Hablando con Alicia sobre inteligencia artificial le dije algo que me parecía obvio y que, al escucharlo, me sonó a una tesis que me daría gusto pensar. Le dije que con la IA no alcanza con aprender a usarla: hay que aprender a aprender con ella, porque lo que cambia no son las herramientas sino qué cosa es aprender. Y le puse una analogía: es como cuando se creó la Escuela. No se trataba sólo de que la gente leyera y escribiera. Se trataba de formar sujetos capaces de vivir en un sistema nuevo. La alfabetización fue la cara visible de una operación más profunda.
Dos clases de aprender
Hay un autor que ayuda a pensar esto: Gregory Bateson, antropólogo, biólogo, pionero de la cibernética. Bateson distinguió dos clases de aprendizaje, y la distinción es decisiva.
El primer aprendizaje es el de prueba y error dentro de un marco fijo. Aprendo a usar un control remoto nuevo apretando botones hasta que algo funciona. Mis tutoriales, mis cursos, mis "intentá de nuevo" son todos primer aprendizaje. El marco —qué es un control, qué es encender un televisor, qué cuenta como éxito— queda intacto.
El segundo aprendizaje es otra cosa. Es el cambio del marco mismo. Es darse cuenta de que la pregunta era otra, o que el conjunto de respuestas posibles era otro. Bateson lo llamó deuteroaprendizaje y, en su lengua corriente, aprender a aprender. No es un rasgo psicológico en el sentido habitual de la palabra: es el modo estable en que cada uno interpreta lo que le pasa antes de pensarlo. Por eso es tan difícil: no es agregar una habilidad, es modificar la lente.
Por qué la IA pide segundo aprendizaje
Casi todos los cursos de "IA para mayores" que circulan se mueven en el primer aprendizaje. Mejorar prompts, verificar fuentes, no caer en la información falsa. Está bien que existan. Pero son insuficientes, porque tratan a la IA como un artefacto más al que adaptarse, igual que el cajero automático o el teléfono inteligente.
La IA no es un artefacto más. Es una tecnología que modifica las condiciones de posibilidad del conocer: qué cuenta como pregunta legítima, qué cuenta como fuente, qué cuenta como autoría, qué cuenta como pensar.
Plantarse frente a la IA sólo con primer aprendizaje es como aprender a manejar leyendo el manual del auto. Lo más importante de manejar, además de la parte técnica, es entender cómo uno se inscribe en un mundo de conductores: cómo se anticipa al de adelante, cómo se le da paso al de la derecha, cómo se lee la intención de quien viene en sentido contrario. Leyendo el manual aprendés a poner los cambios; conducir es otra cosa.
El neovieje en la trampa
A los neoviejes nos pasa algo muy particular con esta tecnología. Es verdad que nos cuesta. Le cuesta a este cuerpo cansado el ensayo y error elemental: abrir un chat, deshacer un error, mantener el contexto, retomar un hilo perdido. Negarlo sería una mentira piadosa. El envejecimiento ralentiza algunas funciones cognitivas y eso es real.
El problema empieza cuando la sociedad —que premia a quienes se adaptan rápido— deduce de esa dificultad una incapacidad, y le agrega un juicio moral: el viejo no aprendió porque no quiso, porque no se esforzó, porque ya no sirve. Michael Sandel, en La tiranía del mérito, lo nombra como credencialismo y lo llama "el último de los prejuicios aceptables". Quien no encaja en la métrica del día recibe, junto a la exclusión, un veredicto moral: no encaja porque no merece encajar. Y, peor aún, el descartado tiende a aceptarlo: se autoculpa, se retira, se queda en su mundo, confirma a la sociedad la tesis de su obsolescencia. A esto Sandel, citando al papa Francisco, lo llama cultura del descarte.
La salida no es correr más
Si esto es así, el camino no es resignarse ni inscribirse al próximo curso de tutoriales. El camino es otro, y tiene tres pasos.
Primero, reconocer lo que ya tenemos sin sacralizarlo. Cuarenta o cincuenta años de oficio son una manera refinada de mirar el mundo: saber qué pregunta vale la pena, qué respuesta huele mal, qué problema admite una respuesta corta y cuál no. Eso no se vuelve obsoleto con la IA; al revés, una sociedad llena de respuestas plausibles necesita gente entrenada en sospechar de la plausibilidad. Pero ese saber, por sí solo, no alcanza.
Segundo, construir un nuevo segundo aprendizaje. Uno que no sea defender lo viejo contra lo nuevo, sino incorporar la IA como prótesis cognitiva: como extensión que recuerda por uno, sostiene el contexto cuando uno lo suelta, asume el peso del ensayo y error que el cuerpo cansado no quiere pagar. La pregunta cambia: ya no es "cómo me adapto yo a la tecnología", sino "cómo configuro la tecnología para que sea ella la que cargue con lo que a mí me cuesta".
Tercero, exigir qué aprender, no aceptar lo que se ofrece. El menú de cursos disponibles está armado para las necesidades del mercado. El neovieje no tiene por qué comprarlo. Puede preguntar: ¿qué quiero hacer yo con esta tecnología? ¿Qué problema mío quiero resolver? ¿Qué saber mío quiero ampliar? Esa inversión de orden —del qué ofrecen al qué necesito— es ella misma un acto de segundo aprendizaje.
Una nota sobre quién escribe esto
Este artículo se escribió en colaboración con un sistema de IA con el que vengo trabajando hace tiempo. La tesis es mía, los autores los estoy leyendo en el marco de una maestría que estoy terminando, las decisiones son mías. Pero buena parte de la redacción la produjo la IA, comentándola yo, ajustando, sacando, agregando. El texto tiene mi estilo porque la IA me viene leyendo. ¿Quién es el autor? No tengo una respuesta firme. Tengo el dato de que la pregunta se hizo nueva, y que cualquier conversación honesta sobre tecnología debería empezar por ahí.