Una de las curiosidades de nuestro tiempo es cómo se bautizan generaciones enteras. Con variaciones en las fechas exactas y centrado en el ámbito norteamericano y europeo, el último siglo XX comenzó con la llamada generación perdida (1900-1914), seguida de la gran generación (1915-1925), la generación silenciosa (1926-1945), la enorme generación baby boomer (1941-1919) (1941-2019). y la generación alfa (desde 2013 hasta la actualidad), con características específicas como millennials o coronials.
Esta secuencia, que habrá que reiniciar creativamente después de la Generación Z, refleja, en el fondo, la necesidad humana de ordenar el tiempo y marcar las identidades colectivas en función de un amplio grupo de características o de un fenómeno temporal muy destacado (baby boom o pandemia, cambio de siglo o de milenio o unas simples letras, cuando no parece haber consenso sobre si un nombre es apropiado).
Nombrando a la generación criada en la era de la inteligencia artificial
Hoy, un nuevo bautismo generacional podría allanar el camino para una generación criada en la nueva era de la inteligencia artificial. Y si hay que ponerle un nombre, no creo que “generación IA” suene bien, porque daría importancia a los algoritmos, no a las personas. Dado que la IA generativa tiene un valor particular como solucionadora de preguntas y problemas, quizás el nombre apropiado sea “generación rápida” porque esta generación basará buena parte de su conocimiento en las respuestas a sus consultas.
Si en las décadas de uso de los buscadores en Internet el mérito era la capacidad de buscar y seleccionar, y en la era de las redes sociales es relevante poder compartir información, en la era de la inteligencia artificial el valor real estará en saber preguntar a la máquina. Ahora, quien sabe diseñar instrucciones efectivas tiene poder en el ecosistema digital, ya que el lenguaje actúa como interfaz con la inteligencia artificial.
El valor de la pregunta.
Una advertencia no es más que una instrucción, una pregunta o un contexto para plantear un problema. Sin embargo, se ha convertido en el eje de una nueva relación entre humanos y máquinas. Quienes dominan el arte de la obtención de información reciben respuestas más útiles, creativas o adaptadas a su necesidad de información. Pero el impulso no es neutral: los resultados dependen de cómo se pregunta y de la base de datos en la que se entrenan los modelos.
Aquellos que saben cómo formular las preguntas adecuadas para interactuar con la IA obtienen una ventaja en la vida.
Se podría hablar de una auténtica “alfabetización sobre la marcha”, tan decisiva como la alfabetización en lectura y escritura de los siglos pasados. Por tanto, quienes sabían leer y escribir tenían ventaja para acceder al conocimiento. Hoy en día, quienes saben diseñar las preguntas adecuadas para interactuar con la inteligencia artificial están ganando ventaja en la vida académica, profesional y social. Siempre y cuando, por supuesto, sigan sabiendo leer, escribir, discernir y contrastar la información que reciben.
Los seres humanos comenzaron a transmitir conocimientos de forma oral. Más tarde aprendió a conservarlos en forma escrita sobre papiro, piedra, arcilla y otros sustratos físicos. La invención de la imprenta por Johannes Gutenberg (Alemania, 1440) marcó la primera gran revolución en la difusión masiva del conocimiento, aunque la alfabetización tardó siglos en extenderse.
Inventos como la máquina de escribir (Latham Sholes, Samuel Soule y Carlos Glidden, hacia 1868) y las telecomunicaciones favorecieron la difusión del conocimiento y la transmisión de información a nivel global, con el aporte destacado del telégrafo (Samuel Morse, 1837), la radio (Marconi y Tesla, entre 180016, Paul television) y Nipko199. 1884).
La segunda gran revolución en la difusión del conocimiento a escala global se produjo en los años noventa del siglo XX con Internet, que aumentó exponencialmente el acceso a la información. Sobre él se construyen redes sociales, plataformas de búsqueda y, a partir de 2023, el acceso público a la inteligencia artificial generativa.
La IA te obliga a pensar detenidamente lo que quieres preguntar
El enfoque generalizado de la inteligencia artificial generativa introdujo una novedad radical: el conocimiento fluye de las máquinas a los humanos sin tener que elegir entre opciones resultantes de las búsquedas en Internet (aunque la máquina se “alimenta” de lo que los humanos han creado). La IA generativa busca, procesa y selecciona el resultado que ofrece, pero nos obliga a pensar detenidamente qué queremos preguntar si queremos dar mejores respuestas.
La sociedad rápida salva la condición humana esencial: la búsqueda. Durante décadas, los sistemas educativos han tendido a recompensar más la memorización de respuestas que la formulación de preguntas. Ahora, paradójicamente, la máquina nos obliga a reaprender lo importante que es preguntar bien.
Esto requiere dos ingredientes básicos:
Ideas previas y conocimientos generales, que conducen a preguntas profundas y útiles.
La curiosidad intelectual como motor de innovación y deseo de conocimiento.
Un estudiante que no se hace preguntas y que no tiene conocimientos previos ni ganas de aprender sobre un tema difícilmente desarrollará un pensamiento crítico. En este sentido, la IA puede actuar como estímulo para despertar la curiosidad, siempre que se gestione con cautela y sensatez. La curiosidad debe ser inherente a toda persona con ganas de saber, y más aún a un estudiante. Las inquietudes intelectuales, el gusto por el conocimiento, el debate o la reflexión sobre múltiples temas podrían verse favorecidos con el apoyo de la IA generativa.
Esta tecnología, además de ofrecer respuestas -que no siempre son precisas o imparciales o, en ocasiones, simplemente alucinaciones informáticas-, ayuda a sacar de los algoritmos tareas rutinarias y aburridas. Así pues, una de las áreas en las que la IA está empezando a aprovechar su enorme potencial es la burocracia. Desde llenar formularios hasta verificar documentos o escribirlos, las máquinas prometen acelerar procesos que ocupan una parte importante del tiempo de ciudadanos y empresas que deberían liberar tiempo para un mayor conocimiento y pensamiento.
La promesa de la aceleración burocrática
Esta promesa de aceleración burocrática lleva a un pensamiento incómodo: ¿por qué los humanos crearon una burocracia tan densa que ahora necesitamos máquinas para lidiar con ella? Quizás la verdadera oportunidad no sea la digitalización de los procedimientos existentes, sino su revisión. La inteligencia artificial puede contribuir al rediseño de los sistemas de verificación de identidad, control o seguridad de la información para hacerlos más ágiles, transparentes y seguros, utilizando nuevas tecnologías, como las basadas en criptografía.
A medida que transferimos el trabajo que no queremos hacer a la máquina, intentamos realizar tareas más complejas. Al mismo tiempo, las máquinas también están mejorando su rendimiento y precisión.
Aprende sobre la marcha
En estos primeros años de uso de la inteligencia artificial, hemos aprendido a refinar las preguntas que hacemos. Es decir, formular, concretar y contextualizar consultas. Sin embargo, el entusiasmo por la IA no debería ocultar sus riesgos:
Dependencia cognitiva: delegar demasiado en las máquinas puede ralentizar el esfuerzo intelectual de búsqueda y síntesis.
Pérdida de fuentes no digitalizadas: gran parte del conocimiento permanece en archivos, bibliotecas y manuscritos que no han sido procesados en sistemas digitales. Navegar por libros “físicos” sigue siendo una experiencia personal insustituible.
Sesgos y opacidad: no olvides que lo que responden los modelos depende de cómo haces la pregunta y de los datos con los que están entrenados.
Una sociedad acelerada puede caer en la comodidad de una respuesta instantánea y olvidar el placer de descubrir, afrontar y explorar por sus propios medios. Por lo tanto, la generación rápida corre el riesgo de personalizar y delegar los esfuerzos de recuperación de información a la máquina. Hojear libros o bucear en viejos archivadores anotados a mano es parte de la pasión y la magia de la curiosidad y la investigación.
La generación rápida y el desafío educativo
La Generación Rápida no es una cohorte de edad, sino un estado cultural, social y de conocimiento. Aquellos que aprendan a vivir con sistemas inteligentes y hagan preguntas razonables serán parte de ello. Para prosperar, se necesita una educación que fomente la inquietud intelectual y el pensamiento crítico.
Las universidades y centros educativos no pueden limitarse a prohibir o menospreciar la inteligencia artificial. El desafío será integrarlo como herramienta pedagógica. Enseñe a los estudiantes a distinguir las respuestas plausibles de las válidas, a contrastar fuentes, a utilizar la máquina para profundizar más y a no evitar el esfuerzo.
Puede parecer pretencioso, pero no es descabellado pensar que parte de la educación y el trabajo de la sociedad del futuro corresponderá en gran medida a la sociedad del ayuno. No basta con tener acceso a la inteligencia artificial: lo decisivo es saber hacer preguntas con creatividad, criterio y ética.
Como en toda alfabetización, existe el riesgo de exclusión: no todos tienen el mismo acceso, ni la misma formación, ni la misma curiosidad. Por ello, urge promover programas educativos que desarrollen habilidades críticas y fomenten la inquietud intelectual desde edades tempranas.
La pregunta clave es si estamos preparados para educar a una generación rápida o dejarles crecer sin guía en un mundo donde una buena pregunta puede marcar la diferencia entre emancipación y dependencia.
Probablemente la sociedad del futuro no será sólo una sociedad de la información, ni de la red, ni del conocimiento: también será una sociedad rápida.
Una versión de este artículo fue publicada en la revista Telos de la Fundación Telefónica.
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