La tecnología se ha construido sobre la promesa de eliminar fricción, y en la mayoría de los ámbitos esa promesa se ha cumplido con creces. Queremos comprar más rápido, viajar con menos dificultades, acceder inmediatamente a la información y realizar nuestras tareas con el mínimo esfuerzo posible, y buena parte de la innovación consiste precisamente en suprimir pasos innecesarios.

La inteligencia artificial continúa esa tendencia, pero a una escala y a una velocidad extraordinarias. Podemos resumir documentos en segundos, generar textos, analizar información, escribir código, preparar presentaciones o resolver determinados problemas con una facilidad que hace apenas unos años parecía inimaginable, y ello abre oportunidades enormes para la educación.

Sin embargo, hay algo que deberíamos tener presente antes de incorporarla sin más en las aulas. La educación es una actividad peculiar, porque no toda dificultad constituye un problema que deba eliminarse. A veces, la dificultad es precisamente parte del aprendizaje, y ese matiz cambia por completo la forma en que deberíamos pensar la utilización de estas herramientas.

Si un estudiante que intenta comprender un concepto matemático, puede que lea la explicación y no la entienda. Entonces, la vuelve a leer. Prueba un ejemplo, se equivoca, intenta una solución diferente y finalmente descubre dónde estaba el error. Desde una perspectiva puramente productiva, todo ese proceso podría parecer ineficiente, pues ha invertido mucho tiempo en algo que una máquina resuelve de inmediato. Pero desde una perspectiva educativa puede haber sucedido algo importante. El estudiante ha construido una representación mental del problema, ha probado estrategias, ha aprendido a identificar errores y ha desarrollado la capacidad de reconocer cuándo un procedimiento funciona y cuándo no, una comprensión que difícilmente habría obtenido observando simplemente la solución correcta.

Algo parecido ocurre cuando escribimos un argumento. Al principio nuestras ideas están desordenadas, escribimos una primera versión, descubrimos contradicciones, cambiamos la estructura, buscamos evidencias, eliminamos afirmaciones que no podemos justificar y volvemos a escribir. El resultado final importa, pero también importa el proceso que nos ha permitido llegar hasta él, porque ese proceso transforma nuestra manera de pensar. A este tipo de esfuerzo podríamos llamarlo dificultad productiva: un esfuerzo que no se limita a consumir recursos, sino que contribuye a desarrollar capacidades.

Conviene hacer aquí una distinción importante, porque no estoy defendiendo que aprender deba ser necesariamente difícil, ni que cuanto más esfuerzo requiere una actividad mejor sea el aprendizaje. Sería una conclusión equivocada. Muchas dificultades educativas son completamente innecesarias. La burocracia no enseña, como tampoco lo hace copiar información repetidamente de un documento a otro. Dedicar horas a corregir formatos no desarrolla necesariamente una capacidad intelectual relevante y buscar manualmente información que una máquina localiza en segundos tampoco tiene siempre valor pedagógico. Hay tareas repetitivas que consumen enormes cantidades de tiempo sin aportar demasiado al aprendizaje, y si la inteligencia artificial puede eliminar esas cargas, bienvenida sea.

Pero existen otras dificultades que desempeñan una función distinta: la duda, el error, la revisión, la comparación, la necesidad de justificar una idea, la obligación de explicar por qué hemos llegado a una conclusión, la experiencia de descubrir que estábamos equivocados. Estas situaciones pueden contribuir al aprendizaje, y la dificultad consiste precisamente en distinguirlas.

El objetivo no debería ser preservar el esfuerzo, sino preservar aquello que el esfuerzo permite desarrollar. Una buena educación no necesita dificultades artificiales, necesita actividades que produzcan aprendizaje, y algunas de esas actividades requieren esfuerzo, tiempo e incertidumbre.

Cuando hablamos de rapidez, también deberíamos preguntarnos: ¿en qué momento debería intervenir la inteligencia artificial? ¿Inmediatamente? ¿Después de una primera lectura? ¿Cuándo el estudiante haya intentado identificar qué parte no comprende? ¿Cuándo haya formulado su propia interpretación? ¿Debería darle directamente la respuesta, o sería preferible que le formulara preguntas? Dependerá de la edad, la disciplina, el nivel del estudiante y el objetivo de la actividad. Pero el problema educativo ya no puede reducirse a permitir o prohibir una herramienta.

La cuestión es decidir qué función desempeña dentro del proceso de aprendizaje. En ocasiones necesitaremos una explicación inmediata. En otras, quizá sea mejor que el estudiante disponga de tiempo para intentar resolver el problema por sí mismo. Y en otras, la inteligencia artificial podría actuar como un interlocutor que acompaña el razonamiento sin proporcionar directamente la solución. La diferencia es importante, porque una misma herramienta puede utilizarse para eliminar la necesidad de pensar o para ayudar a pensar con mayor profundidad.

Podemos obtener respuestas antes de haber dedicado suficiente tiempo a formular nuestras propias preguntas. En el trabajo profesional esto puede ser una ventaja enorme, pero en educación puede tener consecuencias diferentes, y sobre todo, en edades tempranas. Aprender a formular un problema es una capacidad intelectual importante, que requiere reconocer qué sabemos, qué desconocemos, qué información necesitamos y qué relaciones pueden existir entre distintos elementos. Si delegamos inmediatamente esa fase, quizá obtenemos una solución, pero perdemos una oportunidad para desarrollar la capacidad de plantear problemas.

El resultado ya no nos dice necesariamente cuánto aprendizaje ha ocurrido, y por eso creo que tendremos que prestar mucha más atención al proceso, no para controlar cada paso del estudiante, sino para asegurarnos de que la educación sigue desarrollando las capacidades que pretende desarrollar.

Producir algo más rápido no significa necesariamente aprenderlo más rápido. No solo necesitamos distinguir entre el tiempo necesario para producir un resultado y el tiempo necesario para desarrollar una capacidad, sino diferenciar en qué momento se tiene acceso a esa ayuda extra.

El tiempo de obtener un resultado se puede acelerar, pero el tiempo para desarrollar una capacidad depende de procesos humanos que no se comprimen en la misma proporción: la experiencia, la práctica, la repetición, la conversación, la revisión, la construcción de intuiciones, la necesidad de reconocer nuestros propios errores y el tiempo que algunas ideas necesitan para madurar.

Las universidades son instituciones lentas, a veces desesperadamente lentas. Modificar un programa académico puede requerir años, desarrollar una investigación rigurosa lleva tiempo. Vivimos en un mundo que cambia cada semana, y esta lentitud puede parecer un defecto, y una parte de ella probablemente lo sea porque las universidades necesitan simplificar procesos, actualizar contenidos y adaptarse con mayor celeridad. La tecnología puede ayudar enormemente en ello.

Pero quizá deberíamos distinguir entre dos formas de lentitud.

La lentitud burocrática consume tiempo sin generar necesariamente valor.

La lentitud intelectual puede formar parte de la producción del conocimiento y del desarrollo del juicio.

Y aquí aparece una idea que considero especialmente interesante y que defiendo cuando hablo de este tema. Quizá una de las funciones futuras de la universidad sea proteger espacios de lentitud intelectual dentro de una sociedad obsesionada con la velocidad. Que sigan siendo espacios donde todavía tenga sentido dedicar semanas a una pregunta, leer un libro completo cuando existe un resumen, mantener una conversación sin llegar inmediatamente a una conclusión, investigar algo cuyo resultado todavía desconocemos, volver sobre una hipótesis o aceptar que una idea necesita tiempo para desarrollarse. No sería una defensa de la universidad antigua, sino una reflexión sobre qué procesos humanos siguen siendo necesarios en una época en la que las máquinas producen resultados casi instantáneamente.

No necesitamos elegir entre velocidad y profundidad, sino decidir qué procesos queremos acelerar y cuáles necesitan otro ritmo. Ni tampoco estamos obligados a elegir entre comodidad y dificultad, sino distinguir qué dificultades son innecesarias y cuáles contribuyen al aprendizaje.

La pregunta educativa no debería ser cuánto esfuerzo podemos ahorrar, sino qué actividades permiten desarrollar las capacidades que consideramos importantes. En algunos casos, la mejor decisión será automatizar. En otros, utilizar la inteligencia artificial como apoyo. Y en otros, pedir al estudiante que realice primero una parte del trabajo por sí mismo, no para castigarlo con una dificultad innecesaria, sino porque esa dificultad puede formar parte de aquello que está aprendiendo.

Educar no consiste únicamente en producir resultados, sino en transformar a la persona que aprende, y la universidad del futuro no debería ser un lugar donde todo resulte más difícil porque existe la inteligencia artificial, pero tampoco debería convertirse en un lugar donde todo sea tan fácil que hayamos eliminado buena parte de las oportunidades para aprender.

Los que ya tenemos cierta edad recordamos lo que es enredarse con un problema que no puedes resolver. Incluso pasar días dándole vueltas y que se te ocurra una idea a medianoche. Probar a corregir un código y no dar con la solución, desarrollando, no solo cierta tolerancia a la frustración sino procesos mentales que nos permiten empezar, seguir, decidir si volver a empezar de cero.

Mi preocupación es que, ahora que tenemos a golpe de prompt la solución de cualquier pregunta, acertijo o problema, dejemos de consumir tiempo en ello y perdamos esas capacidades. Pero lo que me preocupa más aún, es qué pasará con quienes aún no las han desarrollado. Porque las van a necesitar.

Creo que el sistema educativo debería de ir por ahí. Por seguir siendo ese espacio donde la lentitud (no la burocrática, la intelectual) siga existiendo, protegiendo así el conocimiento y el tiempo necesario para desarrollar estas habilidades.