidad, sea únicamente un síntoma. Por ello, deberíamos tener el mismo valor para examinar esta cuestión de una manera más profunda.
¿Qué ocurre cuando un docente intenta recortar o acelerar mediante la IA la preparación de una clase? ¿Qué sucede cuando, en lugar de entrar verdaderamente en el tema, se limita a generar contenidos a partir del plan de lecturas, preparar unas diapositivas o una hoja de trabajo y llega al aula con una clase formalmente correcta, pero con poca profundidad y poca pasión?
Quizá todo parezca estar en orden. Hay objetivos, actividades y materiales. Pero falta algo más difícil de medir: la resonancia del docente con la temática, esa mirada propia, acompañada de una cierta emoción o incluso pasión, que marca la diferencia.
Los alumnos valoran la pasión del docente por el tema más de lo que parece, y la perciben de inmediato. Cuando ven a alguien que realmente se ha esforzado, que no ha tomado el camino corto y que se interesa de verdad por aquello que explica, no solo aprenden el temario. También aprenden una forma de acercarse al conocimiento. Este ejemplo inspira más que cualquier contenido. El largo camino de realizar verdaderamente el ejercicio de pensar también nos muestra cuándo nos equivocamos. Nos revela aquello que no habíamos comprendido suficientemente. Nos muestra los límites de nuestro pensamiento y nos obliga a detenernos. Y, con mucha frecuencia, nos abre al diálogo con los demás, para aprender de alguien que posee otra mirada o una mayor experiencia.
Cuando utilizamos la IA de forma superficial, un problema queda resuelto desde el principio y llegamos de manera muy directa al resultado. Todo puede sonar correcto y limpio. Pero el problema no es que el resultado sea malo. El problema es que, con mucha frecuencia, es suficientemente aceptable: superficial, pero correcto.
Y ahí reside el peligro. Una mala respuesta nos obliga a reaccionar; una respuesta mediocre puede dejarnos pasivos. Es una especie de amnesia silenciosa: no percibimos aquello que hemos dejado de pensar porque ya no queda ningún rastro de ello. Se necesita experiencia y dedicación para comprender que un resultado se ha quedado corto; los jóvenes todavía no siempre pueden verlo.
La IA, como cualquier herramienta, es valiosa cuando amplía nuestro pensamiento y nos muestra nuevas posibilidades. La cuestión consiste en saber en qué momento una herramienta deja de ayudarnos a pensar y empieza a ahorrarnos el pensamiento propio.
Una sociedad que únicamente consume resultados puede ir perdiendo, lentamente, la capacidad de comprenderse a sí misma. Porque no todos los atajos nos acercan al lugar al que realmente queremos llegar.
