• La facilidad para obtener respuestas breves puede ocultar una pérdida más difícil de medir: la capacidad de evaluar lo que recibimos. En la universidad, las empresas y el gobierno, delegar la lectura exige conservar el criterio y la responsabilidad.

Dr. Luis Enrique Sánchez Díaz

Imaginemos una reunión en la que alguien pregunta de dónde salió la conclusión que acaba de aprobarse. El responsable abre una presentación; la presentación remite a una ficha; la ficha proviene de una consulta a la inteligencia artificial. Cuando por fin aparece el estudio original, descubrimos que nadie en la mesa revisó sus límites. La decisión tiene responsables, presupuesto y fecha de ejecución. Lo único que todavía no tiene es una justificación que sus promotores sepan defender.

Resumir con IA puede ayudarnos a orientarnos entre documentos, reconocer asuntos relevantes y administrar mejor el tiempo. El riesgo comienza cuando convertimos esa facilidad en permiso para opinar sin comprender. Una respuesta clara produce una sensación de orden; esa sensación, por sí sola, no demuestra que hayamos entendido el problema. También podemos equivocarnos con una prosa impecable.

Me preocupa la facilidad con la que una organización puede confundir ambas cosas. Si lo que premia es contestar primero, entregar más documentos y mantener una apariencia permanente de control, la comprensión acaba tratándose como una demora. Pedir tiempo para revisar una premisa parece una debilidad. Repetir con seguridad una conclusión prestada pasa por liderazgo.

El criterio también se aprende trabajando

En la universidad esta confusión merece especial atención. La lectura permite descubrir cómo se construye una explicación: qué pregunta intenta resolver, de dónde obtiene sus pruebas y hasta dónde alcanza. Encontrarse con una contradicción, volver sobre una definición o admitir que un argumento todavía no se entiende forma parte del trabajo intelectual. Su incomodidad tiene una función.

Si un estudiante entrega una síntesis correcta, queda pendiente averiguar qué sabe hacer con ella. ¿Puede explicar por qué una evidencia sostiene la conclusión? ¿Reconoce una objeción importante? ¿Distingue lo que el texto demuestra de lo que apenas sugiere? ¿Sabría aplicar la idea a un caso diferente? La calidad del documento y el aprendizaje de quien lo presenta requieren evaluaciones distintas.

Esto también compromete al profesor. Cuando una actividad solamente exige entregar un producto fácilmente automatizable, su diseño deja abierta la posibilidad de obtener una buena calificación sin realizar el aprendizaje buscado. Hace falta pedir decisiones justificadas, reconstrucción de argumentos y discusión de casos. El estudiante necesita mostrar cómo piensa, además de presentar algo que parezca bien pensado.

Tampoco basta con ordenar que se revise lo que produce la máquina. Revisar exige conocimientos. Quien desconoce un asunto puede detectar una frase extraña, pero tendrá más dificultades para advertir una premisa ausente o una excepción decisiva. Si delegamos sistemáticamente las actividades con las que se forma ese criterio, luego será difícil ejercer la supervisión que decimos conservar.

Lo que desaparece también cuenta

Hay, además, una cuestión de poder. Cada síntesis establece una jerarquía: algo merece aparecer y algo queda fuera. Esa selección depende del propósito, de las preguntas planteadas y de los materiales disponibles. Cuando llega a una mesa de decisiones, puede determinar cuáles intereses se consideran razonables y cuáles ni siquiera alcanzan a ser discutidos.

Pensemos en un gobierno que evalúa un programa mediante su porcentaje de cobertura. Una ficha puede registrar que la meta se cumplió y omitir que ciertos beneficiarios tardaron meses en recibir el servicio o que una localidad quedó sistemáticamente excluida. El indicador y esas experiencias responden a preguntas diferentes. Si solamente circula el indicador, la decisión posterior se construye sobre una visión incompleta del resultado.

Ese es un riesgo político de la compresión informativa: que las personas desaparezcan detrás de una categoría administrativamente cómoda. El lenguaje técnico puede volver invisible un conflicto sin haberlo resuelto. Una autoridad puede recibir información correcta y, aun así, carecer de lo necesario para juzgar sus consecuencias. La exactitud de lo incluido no garantiza la suficiencia del conjunto.

La misma precaución corresponde a las empresas. Una recomendación para reducir costos necesita examinar sus efectos sobre la calidad, el personal y la continuidad de la operación. El ahorro que luce convincente en una diapositiva podría trasladar gastos a otra área o problemas al siguiente trimestre. El análisis debe hacer visibles esos desplazamientos antes de que alguien los bautice como eficiencia.

Por eso importa conservar la posibilidad de reconstruir el razonamiento. Una síntesis útil permite localizar sus fuentes, identificar sus supuestos y saber qué asuntos deja pendientes. Su brevedad puede facilitar una decisión responsable siempre que la documentación necesaria siga disponible y exista alguien capaz de interrogarla. La responsabilidad de decidir permanece en quien firma.

La productividad merece una pregunta incómoda

¿Qué estamos aumentando cuando decimos que la IA nos hace más productivos? Elaborar documentos con mayor rapidez puede representar una mejora real. Conviene preguntar qué ocurre después: cuánto trabajo requiere verificarlos, cuántas correcciones provocan y qué decisiones permiten tomar. El tiempo ahorrado al escribir es una parte del balance.

Una organización podría producir más informes y dedicar cada vez menos atención a cada uno. También podría aprovechar el tiempo liberado para comparar alternativas, escuchar a quienes serán afectados o detectar un problema antes de que se vuelva costoso. La diferencia depende de cómo se organice el trabajo y de aquello que se premie. La tecnología amplía posibilidades; la dirección decide cuáles convierte en obligación.

Desde esa perspectiva, la supuesta pereza individual explica poco. Un trabajador sometido a entregas constantes responde a incentivos concretos. Una institución que exige reflexión, pero castiga cualquier demora, termina recompensando la simulación de profundidad. Después resulta cómodo culpar al empleado por usar precisamente la solución que le permite sobrevivir a ese diseño.

Podemos emplear la IA para abrir nuevas líneas de indagación: pedirle interpretaciones alternativas, señalar supuestos que convendría comprobar o localizar pasajes para una lectura posterior. Esas respuestas deben contrastarse con los documentos. Su valor aumenta cuando nos permiten formular mejores preguntas y dedicar atención a lo que realmente puede modificar nuestra conclusión.

La profundidad necesaria depende de la decisión. Orientarse sobre un tema desconocido y aprobar una política pública exigen grados distintos de revisión. A medida que crecen las consecuencias, debemos examinar con mayor cuidado la evidencia, las excepciones y las voces ausentes. Acertar en un encargo sencillo no convierte automáticamente el mismo procedimiento en adecuado para todos los demás.

La pregunta decisiva ante una recomendación sería esta: ¿qué dato, objeción o consecuencia podría hacerme cambiar de opinión? Si somos incapaces de responder, conviene revisar cuánto entendemos antes de seguir adelante. El criterio se reconoce también en la capacidad de identificar las condiciones bajo las cuales dejaríamos de tener razón.

Quien ocupa un cargo de responsabilidad tiene que poder explicar por qué decidió y qué tomó en cuenta. Ninguna pantalla comparecerá en su lugar. Y ninguna institución debería confundir la velocidad con la que alguien entrega una respuesta con la solvencia necesaria para responder por sus consecuencias.

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Semblanza del autor

Dr. Luis Enrique Sánchez Díaz. Profesor-investigador de la Benemérita Universidad Autónoma de Puebla y consultor de negocios. Trabaja en administración pública, educación superior y uso crítico de la inteligencia artificial para la toma de decisiones.