Un prompt es, en su forma más simple, una instrucción o pregunta que le hacemos a un sistema de inteligencia artificial. Pero su aparente sencillez esconde una complejidad enorme. No es lo mismo preguntar“explícame la fotosíntesis” que“explícame la fotosíntesis como si fuera un proceso industrial, para un alumno de secundaria que ya sabe química básica”. La segunda frase obtiene una respuesta mucho más útil, profunda y específica. Esa diferencia, multiplicada por millones de interacciones diarias, está redibujando quién accede al conocimiento de calidad y quién se queda con respuestas genéricas.
Podríamos estar ante un nuevo bautismo generacional. No“generación IA”, un nombre que otorgaría el protagonismo a los algoritmos y no a las personas, sino“generaciónprompt”, una generación que va a fundamentar buena parte de su conocimiento en las respuestas a sus preguntas a la máquina. Como señala el decano y catedrático de Economía Financiera, Ricardo Palomo, si en la era de los buscadores el mérito era saber buscar y seleccionar, y en la era de las redes sociales lo relevante era saber compartir, en la era de la inteligencia artificial el verdadero valor reside en saber preguntar. El lenguaje, por primera vez, actúa como interfaz directa con el conocimiento. Quien domina el arte del prompting obtiene respuestas más útiles, creativas y ajustadas a su necesidad real de información.
Bajo esta premisa existe una variable sobre la cual hay que estar alerta.Los resultados dependen tanto de cómo se pregunta como de los datos con los que se han entrenado los modelos.
Lo que la investigación nos dice
La investigación académica respalda esta idea desde ángulos distintos y ya no se trata solo de intuición. Un estudio publicado en la revista AI & Society por Leah Henrickson y Albert Meroño-Peñuela exploró cómo diferentes formas de construir prompts generan textos con niveles muy distintos de profundidad y significado. Su conclusión fue, cuanto menos, sugerente. Las indicaciones más específicas y detalladas producen respuestas más precisas, pero paradójicamente menos ricas en matices y reflexión. La máquina, cuando la guiamos demasiado, tiende a repetirnos lo que ya le hemos dicho en lugar de aportarnos algo nuevo.
Por otro lado, un equipo de investigadoras de la Universidad de Medellín y el Instituto Tecnológico Metropolitano publicó este año en la Revista Iberoamericana de Educación a Distancia los resultados de un proyecto donde estudiantes de secundaria y universidad co-crearon recursos educativos digitales usando herramientas de IA generativa. El hallazgo más relevante no fue tecnológico, sino humano. Cuando los jóvenes participaban activamente en el proceso de formular preguntas y diseñar contenidos, desarrollaban pensamiento crítico, habilidades sociales y autonomía intelectual. La IA, bien gestionada, no sustituía al aprendizaje, lo potenciaba.
El riesgo que nadie quiere ver
Sin embargo, sería ingenuo quedarse únicamente con el lado bueno. Conviene mirar de frente los riesgos que trae consigo este cambio de paradigma. El primero es la dependencia cognitiva. Delegar sistemáticamente en la máquina la búsqueda, la síntesis y la elaboración de ideas puede perjudicar las capacidades que necesitamos para formular buenas preguntas. Pensar menos lleva a preguntar peor, y preguntar peor lleva a conformarse con menos. Un círculo vicioso que, sin darnos cuenta, nos va pasando factura.
El segundo riesgo es la desigualdad. No todo el mundo tiene el mismo acceso a estas tecnologías, ni la misma formación para usarlas con criterio o curiosidad. Si no actuamos, la brecha entre quienes saben preguntar bien y quienes no puede convertirse en una nueva forma de exclusión social.
El tercero, y quizá el más sutil, es la ilusión de comprensión. Los modelos de IA generativa producen textos fluidos y aparentemente coherentes. Pero, como señalaba el estudio de Henrickson y Meroño-Peñuela, esa fluidez puede ser un espejismo. La máquina a menudo reproduce y reordena lo que ya existe sin añadir nada nuevo. Confundir legibilidad con la verdad es un error que ya cometíamos antes de los modelos de lenguaje, pero que ahora se amplifica a gran escala.
Educar para preguntar
Ante todo esto, la reacción no debería ser prohibir ni ignorar. Tendría que ser educar, y hacerlo de una manera distinta a como lo hemos hecho hasta ahora.
La“generaciónprompt” no es una cohorte de edad, sino una condición cultural. Serán parte de ella quienes aprendan a convivir con sistemas inteligentes y formulen preguntas con criterio, con creatividad y con ética. Para que esa generación prospere, hace falta una educación que fomente la inquietud intelectual y el juicio crítico, que enseñe a distinguir respuestas plausibles de respuestas válidas, y que use la máquina para profundizar y no para evadir el esfuerzo.
Durante décadas, los sistemas educativos han premiado la memorización de respuestas correctas. Esta nueva visión de la sociedad exige exactamente lo contrario. Demanda ciudadanos que usen la IA como herramienta y no como muleta. Familias, docentes, instituciones y medios de comunicación tienen ante sí una responsabilidad enorme en ese proceso. Saber preguntar siempre ha sido una señal de inteligencia: ahora lo es más que nunca.