Por: Paul Daniel Moriel Quiralte
Podemos entregar un trabajo impecable sin haber entendido casi nada.
Esa posibilidad, cada vez más accesible gracias a la inteligencia artificial, debería preocuparnos. Durante años, una tarea terminada fue una señal, aunque imperfecta, de que alguien había leído, pensado y aprendido. Hoy, el documento puede estar completo mientras el aprendizaje sigue pendiente.
La pregunta no es solamente si utilizamos inteligencia artificial, sino qué ocurre cuando recibimos una respuesta antes de intentar construirla. ¿Qué capacidades dejamos de desarrollar cuando cada dificultad encuentra una solución inmediata?
Los resultados de PISA 2025 ofrecen una señal de alerta: cerca de un tercio de los estudiantes de los países de la OCDE declara abandonar las tareas escolares cuando son demasiado largas. Esa proporción aumentó en 65 de los 69 sistemas educativos con información comparable desde 2022 (OCDE, 2026). Estos datos no demuestran que la inteligencia artificial sea responsable, pero invitan a reflexionar sobre nuestra relación con el esfuerzo.
Sería injusto culpar únicamente a las nuevas generaciones. Los adultos hemos construido una cultura que exige rapidez, premia entregas y confunde productividad con aprendizaje. Después nos sorprende que alguien busque el camino más corto.
La inteligencia artificial puede ayudarnos a comprender conceptos, organizar información y superar obstáculos. Pero también puede permitirnos evitar precisamente el ejercicio intelectual que necesitábamos realizar.
Pensemos en dos estudiantes. Uno pide a la IA que escriba su ensayo. Otro presenta un argumento propio y solicita que identifique sus debilidades. Ambos utilizan tecnología, pero solamente el segundo conserva la responsabilidad de construir y defender su razonamiento.
Lo mismo ocurre en el trabajo. Un abogado puede recibir un documento jurídicamente convincente sin haber verificado sus fundamentos. Un servidor público puede presentar conclusiones que sería incapaz de explicar. La apariencia de competencia puede adelantarse a la competencia misma.
La educación cambió y quienes enseñamos también debemos cambiar. En mis clases promuevo el uso de la inteligencia artificial, pero bajo una premisa: primero debemos intentar comprender, razonar y construir nuestras propias respuestas; después, utilizar la tecnología para contrastarlas, mejorarlas y descubrir aquello que no habíamos considerado.
Con esa convicción desarrollé el Método CIRA, basado en contextualizar, instruir, revisar y acreditar. Su propósito es aprovechar las capacidades de la inteligencia artificial sin renunciar al pensamiento crítico ni a la responsabilidad humana. Porque debemos tener claro algo: la herramienta está a nuestro servicio, no nosotros al servicio de la herramienta.
Por eso conviene recuperar una práctica sencilla: intentar primero, consultar después y comprobar finalmente si podemos explicar lo aprendido con nuestras propias palabras.
La próxima vez que una herramienta resuelva en segundos lo que nos habría tomado una hora, preguntémonos qué íbamos a hacer durante ese tiempo. Tal vez era una rutina que convenía automatizar. Tal vez era el ejercicio que necesitábamos para aprender.
Porque el verdadero precio de no intentarlo no siempre está en lo que dejamos de hacer, sino en lo que nunca llegamos a aprender.
Referencias
Organización para la Cooperación y el Desarrollo Económicos. (2026). PISA 2025 results (Volume I): Future-ready students. OECD Publishing. https://doi.org/10.1787/73451bc5-en
