El 'boom' del entregable

Estamos entrando en la era del entregable perfecto. Trabajos escolares impecables. Presentaciones de empresa que parecen hechas por una consultora. Currículums adaptados hasta el último detalle a cada oferta de empleo. Informes que antes necesitaban días y ahora aparecen en minutos.

Nunca habíamos tenido tanta capacidad para producir tanto, tan rápido y con tan buena apariencia. La pregunta es si estamos progresando al mismo ritmo.

Los resultados de PISA 2025, publicados por la OCDE hace apenas unas semanas, ofrecen motivos para hacernos esa pregunta. Entre 2015 y 2025, el rendimiento medio de los países de la OCDE cayó 28 puntos en lectura —el equivalente aproximado a un año y medio de aprendizaje— y 22 puntos en matemáticas —algo más de un año—. Son los niveles medios más bajos registrados por PISA en ambas disciplinas.

Y esta vez hay un dato especialmente relevante. PISA entra de lleno en el impacto de la inteligencia artificial. Los estudiantes que utilizan IA para determinadas tareas escolares —como redactar, resumir o investigar— obtienen, de media, peores resultados que quienes no lo hacen. En ciencias, la diferencia ronda los 20 puntos: aproximadamente un año de escolarización.

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Jordi Díaz-Cuando el extremo mueve el centro

Esto no demuestra que la IA sea la causa. Pero sí obliga a hacernos una pregunta incómoda: ¿puede estar mejorando aquello que entregamos mientras empeora aquello que aprendemos?

Otra investigación reciente permite acercarnos todavía más a esa pregunta.

David Strömberg, Victor Lei y Yanhui Wu siguieron durante 30 meses a 26.811 estudiantes chinos de secundaria. Cuando los alumnos empezaron a utilizar IA generativa, sus notas en los deberes mejoraron un 18% y el tiempo necesario para hacerlos cayó un 30%.

"¿Puede estar mejorando aquello que entregamos mientras empeora aquello que aprendemos?"

Mejor resultado. Menos tiempo. Hasta que llegó el examen. Seis meses después, los resultados de esos mismos alumnos en los exámenes realizados sin IA habían caído un 20%. El entregable había mejorado. El aprendizaje no.

Quizá pocas cifras expliquen mejor una de las grandes paradojas de nuestro tiempo.

El problema no parece ser simplemente utilizar inteligencia artificial. El propio estudio aporta un matiz fundamental: la pérdida de aprendizaje se concentra especialmente entre aquellos estudiantes cuyo comportamiento indica que utilizaron la IA para externalizar el esfuerzo. Los alumnos que siguieron dedicando un tiempo similar a las tareas sufrieron pérdidas mucho menores.

"No estamos ante una discusión entre tecnología sí o tecnología no, sino para qué la utilizamos y qué parte del proceso podemos delegar en ella"

No estamos, por tanto, ante una discusión entre tecnología sí o tecnología no. Estamos ante una cuestión mucho más interesante: para qué utilizamos la tecnología y qué parte del proceso decidimos delegar en ella.

Y sería un error pensar que esto solamente ocurre en las escuelas. Entremos en cualquier empresa. Nunca fue tan fácil preparar una buena propuesta. Podemos pedir a una herramienta de IA que analice un problema, identifique tendencias, haga un benchmark, sugiera alternativas y nos prepare incluso la presentación. En unas horas podemos producir algo que hace poco hubiera requerido días.

El resultado es una organización llena de propuestas. Todas razonables. Todas bien estructuradas. Todas urgentes. Y muchas, aparentemente, imprescindibles.

Pero las organizaciones no han multiplicado por diez su capacidad de cambiar. Ni los equipos disponen de diez veces más tiempo para ejecutar. Ni los clientes necesitan diez veces más novedades. Hemos multiplicado nuestra capacidad de proponer sin multiplicar necesariamente nuestra capacidad de comprender, decidir y ejecutar.

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Jordi Díaz-Liderar es crear energía

Es el boom del entregable.

Y empieza a tener una consecuencia inesperada: el sistema se satura de calidad aparente. Lo vemos también en el mercado laboral. Un candidato puede hoy identificar centenares de ofertas y adaptar su currículum y su carta de presentación a cada una de ellas. El resultado individual parece fantástico: candidaturas mucho mejores.

Multipliquémoslo por miles de candidatos.

Al otro lado, las empresas reciben una avalancha de perfiles aparentemente perfectos que difícilmente pueden procesar. ¿La solución? Más inteligencia artificial para filtrar la inteligencia artificial. Agentes respondiendo a agentes. Algoritmos seleccionando documentos preparados por otros algoritmos.

"Cuando la calidad aparente se convierte en abundante, la evidencia real se vuelve escasa"

Y en medio de tanta sofisticación tecnológica sucede algo paradójico: una conversación, una referencia o la recomendación de alguien en quien confiamos puede volver a tener un valor extraordinario.

Cuando la calidad aparente se convierte en abundante, la evidencia real se vuelve escasa.

Quizá debamos entonces hacernos una pregunta distinta. ¿Y si estamos poniendo el superpoder en el lugar equivocado?

Esta misma semana, Sanoma Learning, líder europeo en educación K-12 y cuyos materiales y soluciones educativas llegan a unos 25 millones de estudiantes, ha lanzado Sanna, un asistente de inteligencia artificial desarrollado específicamente para profesores y cocreado con más de 1.500 docentes europeos.

Sanna ayuda a preparar clases, adaptar materiales a diferentes niveles, crear actividades, proporcionar feedback y reducir tareas rutinarias. El profesor mantiene el control sobre las decisiones educativas y sobre el contenido generado.

Pero quizá lo más interesante de Sanna no sea lo que hace la tecnología. Es para qué quiere utilizarse. No se trata de que el profesor produzca más. Se trata de liberar su tiempo para que pueda dedicarlo a aquello que realmente importa: sus alumnos.

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Jordi Díaz-¿Arquitectos o pasajeros en la era de la IA?

Y resulta difícil no encontrar aquí una conexión con el propio diagnóstico de PISA. En la presentación de sus últimos resultados, la OCDE reclamaba precisamente invertir en los docentes y reducir su carga administrativa —también utilizando inteligencia artificial— para que puedan pasar más tiempo con sus estudiantes.

Profesor empoderado. Alumno mejor atendido.

Pensemos ahora en un hospital. Médico empoderado. Paciente mejor atendido.

O en una empresa. Profesionales liberados de tareas de poco valor. Más tiempo para entender problemas, hablar con clientes, tomar decisiones y convertirlas en realidad.

Quizá ahí esté una de las claves para pensar la inteligencia artificial de una forma diferente.

Durante estos últimos años hemos preguntado obsesivamente qué cosas puede hacer la IA por nosotros. Quizá deberíamos empezar a preguntarnos qué debería permitirnos hacer mejor gracias a ella. No es exactamente la misma pregunta. La primera pone la tecnología en el centro. La segunda pone el progreso que queremos conseguir.

Y esta distinción será cada vez más importante porque el coste de producir un entregable seguirá acercándose a cero. Textos, imágenes, análisis, presentaciones, vídeos, código, propuestas. Tendremos más. Serán mejores. Llegarán más rápido.

"El valor se desplazará hacia otro lugar. Hacia saber qué merece la pena hacer. Hacia entender realmente el problema. Hacia tener criterio para elegir"

Por eso el valor se desplazará hacia otro lugar. Hacia saber qué merece la pena hacer. Hacia entender realmente el problema. Hacia tener criterio para elegir. Y, sobre todo, hacia conseguir que las cosas sucedan.

No necesitamos peores trabajos escolares, peores presentaciones ni peores currículums. Tampoco necesitamos menos inteligencia artificial. Necesitamos tener mucho más claro para qué la queremos.

Porque quizá el verdadero superpoder de la IA no consista en permitirnos producir más cosas, sino en liberarnos de aquello que nos impide dedicar tiempo a las cosas que realmente importan.

Profesores con sus alumnos. Médicos con sus pacientes. Equipos con sus clientes. Personas pensando antes de producir.

En plena era del boom de los IA-entregables, aquel viejo principio vuelve a resultar sorprendentemente moderno: menos puede volver a ser más.