La generación que está delegando su cerebro

Cuando la incomodidad de no saber algo tiene un botón de escape instantáneo en el “smartphone”, dejamos de construir la única habilidad que el mercado laboral no podrá automatizar jamás: aprender a pensar.

Lo anterior lo vivo y lo padezco de cerca. Más de veinte años dando clase, cerca de cinco mil alumnos por los que he pasado, y puedo decir con certeza que el ensayo que hoy me entrega un estudiante de licenciatura ya no se lee igual que hace cinco años. Es más pulido, más simétrico, casi siempre correcto. Y sin embargo, cuando les pido en clase que defiendan oralmente lo que escribieron —que me expliquen por qué eligieron ese argumento y no otro— el silencio que sigue es elocuente. No es que no sepan el tema. Es que no lo pensaron ellos: lo generaron. Y hay una diferencia enorme entre esas dos cosas, aunque el producto final se vea idéntico en el papel.

Un profesor de economía del bienestar en Brown University, tras dos décadas dando clase, decidió aplicar por primera vez un examen a distancia. El grupo, que normalmente tenía 30 alumnos, se disparó a 86 en cuanto se anunció la modalidad abierta. El profesor hizo el examen más difícil, esperando compensar la ventaja del tiempo libre. Aun así, el promedio histórico de calificación —entre 73— saltó a 96.

Algo no cuadraba. Al correr el examen en ChatGPT, encontró que las respuestas del modelo coincidían con las de sus alumnos no solo en el resultado, sino en un detalle muy específico: en una demostración que se resuelve de forma directa, tanto la IA como un número sospechoso de estudiantes recurrieron a un rodeo innecesario por contradicción. Cambió el examen final a modalidad presencial. 18 alumnos abandonaron la materia. 19 reprobaron. El promedio de calificación final: 48, el más bajo en la historia del curso.

Aquí está el giro que me parece más importante que la anécdota: el psiquiatra Judson Brewer, quien documenta el caso, argumenta que el riesgo real no es el estudiante que copia a propósito. Es el que, sin darse cuenta, sustituye por completo el ejercicio de pensar por el alivio inmediato de preguntarle a un chatbot cada vez que algo se pone difícil.

Brewer lo describe como un circuito de hábito idéntico al de cualquier adicción: un disparador (la hoja en blanco, el problema sin solución obvia), una conducta (preguntarle a la IA) y una recompensa (alivio y, muchas veces, una buena calificación, pero sin el orgullo de haberlo resuelto uno mismo). Repetido semana tras semana, ese circuito no construye una habilidad: construye una dependencia. Y aquí es donde el argumento deja de ser un problema de aulas y se vuelve un problema económico.

Lo que distingue a una economía que compite por salarios altos de una que compite por costos bajos es, precisamente, la capacidad de resolver problemas no rutinarios. Es la base de cualquier estrategia seria de nearshoring: no basta con tener mano de obra disponible, se necesita mano de obra capaz de pensar frente a lo que todavía no tiene manual. Tijuana ya enfrenta un rezago estructural en percepción institucional y en informalidad laboral; el riesgo de una generación que delega el pensamiento crítico a la IA añade una tercera fragilidad, esta silenciosa, difícil de medir en cualquier índice, pero determinante a diez años: la erosión del capital humano que sostiene la productividad futura de la región.

Las tareas repetibles se automatizan. Lo que Brewer plantea, y que comparto, es una idea incómoda: si aprendemos por repetición hasta que el proceso se vuelve hábito, y un hábito —por definición— puede programarse, entonces cualquier capacidad que dejemos de ejercitar por comodidad es una capacidad que, tarde o temprano, un algoritmo hará mejor que nosotros. La pregunta no es si la IA nos va a sustituir. Es qué tanto de nosotros mismos dejamos de construir mientras tanto.

Brewer no plantea satanizar la herramienta, sería ingenuo, y probablemente imposible. Su propuesta, que me parece la más aplicable a nuestras aulas y a nuestras empresas, es distinguir entre dos tipos de curiosidad: la que busca llenar un vacío de información de inmediato (para eso la IA es perfecta), y la que disfruta el proceso mismo de descubrir algo (esa no se puede delegar). Solo la segunda genera aprendizaje real, y solo se desarrolla tolerando, la incomodidad de no saber.

Como educador, la implicación práctica es clara, y la he tenido que aplicar en carne propia: volví a incorporar la defensa oral en mis cursos, esos veinte minutos incómodos donde le pido al alumno que me explique, sin apoyo de pantalla, por qué llegó a esa conclusión y no a otra. Cuando el trabajo es propio, esa conversación es de lo mejor del semestre; terminamos aprendiendo algo juntos. Cuando no lo es, veinte minutos se sienten eternos, y se nota. No es una técnica sofisticada. Es, simplemente, la manera más honesta que conozco de verificar que el pensamiento realmente ocurrió, y no solo el resultado.

Como región que compite por inversión de alto valor agregado, la implicación es más urgente todavía: formar talento que piense, no solo talento que ejecute, dejó de ser una aspiración pedagógica. Es una condición de competitividad.

•  *- El autor es Doctor en Economía, Maestro en Desarrollo Regional, profesor-investigador en Cetys Universidad.