Cómo la IA destructiva elimina las capacidades que construimos escribiendo
📖 Ensayo académico sobre educación superior¿Qué ocurre realmente cuando escribimos un texto académico? ¿Se trata únicamente de la generación de palabras coherentes dispuestas en la pantalla, o hay un proceso más profundo de transformación intelectual que ocurre mientras reestructuramos argumentos, buscamos nuevas conexiones entre ideas, y descubrimos que lo que creíamos entender no era tan claro como parecía? ¿Es posible que el verdadero aprendizaje no resida en el documento final, sino en el camino que recorrimos para llegar a él?
Durante estos años trabajando con estudiantes de variadas carreras de corte social, hemos observado algo que genera inquietud: la confusión creciente entre "tener un documento listo" y "haber aprendido algo". La IA generativa hizo que esa confusión sea casi imposible de detectar. Un texto que parece sólido, coherente, académicamente correcto. Pero detrás no hay nadie. No hay pensamiento. No hay proceso. Hay generación automática de palabras que imitan la estructura de la inteligencia sin contener ninguna inteligencia real. ¿Qué sucede con las necesidades intelectuales de los estudiantes que deciden asumir un rol pasivo frente al conocimiento?
Cuando hablamos de autonomía en la escritura académica, no nos referimos a una habilidad decorativa o un lujo pedagógico que sería bueno desarrollar. Hablamos del espacio fundamental donde ocurre el desarrollo de dos capacidades que ninguna máquina puede reemplazar: las capacidades tácitas y las capacidades explícitas.
Las capacidades tácitas son aquellas que operan en silencio, sin ser completamente conscientes, pero que transforman la forma en que pensamos. Son el resultado de la reestructuración temática — cuando quien escribe gira un problema desde distintos ángulos, lo ve desde perspectivas que no había considerado inicialmente, y descubre que la pregunta misma que formuló no era la pregunta correcta. Son el reenfoque del desarrollo temático, ese momento en el cual, en la tercera lectura de lo que escribió, aparece un hilo argumentativo nuevo que no estaba visible antes. Son las conexiones entre ideas que emergen no porque se lea más material, sino porque se escribe, se borra, se reescribe. Es el cambio cualitativo del pensamiento que Vigotski describía cuando señalaba que "el pensamiento no se expresa simplemente en palabras, sino que existe a través de ella". Este proceso silencioso es donde realmente se aprende a pensar.
Las capacidades explícitas, por su parte, son el resultado visible y consciente de ese trabajo tácito. Son la comprensión de que lo que se ha construido es personal, único, que aporta un análisis nuevo — no porque sea "original" en sentido formalista, sino porque es resultado del proceso propio de quien escribe. Cuando alguien llega a comprender que su análisis de un problema es genuinamente suyo, que proviene de su forma particular de procesar información y de su capacidad de conexión, adquiere una autoridad intelectual que no puede delegarse a ninguna herramienta. Es la conciencia de haber pensado, no solo de haber leído.
Aquí emerge el problema central que observamos constantemente. Un estudiante llega a ChatGPT con una pregunta, obtiene una respuesta procesada, coherente, ya resuelta. La copia, la adapta ligeramente, la entrega. Desde el exterior parece un trabajo académico legítimo. Tiene estructura formal, vocabulario académico, argumentación que sigue una lógica sintácticamente correcta. Parece competente.
Pero ¿qué ocurrió exactamente en la mente de quien lo "escribió"? No hubo reestructuración de tema porque no hubo tema que reestructurar — simplemente se recibió la reestructuración lista. No hubo reenfoque porque no hubo enfoque inicial que repensar. No hubo esas nuevas conexiones entre ideas que surgen precisamente cuando nos enfrentamos a la dificultad de expresar algo complejo con nuestras propias palabras. No hubo cambio cualitativo en el pensamiento porque no hubo pensamiento en desarrollo. Hubo eficiencia pura. Hubo copia sofisticada.
Y lo más grave: el estudiante no percibe lo que perdió. Porque el documento existe. Está ahí, impecable en su estructura, irreprochable en su coherencia. Las capacidades tácitas — ese desarrollo silencioso del pensamiento que ocurre en la reescritura, en la búsqueda de palabras, en el descubrimiento de que la idea que se tenía no era tan clara como se creía — no ocurrieron.
Los investigadores que han analizado este fenómeno en educación superior lo plantean con claridad. Cuando la IA sustituye al estudiante en el acto de aprender, no solo ocurre un fraude académico administrativo. Ocurre un fraude contra el propio desarrollo cognitivo. Como señalan Ubal y sus colegas, "el alumnado adoptaría un rol pasivo, convirtiéndose en un mero consumidor de respuestas prefabricadas", lo que afecta no solo a la evaluación, sino fundamentalmente a "su autoconcepto como estudiante, en la satisfacción por realizar un trabajo propio, en el sentido del esfuerzo, y en su capacidad para actuar en autonomía". La máquina no solo entrega un producto. Desactiva el proceso donde se construye la autonomía intelectual.
Existe un nivel adicional de análisis que merece atención. Cuando escribimos, decodificamos — extraemos significado de lo que leemos, lo procesamos a través de nuestro pensamiento — y luego recodificamos — expresamos ese significado procesado en nuestras propias palabras y construcciones argumentativas. Este ciclo de decodificación-recodificación es donde ocurre el aprendizaje real.
La IA generativa rompe este ciclo. No decodifica en el sentido en que lo hace un estudiante. No procesa información a través de su propia estructura de pensamiento. Genera patrones estadísticos basados en datos históricos. Cuando un estudiante copia la salida de la IA sin que le preceda su propio proceso de decodificación, la recodificación nunca ocurre. El pensamiento nunca se hace propio.
Lo que sucede es una ilusión, el documento parece producto de recodificación genuina porque está "bien, aceptablemente" escrito, porque sigue las convenciones académicas. Pero no hay nadie detrás que haya decodificado realmente. Simplemente hay un output estadístico que imita la estructura de la recodificación.
Aquí llegamos al punto que nos parece más importante. El cambio cualitativo en el pensamiento que ocurre durante la escritura autónoma no desaparece cuando se termina el documento. Persiste. Modifica la estructura de pensamiento de quien lo escribe. Cuando alguien ha pasado por el proceso de escribir una tesis sobre un tema, esa persona no es la misma que antes de escribir. Ha desarrollado capacidades de análisis, de conexión de ideas, de reconocimiento de complejidades, que permanecerán.
Por el contrario, cuando alguien delega la escritura a la IA, el cambio cualitativo no ocurre. El documento existe, pero la persona es la misma después de entregarlo que antes de escribirlo. Ha gastado tiempo. Pero no ha aprendido. Ha conseguido una calificación, pero no ha desarrollado autonomía.
Esto es particularmente grave en educación superior, donde precisamente lo que debería ocurrir es la construcción de pensadores autónomos, no productores de documentos. Los estudiantes necesitan desarrollar la capacidad de analizar problemas sociales complejos de forma independiente, de conectar teoría con realidad, de generar análisis originales. Cuando delegan la escritura a la IA, no desarrollan esas capacidades. Obtienen una calificación, pero pierden su futuro profesional.
Hay algo particular que sucede cuando nosotros — como comunidad académica — permitimos el uso no crítico de la IA: estamos permitiendo que estudiantes avancen sin haber desarrollado la capacidad de decodificación crítica.
Esto significa, en concreto, que un estudiante que delega la escritura a ChatGPT u otra IA probablemente no está decodificando los textos que supuestamente está "investigando" para su trabajo. Está seleccionando fragmentos que la IA sugiere, sin procesar realmente esa información a través de su pensamiento. Cuando llegue a trabajar, cuando necesite analizar un caso de intervención social, cuando requiera conectar teoría con la realidad que observa, descubrirá que no tiene esa capacidad. Porque nunca la construyó. Nunca pasó por el proceso donde se construye.
La decodificación no es una habilidad que se desarrolla "en paralelo" a la escritura IA. Es parte del mismo proceso. Si se elimina la escritura autónoma, se elimina simultáneamente la decodificación genuina.
Para nosotros, escribir académicamente significa someterse a un proceso que incluye incertidumbre. Significa comenzar sin saber exactamente hacia dónde se va. Significa escribir, leer lo que se escribió, descubrir que no es lo que se pensaba, reescribir. Significa encontrar conexiones nuevas entre lecturas que parecían desconectadas. Significa el cambio cualitativo de la comprensión.
La IA puede estar presente en este proceso, pero solo en momentos específicos, después de que el proceso sustancial ya ocurrió. Es factible buscar y sondear bibliografía o acceso a fuentes de investigación fidedignas y oficiales, puede ayudar a revisar coherencia de un párrafo que nosotros ya escribimos. Del mismo modo, puede sugerir una reformulación de una idea que nosotros ya procesamos. Pero no puede substituir el proceso mismo sin destruir el aprendizaje.
Nosotros como institución — como profesores, como directores de programas, como responsables de la formación académica — enfrentamos una pregunta incómoda: ¿permitimos que los estudiantes avancen en sus carreras sin haber desarrollado autonomía en la escritura y pensamiento crítico?
No se trata de prohibir la IA (no se puede prohibir lo ya instalado y con acceso total), se trata de establecer contextos claros sobre cuándo es herramienta y cuándo es substituto. Se trata de evaluaciones que detecten la diferencia entre escritura autónoma asistida y sustitución de proceso por generación automática. Se trata de ser honestos sobre qué estamos permitiendo que ocurra.
Gallent-Torres y sus colegas lo dicen claramente: las instituciones de educación superior deben "asumir un compromiso ético consigo mismos y con su profesión" en relación con estas herramientas. Esto significa que nosotros — profesores, evaluadores — tenemos la responsabilidad de diseñar evaluaciones que garanticen que el proceso de autonomía intelectual realmente ocurrió.
Lo que estamos viendo es una generación completa que puede generar documentos sin generar pensamiento. Y eso no es un problema administrativo de integridad académica únicamente — aunque también lo es. Es un problema existencial para la educación misma.
La autonomía en la escritura es el proceso donde se construye la capacidad de pensar de forma propia. Es donde se desarrollan las herramientas tácitas que ningún curso puede enseñar directamente. Es donde ocurren esos cambios cualitativos del pensamiento que persisten para el resto de la vida profesional.
Cuando un estudiante delega ese proceso a una máquina, no está siendo eficiente. Se está extirpando a sí mismo la posibilidad de desarrollarse como pensador autónomo.
Nuestra propuesta es simple: escriban primero. Piensen en voz propia. Reestructuren sus argumentos. Busquen nuevas conexiones. Dejen que el documento los sorprenda con lo que aprendieron en el proceso de escribirlo. Solo después — si realmente lo necesitan — utilicen IA como herramienta de refinamiento, no como sustituto del proceso.
La calidad de un trabajo académico no se mide por cuán pulido está. Se mide por cuánto aprendió quien lo escribió en el proceso de construirlo. Y ese aprendizaje solo ocurre cuando la autonomía intelectual está presente.
Preferimos estudiantes que escriben de forma autónoma, aunque sus documentos sean menos perfectos, antes que estudiantes con documentos impecables pero sin pensamiento detrás. Porque los primeros podrán pensar en el futuro. Los segundos no.
En Profes al Rescate trabajamos para que tu tesis sea genuinamente tuya — pensada, escrita, aprendida por vos.
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