La IA como interlocutor socrático para reflexionar

A finales de 2022 apareció ChatGPT. Superado el impacto inicial, pronto se hizo evidente que permitía obtener información precisa, corregir y traducir textos con gran calidad, e incluso redactar trabajos capaces de superar evaluaciones académicas tanto en secundaria como en la universidad.

Muchos docentes constataron que las explicaciones y los sistemas de evaluación tradicionales quedaban desbordados por estas nuevas capacidades, y se vieron obligados a replantearse cómo enseñar y cómo evaluar en este nuevo contexto. Sin embargo, quienes continuaron experimentando con la IA descubrieron posibilidades inesperadas.

Advirtieron que podía utilizarse como interlocutor, casi como un colega intelectual con quien discutir ideas, formular dudas y sugerir nuevas perspectivas. La IA podía así asumir una función próxima a la mayéutica socrática: no transmitir un conocimiento acabado ni defender tesis propias, sino ayudar a hacer explícitos los supuestos del pensamiento, someterlos a tensión y abrir nuevos caminos de comprensión. Un interlocutor, ciertamente, peculiar: por un lado, dotado de un conocimiento amplísimo; por otro, excesivamente conciliador y poco proclive a sostener posiciones propias, como harían los interlocutores humanos.

Con el tiempo, hemos ido constatando que la inteligencia artificial puede hacer mucho más que proporcionar información, corregir textos o realizar múltiples tareas. Sobre todo, hemos comprobado que puede ayudarnos a pensar mejor: a analizar controversias, revisar experiencias, matizar intuiciones teóricas y escribir con mayor profundidad.

En todos estos casos, la IA puede convertirse en una herramienta valiosa, no para sustituir el trabajo del estudiante, sino para contribuir a que lo realice mejor, con mayor claridad, conciencia y capacidad crítica. En este artículo distinguiremos entre un uso instrumental y un uso reflexivo de la IA, y presentaremos un protocolo orientado a aprovechar esta segunda modalidad. Uso instrumental y sustitutivo de la IA

Uso instrumental y sustitutivo de la IA

Algunas de las demandas más habituales dirigidas a la inteligencia artificial consisten en escribir textos a partir de notas, corregir documentos, elaborar resúmenes, traducir, explicar conceptos, resolver ejercicios, diseñar actividades, preparar exámenes, redactar informes, detectar patrones, automatizar tareas o planificar viajes.

Todas estas utilidades comparten varios rasgos: 1) realizan tareas que antes llevaban a cabo las personas; 2) las ejecutan con una enorme eficiencia, superando ampliamente algunas capacidades humanas; y 3) se orientan a la obtención de un resultado inmediato y acabado. En este proceso, la actividad humana se externaliza, se amplifica y se dirige prioritariamente a la producción de resultados. Hablamos, por tanto, de un uso de la inteligencia artificial de carácter instrumental y sustitutivo.

En esta modalidad, la IA actúa fundamentalmente como una herramienta o como un asistente productivo, y la relación con ella adopta una forma unidireccional: el sujeto formula una demanda, la máquina responde y el resultado se utiliza sin apenas elaboración propia. En este esquema, el valor de la tecnología se mide sobre todo por los resultados que ofrece y por su eficacia.

Este uso instrumental y sustitutivo resulta extraordinariamente valioso en muchos ámbitos. En profesiones muy diversas permite ahorrar tiempo, realizar tareas rutinarias, automatizar competencias difíciles de adquirir, reducir errores y liberar energía para dedicarla a actividades más creativas o complejas. Sin embargo, precisamente por su utilidad y eficiencia, este tipo de uso tiende también a debilitar la implicación personal, la creatividad y la responsabilidad del pensamiento. El riesgo, en definitiva, es que la capacidad de ejecutar con seguridad acabe sustituyendo a la comprensión profunda y a la capacidad de decidir.

Conviene, no obstante, aclarar un punto fundamental: cuando hablamos de uso instrumental no estamos definiendo la IA en sí misma, sino un modo concreto de utilizarla. La tecnología admite otras formas de uso que no reducen el pensamiento, sino que lo amplían y lo refuerzan. Es aquí donde entra en juego el uso reflexivo.

Uso reflexivo y dialógico de la IA

Aunque el uso instrumental es el primero que suele venir a la mente y, sin duda, el más extendido, la inteligencia artificial permite también formular demandas orientadas a mejorar el pensamiento humano. Así, por ejemplo, a partir de un ensayo teórico, podemos pedirle que plantee preguntas que pongan en cuestión los supuestos que sostienen la argumentación o que señale aspectos que quizá no hemos tenido en cuenta. Del mismo modo, a partir de un diario de campo etnográfico o de una memoria de prácticas universitarias, podemos preguntarle qué elementos no han sido suficientemente desarrollados, qué puntos ciegos se detectan o qué interpretaciones alternativas podrían hacerse de la situación descrita. Asimismo, ante un debate o un dilema con posiciones enfrentadas, podemos solicitarle que identifique los puntos débiles de nuestra postura, las emociones que pueden estar influyendo en ella o las consecuencias previsibles de las distintas opciones. Incluso a partir de una intuición teórica incipiente, podemos pedirle que formule preguntas de carácter socrático que nos ayuden a desarrollar un pensamiento todavía germinal.

Todas estas utilidades comparten una idea central: la IA no realiza la tarea en nuestro lugar, sino que nos ayuda a pensarla mejor. No ofrece respuestas acabadas, sino estímulos para elaborar con mayor profundidad lo que pensamos. En este sentido, la IA se convierte en un recurso para explorar ideas, aclarar intuiciones, examinar problemas o contemplar situaciones desde perspectivas diversas. A este modo de interacción podemos denominarlo uso reflexivo y dialógico de la IA. En él, la tecnología deja de trabajar en lugar nuestro y pasa a desempeñar la función de un interlocutor que, a nuestro lado, nos ayuda a pensar con mayor hondura. El valor ya no reside en la eficiencia con la que se completa una tarea, sino en la riqueza del diálogo, en la capacidad de abrir nuevas perspectivas y en el estímulo para elaborar un pensamiento más matizado y propio. Aunque no es el uso más habitual, es plenamente posible y posee un notable valor formativo.

En este modo de uso, la IA dialoga: formula preguntas, ofrece respuestas provisionales, reformula lo que decimos y sugiere marcos teóricos o referencias de autores relevantes. A diferencia del uso sustitutivo, que tiende a cerrar la pregunta con una respuesta, el uso reflexivo procura mantenerla abierta, alimentar la complejidad y fomentar un juicio más autónomo. Se trata, por tanto, de un uso especialmente valioso cuando el objetivo no es producir un resultado rápido, sino comprender mejor.

Preguntas cerradas y preguntas abiertas a la IA

Llegados a este punto, conviene preguntarse cómo hacer operativo el uso reflexivo de la inteligencia artificial y qué formas puede adoptar. El primer paso consiste en distinguir entre demandas cerradas y demandas abiertas. Las demandas cerradas formulan preguntas bien delimitadas, solicitan información precisa o encomiendan tareas claramente definidas que conducen a un resultado concreto. Se trata de un uso informativo y previsible de la IA, que responde a una lógica instrumental, en la que la tecnología es concebida fundamentalmente como un proveedor de respuestas.

En cambio, las demandas abiertas no buscan una respuesta definitiva, sino un estímulo para pensar: ideas que interpelen, perspectivas que amplíen la mirada o conexiones que no habíamos advertido. Estas demandas no admiten una única respuesta correcta; su objetivo es abrir el campo de la comprensión. Las preguntas abiertas se inscriben, por tanto, en una lógica dialógica. En este modo de uso, el sujeto no se limita a recibir información, sino que convierte la interacción con la IA en un proceso de comprensión y de autoconciencia.

Ejemplos de preguntas cerradas a la IA

¿Quién formuló la distinción entre libertad negativa y libertad positiva?
¿Cuál es la definición básica de “praxis” según Freire?
¿Qué diferencia hay entre inferencia inductiva y deductiva?
¿En qué año se publicó Democracia y educación de Dewey?
¿Qué fases incluye un diseño de investigación cualitativa?

Ejemplos de preguntas abiertas a la IA

¿Qué supuestos implícitos pueden haber influido en mi interpretación inicial?
¿Qué podría estar dejando de ver en esta experiencia?
¿Qué preguntas debería hacerme para profundizar en este problema?
¿Qué objeciones podría plantear un filósofo crítico a mi posición?
¿Qué implicaciones tendría llevar esta idea hasta el final?
¿Qué elementos deberían estar mejor descritos en este fragmento de mi diario?
¿Qué caminos no he considerado todavía?

Las demandas abiertas adquieren un valor especial en aquellas situaciones en las que la comprensión no es inmediata ni unívoca. Nos interesan, en particular, tres grandes ámbitos en los que resulta especialmente pertinente utilizar la IA de manera reflexiva. En primer lugar, el análisis de controversias, cuando es necesario examinar puntos de vista enfrentados, contrastar argumentos o valorar las implicaciones de distintas decisiones. En segundo lugar, la profundización de experiencias, ya sean personales u observadas, como las que recogen los diarios de campo, las memorias de prácticas o los relatos autobiográficos. Y, por último, la fundamentación teórica, cuando se busca ampliar el horizonte de comprensión de un tema, identificar conceptos relevantes o explorar hipótesis e interpretaciones posibles. Aunque estos ámbitos constituyen los usos más evidentes de la IA reflexiva, sus posibilidades no se agotan en ellos.

Hacia un protocolo de uso reflexivo de la IA

Para que el uso reflexivo de la inteligencia artificial resulte realmente fecundo, es necesario dotarlo de una forma operativa. No basta con formular demandas abiertas: conviene disponer de un protocolo que oriente el diálogo y permita aprovechar todo lo que la IA puede aportar. Este protocolo no es una secuencia rígida, sino un conjunto de pasos flexibles e iterativos que facilitan la profundización del pensamiento. A continuación, presentamos una propuesta de protocolo que puede adaptarse a edades, materias y contextos muy diversos.

1. Establecer el punto de partida

Todo proceso reflexivo requiere un estímulo significativo que despierte el interés y nos impulse a pensar. Dicho estímulo puede adoptar la forma de un tema a desarrollar, un texto para analizar, un fragmento de un diario de campo, los resultados de un experimento o un problema teórico que se desea comprender mejor.

Temas o problemas a trabajar

• Una estudiante en prácticas quiere comprender por qué un alumno ha reaccionado con irritación ante una corrección y elige este episodio como punto de partida de su reflexión.
• Un investigador selecciona un fragmento de su diario de campo en el que describe una reunión conflictiva entre docentes con el fin de comprender mejor las distintas posturas.
• Un estudiante de pedagogía formula una pregunta teórica: ¿por qué la reflexión es esencial en el aprendizaje?

2. Formular demandas reflexivas a la IA

Una vez establecido el punto de partida, es necesario redactar una demanda que oriente a la IA hacia el tipo de intervención que deseamos. No se trata de pedir información, sino de solicitar que ayude a pensar: que formule preguntas de carácter socrático, que señale posibles aspectos olvidados, que plantee alternativas de interpretación o que responda de manera tentativa a nuestras preguntas abiertas. Este primer prompt es el que activa el modo reflexivo de la IA y establece el tono del diálogo. Distinguimos, por ello, entre prompts simples —equivalentes a las preguntas abiertas mencionadas anteriormente— y prompts complejos, especialmente indicados para proyectos en los que se requieren indicaciones más numerosas y detalladas.

Prompts simples (o preguntas abiertas) para un uso reflexivo de la IA

• ¿Qué interpretaciones alternativas podría dar a esta experiencia?
• ¿Qué no estoy viendo en esta situación?
• ¿Qué preguntas debería hacerme para avanzar en este problema teórico?
• Señala las emociones que influyen en mi juicio.
• Formula tres preguntas que pongan en tensión los supuestos que hay en este texto.
• Ofrece maneras alternativas de entender este episodio y explica qué cambia en cada caso.

Prompt complejo (o proyectos) para un uso reflexivo de la IA

• Deseo que actúes como un tutor que ayuda a reflexionar. Sintetiza y aclara brevemente la posición que acabo de expresar. Formula dos preguntas mayéuticas: una principal y otra relacionada que profundice en su sentido. Cuando te haga preguntas abiertas, responde de manera tentativa, ofreciendo posibles interpretaciones. Añade una o dos ideas de ampliación (conceptos, autores o referencias) que puedan enriquecer el tema. No escribas el trabajo en mi lugar.

3. Respuesta estructurada de la IA

Si utilizamos un prompt complejo como el descrito anteriormente, la IA responderá ofreciendo tres tipos de aportaciones. En primer lugar, una paráfrasis o clarificación de lo expresado por el interlocutor, que le ayuda a ver con mayor precisión qué está diciendo y, a menudo, a hacer avanzar la idea o a iluminar su núcleo central (por ejemplo: «Si te entiendo bien, lo que te preocupa es…»). En segundo lugar, la formulación de preguntas o la propuesta de respuestas provisionales que mantengan viva la reflexión y abran caminos que el interlocutor pueda explorar (por ejemplo: «¿Qué cambiaría si interpretaras este hecho desde otra perspectiva?»). Y, en tercer lugar, la sugerencia de conceptos, marcos teóricos o autores que pueden contribuir a profundizar en el tema (por ejemplo: «Este planteamiento recuerda la noción de… según…»). Este tipo de respuesta permite que la IA actúe como un interlocutor reflexivo y no como una simple generadora de textos o soluciones.

Ejemplo de respuesta estructurada de la IA

Ante una hipotética formulación del interlocutor sobre la libertad y la responsabilidad, la IA podría intervenir del siguiente modo:

• Si te sigo bien, el conflicto que te interesa es la tensión entre libertad individual y responsabilidad colectiva, especialmente cuando las decisiones de una persona pueden afectar al bienestar de la comunidad. Estás intentando aclarar qué principio debería tener prioridad en situaciones límite.
• Me pregunto: ¿hasta qué punto crees que la libertad puede ejercerse sin considerar las consecuencias sobre los demás? Y, ligado a ello, ¿qué ocurriría si invirtiéramos la perspectiva y situáramos en el centro la vulnerabilidad compartida en lugar de la autonomía individual?
• Una pista que puede ayudarte: Isaiah Berlin distingue entre libertad “negativa” (no interferencia) y “positiva” (capacidad real de actuar), lo que complica la idea de libertad absoluta. Y Alasdair MacIntyre recuerda que los seres humanos somos seres dependientes e insertos en tramas sociales, de modo que nuestras decisiones nunca son estrictamente individuales. Tal vez estos dos enfoques puedan ofrecerte elementos para pensar el conflicto con mayor matiz.

4. Integración y respuesta del interlocutor

Después de cada intervención de la IA, es esencial que el interlocutor dé un paso activo: valorar qué le resulta útil, qué conviene matizar o rechazar, qué nuevas preguntas se abren y hacia dónde desea continuar. Esta intervención humana es la que convierte el diálogo en un proceso verdaderamente reflexivo, pues integra lo nuevo que se ha adquirido y orienta la dirección que tomará la conversación.

5. Iteración del diálogo

Este ciclo —demanda abierta a la IA, respuesta orientadora e integración activa por parte del interlocutor— puede repetirse tantas veces como sea necesario. Cada nuevo intercambio permite profundizar un poco más y afinar progresivamente el juicio. Es en esta dinámica iterativa donde el proceso adquiere verdadera profundidad y donde la IA se convierte en un apoyo efectivo para el pensamiento.

Conviene advertir, no obstante, que el uso reflexivo de la IA no está exento de riesgos. Puede generar una falsa sensación de profundidad, favorecer una dependencia excesiva del diálogo con la máquina o diluir la responsabilidad del sujeto si no existe, como veremos más adelante, una integración activa de lo trabajado. Precisamente por ello, el papel del interlocutor humano es irrenunciable y constituye la condición para que el diálogo con la IA resulte verdaderamente formativo.

6. Preguntas cerradas puntuales

En algunos momentos del proceso puede resultar útil que el interlocutor formule una pregunta cerrada con el fin de aclarar una idea, definir un concepto, identificar a un autor relevante u obtener un dato concreto que permita sostener o afinar la reflexión. Ante este tipo de demandas puntuales, la IA puede aportar información acotada y precisa cuando resulta necesaria para dar solidez al razonamiento.

Ejemplo de pregunta cerrada puntual

• Interlocutor: Recuerdo que algún autor hablaba de la diferencia entre “libertad negativa” y “libertad positiva”. ¿Puedes decirme quién lo teorizó y en qué consiste cada una?
• IA (respuesta informativa puntual): Estas nociones proceden de Isaiah Berlin. La libertad negativa hace referencia a la no interferencia de los demás, mientras que la libertad positiva alude a la capacidad efectiva de actuar según los propios proyectos. (En algunos casos, la respuesta puede ser más extensa y contener más información y, si es necesario, el interlocutor puede formular una nueva pregunta cerrada de ampliación).
• Interlocutor (integración): De acuerdo, esto me sirve para ver que mi enfoque inicial del conflicto estaba demasiado centrado en la libertad negativa. Necesito revisar mi posición.

7. Momentos de síntesis

Los momentos de síntesis desempeñan un papel mucho más relevante del que a menudo se les atribuye. De manera periódica, el interlocutor puede solicitar —o la IA puede proponer espontáneamente— un resumen de lo que se ha ido trabajando. Este paso permite detener el flujo del diálogo, volver la mirada atrás y reconocer en qué se ha avanzado, qué cuestiones permanecen abiertas y qué líneas de pensamiento se han ido consolidando. Las síntesis ayudan a organizar el proceso, a recuperar ideas que pueden haber quedado dispersas, a relacionar aportaciones que inicialmente no parecían conectadas y a identificar transformaciones en la propia comprensión.

Ejemplo de momento de síntesis

• IA: «Hasta ahora hemos identificado tres ideas clave: en primer lugar, que tu lectura inicial del conflicto priorizaba la libertad individual; en segundo lugar, que han aparecido elementos que apuntan a la importancia de la vulnerabilidad compartida; y, en tercer lugar, que la aportación de Berlin y MacIntyre te ha ayudado a matizar tu posición. Si te parece, podemos explorar cuál de estas líneas deseas desarrollar ahora».

8. Reconocer lo aprendido y cómo ha ayudado la IA

En una fase avanzada del proceso reflexivo resulta especialmente útil que el interlocutor elabore una breve valoración personal sobre lo que ha aprendido y sobre la manera en que el diálogo con la IA ha contribuido a ese aprendizaje. Este paso ayuda a hacer explícitos los aprendizajes alcanzados, a darles forma y a reconocer el papel que la interacción con la IA ha desempeñado en el propio proceso de pensamiento.

Ejemplo de toma de conciencia de los aprendizajes

• Interlocutor: En este proceso me he dado cuenta de que mi primera lectura del problema era demasiado superficial. Las preguntas formuladas por la IA me han ayudado a identificar los supuestos que la sostenían y a considerar perspectivas que no había tenido en cuenta. También he descubierto autores e ideas que desconocía y que me han permitido situar mejor el tema. Ahora dispongo de una comprensión más matizada y sé qué aspectos me gustaría seguir explorando.

9. Redacción final del texto

De acuerdo con el contexto de trabajo en el que se haya inscrito el diálogo reflexivo con la IA, el proceso se completa con la redacción de un texto —o con la revisión en profundidad del texto inicial— que integre todo lo que se ha ido elaborando a lo largo del proceso. Este texto puede adoptar formas diversas: un ensayo breve, una entrada de diario de campo, una memoria de prácticas o una respuesta razonada a una cuestión teórica. Es en este momento cuando el proceso reflexivo cristaliza y se convierte en conocimiento propio.

En cualquier caso, este protocolo no pretende ser la única manera de trabajar con la IA de forma reflexiva. Al contrario, puede dar lugar a múltiples concreciones, adaptadas a la edad del alumnado, a la materia, al tipo de tarea o a la intencionalidad formativa de cada situación. Lo importante no es seguirlo de manera mecánica, sino preservar su espíritu: hacer de la IA una mediación que abra preguntas, enriquezca la comprensión y ayude a elaborar un pensamiento más profundo y autónomo. Si se logra este propósito, la IA deja de ser únicamente una herramienta eficiente para la realización de tareas y se convierte en un compañero de diálogo que, como mediación pedagógica, amplía nuestra capacidad de comprender y de dar sentido a lo que hacemos.