La slow AI en la universidad

Llevamos años escuchando que la inteligencia artificial lo va a cambiar todo. Y en parte es verdad. Pero hay una pregunta que casi nadie se hace en las aulas universitarias: ¿la estamos usando para pensar mejor o simplemente para terminar antes?

Esa distinción importa mucho más de lo que parece.

| La IA no debería entenderse como un atajo, sino como una palanca cuyo valor depende del propósito y de la madurez con que se utilice.

La llamada slow AI no es una tecnología ni un software. Es una manera de relacionarse con la inteligencia artificial. Una actitud. Frente al uso compulsivo y automático —pedirle a la máquina que piense por nosotros y copiar el resultado—, la slow AI propone algo radicalmente diferente: usar la IA de forma pausada, consciente y crítica, como un interlocutor que nos ayuda a cuestionar lo que creemos saber.

El nombre tiene una deuda evidente con el movimiento slow food: igual que este reivindicó el tiempo, el origen y el sabor frente a la comida rápida, la slow AI reivindica el proceso, la reflexión y el juicio frente al consumo instantáneo de respuestas. No se trata de ir lento por ir lento. Se trata de no saltarse los pasos que hacen que el aprendizaje sea real.

La slow AI aplicada no consiste en frenar la tecnología, sino en reducir la velocidad del piloto automático para elevar el nivel del juicio humano. Es el enfoque que defienden la UNESCO y la OCDE cuando hablan de IA human-centred: primero pensar, luego consultar; pedir alternativas, objeciones y sesgos, no solo respuestas; y tener siempre claro qué ha aportado la máquina y qué ha decidido la persona. La UNESCO advierte expresamente que ciertos usos de la IA generativa pueden debilitar el pensamiento independiente si desplazan el esfuerzo cognitivo. La OCDE, en sus informes sobre educación digital, va en la misma línea: docentes y estudiantes deben interpretar críticamente lo que genera la IA, no consumirlo sin filtro. Dicho sin solemnidad: menos turbo algorítmico y más dirección asistida con cerebro.

|El problema no es que la IA dé respuestas rápidas. El problema es cuando esa rapidez nos impide formarnos una opinión propia.

En los MacroMinutos de la Universidade da Coruña, expertos como Andrés Pedreño (exrector de la Universidad de Alicante), Cristina Visconti (directora de talento de CLUM), Víctor Callejo (cofundador de HYXORA) y el experto en IA Luis Martín (Co‑Founder Binomial Consulting & Design) advertían de un cambio inminente: pronto un alumno podría llegar al aula acompañado de un agente de inteligencia artificial capaz de manejar más conocimiento que el propio profesor. En ese escenario, la IA pasará a formar parte natural del ecosistema de trabajo y el papel del docente evolucionará desde transmisor de contenidos a guía intelectual, ayudando a los estudiantes a formular mejores preguntas y a desarrollar pensamiento crítico propio.

¿Y cómo se traduce esto en la práctica? En mi caso, esta lógica se ha ido aplicando en la Universidade da Coruña a través de la metodología Simplicity Lab, un modelo pedagógico que estructura cada sesión para que el estudiante participe de forma activa, conecte teoría y realidad, y utilice la IA como apoyo al razonamiento, no como sustituto del esfuerzo intelectual.

|No elijo entre innovación y rigor académico. Uso la innovación para que dominen mejor el temario por el que les van a examinar.

El bloque de IA aplicada es donde la slow AI cobra vida de verdad. No se trata de enseñar a usar ChatGPT para redactar trabajos. Se trata de alfabetizar al estudiante en el proceso: qué pregunta hacer, cómo interpretar la respuesta, qué sesgos puede contener, cuándo la supervisión humana es insustituible. Las primeras semanas del cuatrimestre los alumnos aprenden a configurar y a cuestionar la herramienta. Las siguientes, a usarla para trabajar con datos. Más adelante, para comparar escenarios. Y en el tramo final, para reflexionar sobre ética y pensamiento crítico a través del Debate Económico de la UDC. Todo con una dinámica que se repite: IA versus humano. Comparamos resultados y tiempo. Y aprendemos juntos cuándo la máquina es más eficiente y cuándo el juicio propio detecta lo que el algoritmo no ve.

| La IA es vuestro tutor personal disponible las 24 horas. Pero como todo buen tutor, su valor no está en darte la respuesta, sino en ayudarte a encontrarla.

Este enfoque tiene tres hábitos muy concretos que cualquier estudiante —y cualquier profesional— puede aplicar desde hoy mismo.

El primero es elaborar siempre un borrador propio antes de consultar ninguna herramienta. Aunque sea imperfecto. Aunque sea breve. Ese borrador es el punto de partida para que la IA sea útil y no sustitutiva.

El segundo hábito es dejar registro: qué preguntaste, qué respondió la IA, y qué decidiste aceptar o descartar, y por qué. Parece burocracia, pero no lo es. Ese pequeño gesto convierte el uso de la herramienta en un ejercicio de criterio propio, no de copia.

Y el tercero, que es el que más cuesta: aprender a hacer prompts que obliguen a pensar, no solo a completar tareas. No “escíbeme un resumen de esto”, sino “¿qué supuestos no estoy viendo?”, “¿qué interpretación alternativa existe?”, “¿cuál es el punto débil de mi argumento?”. La diferencia entre una pregunta y otra es la diferencia entre usar la IA como fotocopiadora o como copiloto crítico.

|La IA no sustituye el pensamiento. Lo provoca. Pero solo si tú te presentas con algo propio que defender.

El resultado, aplicado en el aula semana a semana, es visible. Los estudiantes aprenden a analizar con más matices, a comunicar con más estructura, a trabajar con datos sin perder el juicio. Y sobre todo, empiezan a distinguir entre saber usar una herramienta y saber pensar con ella. Esa distinción, en el mercado laboral que les espera, va a marcar la diferencia.

La universidad no tiene que elegir entre tecnología y humanismo. Esa es una falsa dicotomía que nos ha costado demasiados años de debates estériles. Lo que sí tiene que hacer es dejar de usar la IA como un atajo y empezar a usarla como lo que puede ser: una herramienta para pensar mejor. La slow AI —bien entendida, bien enseñada, bien practicada— no es una tendencia. Es una decisión.

El objetivo nunca fue correr más. Fue comprender mejor.