Lo que de verdad necesitan tanto las aulas como las redacciones es una forma de evaluar el rastro del razonamiento en lugar de vigilar el texto terminado.

Alicia García Herrero * / Soumitra Dutta / El País / 15 OCT 2026

Entre en un aula, en un seminario universitario o en la página de opinión de un periódico, y encontrará el mismo argumento en versiones apenas distintas. Un profesor sospecha que el trabajo de un alumno fue generado, no escrito. Un editor pasa un texto por un detector antes de leerlo. A una catedrática se la acusa de dejar que la inteligencia artificial piense más de lo que ella admite. Cambia el escenario; no cambia la pregunta de fondo: ¿usar la IA para ayudar a producir algo erosiona en silencio el pensamiento que antes hacía falta para producirlo?

Las instituciones de todos los niveles están respondiendo vigilando el producto —prohibiendo la herramienta, puntuando el texto, rechazando el envío— cuando la evidencia apunta cada vez más a que la variable relevante es otra: cómo se usa la herramienta, y no si se usa o no. Es un reflejo antiguo. Cuando la imprenta inundó Europa con más textos de los que autoridad alguna podía revisar, la respuesta de la Inquisición fue un índice de libros prohibidos; la de la Ilustración, construir instituciones capaces de poner a prueba lo que se imprimía. Con la IA, de momento nos inclinamos por la primera.

Empecemos por lo que sí es alarmante. Un estudio del Massachusetts Institute of Technology que midió la actividad cerebral durante la escritura de ensayos halló que el uso no estructurado de la IA reduce de forma medible la implicación cognitiva. Un estudio de 2026 sobre 27.000 estudiantes chinos de secundaria encontró que las notas de los deberes de quienes usaban IA subían un 18%, mientras que sus resultados en los exámenes caían un 20% por debajo de los de quienes no la usaban: una brecha real y preocupante. Y los resultados de PISA 2025 mostraron la mayor caída jamás registrada por la OCDE en lectura y matemáticas, junto a un hallazgo llamativo: en el conjunto de los países de la OCDE, dos tercios de los alumnos alcanzaron la competencia en resolución de problemas en entornos digitales, pero solo la mitad de ellos la combinaba con una competencia básica en lectura, matemáticas y ciencias. Tres estudios distintos, en tres países distintos, apuntan a lo mismo: cuando el uso de la IA no está anclado en un esfuerzo de base, las competencias de base se resienten.

Pero ninguno de esos estudios dice que el problema sea la IA en sí, y los detalles importan. En el estudio chino sobre los deberes, la penalización en los exámenes se concentraba casi por completo en los alumnos que usaban la IA para terminar antes; quienes la usaban pero mantenían el mismo tiempo dedicado a la tarea apenas pagaban penalización alguna. Un ensayo aleatorizado de tutoría con IA entre 6.000 alumnos de secundaria, realizado por investigadores de Toronto y Wharton, concluyó que solo ayudaba cuando se acompañaba de la obligación de revisar los errores. Una revisión sistemática del uso de la IA en la educación superior encontró mejoras en la argumentación precisamente allí donde el uso se estructuraba en torno a la comparación y la revisión, y pérdidas solo allí donde funcionaba como un atajo sin estructura. No es un patrón nuevo: las calculadoras mejoraron la resolución de problemas para la mayoría de los estudiantes mientras las olimpiadas matemáticas siguen prohibiéndolas en la élite, y los motores de ajedrez elevaron con fuerza el nivel del jugador medio dejando prácticamente plana la cima del juego. Lo que determinó el resultado, siempre, fue la estructura que rodeaba el uso de la herramienta.

La misma confusión entre producto y proceso se está repitiendo ahora entre adultos, y conviene advertirlo porque lo que está en juego es también muy alto aunque el escenario parezca distinto. El artículo de una catedrática de matemáticas de la Universidad de California en Berkeley sobre el deterioro de la preparación de los estudiantes fue atacado por su presunto uso de IA. Las implicaciones reales de sus hallazgos —cómo preparar mejor a los alumnos— se perdieron en el ruido. En agosto pasado, el inversor Stanley Druckenmiller publicó en The Wall Street Journal un texto que criticaba la política de deuda del secretario del Tesoro, Scott Bessent. Sus críticos lo pasaron por un detector que lo señaló como generado por IA, y Druckenmiller —comparando la herramienta, sin que nadie se lo preguntara, con una calculadora— defendió haber usado IA. El responsable de la página editorial del diario, Paul Gigot, defendió su publicación con un criterio que merece citarse: la cuestión, dijo, es si lo que publican de sus colaboradores refleja el argumento original del autor y si el autor tiene la solvencia y la credibilidad para sostenerlo. El nuevo marcado de agua de Anthropic, exigido por la normativa europea, en todo lo que escribe Claude hará esta tensión más aguda, no más sencilla. Una marca de agua puede decirle que la IA tocó una página; no puede decirle quién tuvo la idea original, si el humano o la máquina.

Europa ya ha pasado por esto. España respondió a la imprenta con su propio índice de libros prohibidos en 1551, y en 1559 Felipe II vetó a los estudiantes castellanos la mayoría de las universidades extranjeras. Cuando Roma condenó a Galileo en 1633, la ciencia no se detuvo: se desplazó al norte, y su último libro se imprimió en Leiden cinco años después. Las sociedades que capturaron las ganancias de la imprenta no la prohibieron, sino que construyeron instituciones para examinarla; la más célebre, la Royal Society, fundada en 1660 bajo el lema Nullius in verba (“no te fíes de la palabra de nadie”), y su revista, Philosophical Transactions, nacida en 1665.

Lo que de verdad necesitan tanto las aulas como las redacciones es una forma de evaluar el rastro del razonamiento en lugar de vigilar el texto terminado, que es precisamente hacia donde apunta la tendencia actual. La versión para adolescentes de ChatGPT, lanzada el mes pasado por OpenAI, viene por defecto con un “modo estudio” que se resiste a dar respuestas directas y obliga al alumno a recorrer su propio razonamiento. Google ha empezado a introducir Gemini en las aulas de primaria y secundaria de la misma manera. Son, en la práctica, intentos de incorporar a la propia herramienta el tiempo dedicado a la tarea y la revisión de errores: el equivalente escolar de pedir a quien escribe que enseñe sus borradores y no solo el párrafo final.

Lo que sabemos hasta ahora es que la IA puede debilitar el pensamiento de forma medible cuando se usa para saltárselo, y fortalecerlo de forma medible cuando se usa para estructurarlo. Esto vale igual para los deberes de matemáticas de un chico de 15 años, para la tesis de un doctorando o para un artículo de opinión. La clave está en si la institución que rodea al alumno, al investigador o a quien escribe le da una buena razón para seguir haciendo él mismo la parte interesante. Esa es una cuestión de diseño curricular y de normas editoriales, no de prohibir una herramienta que, a estas alturas, ha venido para quedarse. Las instituciones todavía pueden elegir qué modelo seguir. La Inquisición intentó frenar la imprenta y perdió el argumento ante la historia; la Ilustración construyó a su alrededor y dio forma al mundo moderno. La IA merece la misma apuesta: no la supresión, sino las instituciones que permitan hacer buen uso de ella.

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*Alicia García Herrero es economista jefe para Asia Pacífico y Oriente Próximo en Natixis e investigadora senior en Bruegel. Soumitra Dutta es cofundador de NexiVerify.com y antiguo catedrático y decano de las facultades de empresariales de las universidades de Cornell y de Oxford.