Ante la automatización de la IA, las humanidades deben recuperar hondura y libertad

Hace unas semanas, Yascha Mounk -profesor en Johns Hopkins, formado en Harvard y una de las voces más influyentes sobre los desafíos de la democracia- contó un experimento inquietante para quienes enseñamos humanidades. Le pidió a un modelo de inteligencia artificial que elaborara, primero, una lista de posibles temas y líneas argumentales para un artículo de teoría política. Eligió una de esas opciones y le pidió el texto completo. Ese tipo de pieza suele exigir meses de lectura, síntesis y escritura. El borrador, con idas y vueltas entre él y la IA, estuvo listo en menos de dos horas. El resultado, dijo, podría publicarse en una revista seria con correcciones menores. Lo presentó como una señal de alarma. No porque una máquina haya “entendido” la teoría política, sino porque pudo reproducir sin esfuerzo el formato, el paper estandarizado que hoy funciona como credencial para circular y ser publicado, no necesariamente para ser leído. Si la IA puede producir con facilidad esa prosa académica, una parte central del oficio universitario en humanidades empieza a perder sentido.

Lo inquietante no es que la IA escriba. Es qué revela sobre lo que premiamos. Si una máquina acelera la parte estandarizada del oficio -el texto que cumple con rituales de legitimación, con el tono correcto, con la arquitectura esperada- la reacción fácil es anunciar el fin de las humanidades. La lectura más demandante es la contraria. Precisamente porque ese formato se automatiza, vuelve a importar lo que no se automatiza. Que las humanidades recuperen su vocación original: ayudar a aprender a vivir con más hondura y libertad. Cualquiera que haya enseñado durante años sabe que no estamos discutiendo solo textos; estamos discutiendo formación.

Pierre Hadot, el gran historiador de la filosofía antigua, dedicó décadas a mostrar que, para los griegos y romanos, la filosofía era ante todo una forma de vida y que la teoría, cuando aparecía, estaba al servicio de esa forma de vida, nunca al revés. Las escuelas de la Antigüedad -estoicos, epicúreos, cínicos, escépticos-funcionaban como comunidades orientadas a la práctica de vida según las normas de cada corriente filosófica. Marco Aurelio no escribía sus Meditaciones para someterlas a evaluación. Las escribía como quien se ejercita. Epicteto no enseñaba para elevar un índice de prestigio. Enseñaba a ordenar la vida alrededor de una distinción decisiva, lo que depende de nosotros y lo que no.

Para Hadot, la filosofía antigua era, en el sentido literal, un conjunto de ejercicios espirituales. Los estoicos practicaban, por ejemplo, la “vista desde lo alto”: imaginarse la propia vida desde lejos para medir qué cosas son realmente importantes y cuáles son ruido. Practicaban la premeditación de los males, no para obsesionarse o deprimirse, sino para estar listos cuando algo inevitable ocurriera. El más íntimo era el examen de conciencia, que consistía de revisar cada noche cómo se había vivido el día, qué se había hecho bien, qué había que corregir. La cuestión que orientaba todo eso era existencial: cómo vivir de acuerdo con lo que uno cree que vale la pena. Y esa pregunta no se responde con un texto. Se ensaya con prácticas sostenidas, con disciplina de la atención, con lo que los griegos llamaban epimeleia heautou, el cuidado de sí.

Esta vocación no fue exclusiva de la Antigüedad. Montaigne inventó el ensayo como un ejercicio de autoexamen. Para él, la escritura era una forma de conversación consigo mismo. Nietzsche llamó “egipticismo” a la manía de momificar conceptos en lugar de usarlos para transformar la existencia. Filosofar es golpear con un martillo para ver qué suena hueco, qué resiste, qué hay que derribar para poder construir. Lo que une a Marco Aurelio, Montaigne y Nietzsche es la convicción de que el pensamiento vale en la medida en que modifica al que piensa.

El interrogante incómodo es cuándo eso dejó de ser así. En algún momento, una práctica cuyo centro era transformar a alguien concreto se convirtió en una serie de operaciones tan estandarizadas y evaluables que una máquina puede imitarlas.

La respuesta precede a la IA por décadas. Empieza cuando la formación se vuelve un requisito medible y lo medible empieza a mandar. La IA no inventa ese vacío, lo vuelve más evidente. Lo que revela el experimento de Mounk es algo sobre las humanidades, no sobre la máquina: ese tipo de escritura se había vuelto una plantilla, casi un protocolo. Se ve en lo cotidiano: hoy ya es posible pedirle a un sistema que resuma un libro en segundos, que trace un mapa del debate, que sugiera bibliografía, que proponga una estructura adecuada. En ese contexto, basta llenar casilleros -marco teórico, estado del arte, citas- para que salga algo “publicable”. No digo que todo trabajo sea hueco; digo que el sistema premia el cumplimiento del formato. Y los protocolos, por definición, se automatizan. El artículo que pocos leen no es el problema. Es solamente el síntoma de que las humanidades se alejaron de aquello que las hacía irremplazables.

Esa tensión entre máquinas y sentido ya tiene historia. En 1911, el clasicista inglés W.H.D. Rouse publicó un breve ensayo titulado Machines or Mind? para presentar la recién fundada Loeb Classical Library, una colección que puso por primera vez los textos griegos y latinos al alcance del lector general. El mundo de Rouse estaba lleno de máquinas: ferrocarriles, telégrafos, teléfonos, automóviles empezaban a ser parte de la vida diaria. Las máquinas, escribió, ahorran tiempo y trabajo. Pero nadie sabe bien para qué usar ese tiempo y ese trabajo que quedaron libres: “Quien pueda mostrarle al mundo cómo usar su ocio será un benefactor más grande que Watt, Stephenson, Wright o Edison”. Su respuesta eran los clásicos -Homero, Platón, Virgilio, Sófocles- leídos como compañía para la vida, no como objetos de especialización. No te harán ganar dinero, concedía. Pueden, sin embargo, llenar la mente de sabiduría y belleza.

Rouse no imaginaba que la universidad del siglo XX encontraría la manera de convertir esa sabiduría en disciplina académica, y la disciplina académica en credencial. Fue una doble caída. Primero, las humanidades aceptaron el rol que la universidad moderna les asignaba. Dejaron de presentarse como herramientas de aprendizaje existencial y pasaron a describirse como campos de producción de conocimiento, con métodos, objetos de estudio y protocolos de verificación. Después vino la profesionalización, como ha señalado Louis Menand. La búsqueda de conocimiento fue desplazada por el artículo indexado, la cita y el congreso académico. Surgió una cadena de trámites que empezó a valer por sí misma. A veces como camino hacia el saber; demasiado seguido, como un pasaporte interno: la contraseña que decide quién pertenece y quién queda afuera. Sin mala intención, esa maquinaria fue alejando la universidad de algo que Hadot habría reconocido como su núcleo: la relación directa entre una tradición de ideas y la vida concreta de quienes la leen.

Hoy la misma historia reaparece con otra tecnología. Entonces, las máquinas liberaban tiempo físico y nadie sabía bien qué hacer con él. Ahora, la IA libera tiempo de producción acelerando síntesis y redacción. Pero esa liberación tiene un límite. No alcanza a la formación del juicio, que requiere el trabajo intransferible de aprender. La respuesta está en algo anterior al artículo indexado, y, sobre todo, más difícil: la relación viva entre alguien que ha enfrentado ideas y alguien que está aprendiendo a enfrentarlas. La experiencia formativa no equivale a transferencia de contenidos. Implica la transformación de un yo concreto, con historia particular, preguntas singulares y tiempo irreversible. Ahí se encuentra el trabajo irremplazable del profesor.

Jack Clark, cofundador de Anthropic -la empresa detrás de Claude, el sistema que Mounk usó- llegó a una conclusión análoga desde adentro de la industria. En una conversación reciente con Ezra Klein, señaló que a medida que la IA asume tareas de producción, lo verdaderamente escaso deja de ser la capacidad de producir y pasa a ser el criterio y el buen juicio. Pero ese criterio no se adquiere por delegación, viene siempre de la experiencia directa. Requiere leer fuentes primarias, equivocarse y atravesar la dificultad con las propias manos. Si alguien le entrega a la IA el trabajo de aprender, cuando los sistemas le pregunten qué hacer a continuación “probablemente no tendrá una buena idea”. El riesgo no es quedar desempleado por la máquina. El peligro es quedar vaciado por dentro, rodeado de sistemas superproductivos, pero sin brújula para orientarlos. La IA puede multiplicar la producción. El cuello de botella, cada vez más, será el juicio.

Detrás de esa advertencia hay una distinción más profunda que vale la pena explicitar. La IA se destaca en producir conocimiento -procesar datos, reconocer patrones, ofrecer información de manera inmediata. El juicio, en cambio, es la capacidad de formular preguntas significativas, convivir con la ambigüedad, enfrentar la complejidad de vivir en primera persona. Esa capacidad no se entrena con más información; se cultiva con experiencia y con el paso del tiempo.

Un profesor de filosofía capaz de sentarse con un estudiante y poner en juego a los estoicos, a Montaigne o a Kierkegaard -como interlocutores de una decisión singular, no como repertorio de citas- cumple una función que ningún modelo de lenguaje puede sustituir. Los modelos pueden ser sofisticados, pero esa función exige un otro presente, alguien que pueda acompañar una inquietud real en tiempo real. La desorientación no es un problema que se resuelva acumulando más y más información. Hace falta criterio.

La misma lógica vale para el estudiante. En esa misma conversación, Klein, que usa asiduamente estos sistemas, describió lo que llamó la “teoría Matrix” del aprendizaje. La fantasía de descargar conocimiento directamente, saltándose el proceso. Su experiencia fue la contraria. Podría pedir a colaboradores que resumieran libros antes de cada entrevista. No le sirve. Necesita hacer él mismo la lectura, porque la creatividad humana está inseparablemente ligada al trabajo del aprendizaje. Los informes que la IA produce en minutos crean una ilusión de productividad. Pero lo productivo, en realidad, habría sido hacer esa investigación.

Es un dato sobre cómo se forma una mente. La fricción, el primer borrador torpe, la incomodidad de no entender todavía, son el motor del aprendizaje. No son obstáculos que haya que eliminar, sino el precio de crecer. Si la IA hace ese trabajo por el estudiante, el que pierde no es el profesor, es el futuro adulto que tendrá información a mano y, aun así, menos brújula para orientarse.

Por eso la literatura, la historia y la filosofía valen más que como archivos o campos de especialización. Importan porque pueden cambiar el tamaño de una vida. Leer a Tolstoi, a Tucídides o a Kafka con atención ensancha el espacio de posibilidades de la propia experiencia. Permite ensayar existencias que no vivimos, comprender desde adentro perspectivas ajenas, regresar al propio mundo con más matices y mejor juicio. Ese trabajo no puede delegarse sin perder precisamente lo que se buscaba.

La inteligencia artificial seguramente forzará una reconversión de las humanidades. Volverá inviable su versión burocrática y obligará a retomar su pregunta original. Marco Aurelio se la hacía antes de empezar cada día. Montaigne la perseguía en los márgenes de sus libros. Rouse se la hacía al lector de 1911 que acababa de comprarse un automóvil y no sabía qué hacer con sus tardes ahora liberadas. ¿Cómo hay que vivir? Las humanidades son, en su mejor versión, herramientas para enfrentar esa pregunta. Se trata del esfuerzo de sostenerla. Hacérsela cada día, a lo largo de una vida.

Ivan Petrella es director de cultura y ciencia en la Fundación Bunge y Born

Por Iván Petrella

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