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| Creado con Copilot |
En colaboración con Mercedes Leticia Sánchez Ambriz
El auge de la inteligencia artificial generativa ha
revolucionado la manera en que estudiantes, docentes e investigadores
interactúan con la información. Sin embargo, esta transformación está trayendo
consigo una problemática silenciosa: el traslado de la cultura del "copiar
y pegar" al uso de prompts. Plataformas como ChatGPT, Poe, Gemini o
Perplexity han sido celebradas por su potencial para apoyar procesos educativos
y creativos; no obstante, el uso indiscriminado y acrítico de instrucciones
replicadas —extraídas de redes sociales o tutoriales— reproduce formas
superficiales de interacción que inhiben el pensamiento reflexivo y autónomo.
A partir de su
liberación han proliferado diversas plataformas digitales. Por ejemplo, el sitio web Prompt Engineering Guide ofrece una
recopilación extensa de técnicas y enfoques relacionados con la ingeniería de prompts . Asimismo, se han publicado numerosos artículos académicos que
abordan este tema desde distintas perspectivas o incluso en redes
sociales.
Esta abundancia de recursos refleja un creciente
interés en la comunidad por optimizar la interacción con modelos de lenguaje.
No obstante, también plantea preocupaciones sobre la posible perpetuación de
prácticas como el "copiar y pegar" sin una comprensión profunda del
funcionamiento de estos modelos. Esta práctica es muy similar a la de copiar la
información acríticamente, como sucede desde antes de las herramientas de IA. En
otras palabras se está trasladando la práctica cotidiana del copiado a los
prompts.
Desde la pasada década se viene advirtiendo sobre los
riesgos de una superficialidad cognitiva en la era digital, donde la facilidad
de acceso a la información puede disminuir la profundidad del pensamiento crítico.Carr
(2011)
En este contexto, se destaca la necesidad urgente
de promover la AI-alfabetización, que no es solo el empleo de las herramientas.
Zawacki-Richter et al. (2020) enfatizan la importancia de integrar marcos
pedagógicos que fomenten el pensamiento crítico y la formación docente en el
uso de herramientas de IA. Esto implica no solo enseñar a utilizar prompts,
sino también a comprender y dialogar con los algoritmos de manera reflexiva y
ética.
Urge promover un diálogo con el algoritmo que estimule la construcción de
conocimiento. En vez de escribir y refinar prompts como una forma de
pensar en voz alta, muchos usuarios optan por copiar fórmulas sin comprender su
estructura, propósito ni implicaciones éticas. Esto no solo limita el potencial
educativo de la IA, sino que perpetúa una lógica instrumental que refuerza lo
que autores como Carr (2011)
denominan la “superficialidad cognitiva” de la era digital.
Frente a este escenario, la AI-alfabetización debe promover competencias para dialogar con algoritmos, interpretar
sus respuestas, evaluar críticamente sus sesgos y formular indicaciones
alineadas con objetivos reflexivos. Como señalan Zawacki-Richter et al. (2020), la integración efectiva de la IA en
contextos educativos requiere marcos pedagógicos que acompañen su
implementación con pensamiento crítico y formación docente.
En otras palabras, no se trata solo de saber
usar prompts, sino
de aprender a pensar con ellos, desde ellos y más allá de
ellos. Esto implica convertir el proceso de elaboración de prompts en un ejercicio
metacognitivo, donde el usuario reflexiona sobre lo que quiere obtener, por qué
lo necesita y cómo puede lograrlo éticamente.
Para ello, es fundamental incorporar
estrategias pedagógicas que fomenten una relación crítica y creativa con la
inteligencia artificial. Por ejemplo, diseñar actividades donde los estudiantes
comparen los resultados de distintos prompts
para analizar cómo pequeñas variaciones en la redacción generan cambios en la
respuesta; o solicitar que justifiquen la estructura de sus prompts en función de
objetivos cognitivos (recordar, analizar, evaluar, crear).
También sería útil promover la co-construcción
de prompts en
equipos, generando discusiones sobre claridad, sesgo y pertinencia, así como
establecer procesos de revisión y mejora iterativa, donde el prompt no sea un punto de
partida definitivo, sino un borrador sujeto a evaluación y refinamiento.
Otra idea es la de hacer que la IA guíe sus
respuestas a partir de las preguntas, en una especie de conversación guiada, y
el resultado final sea un prompt elaborado en conjunto, único para cada situación.
Es decir, convertir a la IA en una herramienta de trabajo colaborativo y no en
el espacio para pegar los prompts de otros.
Finalmente, fomentar la escritura reflexiva en
torno al uso de IA —por ejemplo, mediante bitácoras de aprendizaje o rúbricas
de autoevaluación— puede fortalecer la capacidad de dialogar críticamente con
los algoritmos, en lugar de usarlos como atajos automáticos para producir
respuestas sin comprensión.
Referencias
Carr, N.
(2011). The Shallows: What the Internet is Doing to Our Brains. W. W.
Norton & Company.
Prompt Engineering Guide. (s.f.). Recuperado de https://www.promptingguide.ai/
Prompt Engineering Guide: Papers. (s.f.). https://www.promptingguide.ai/papers
Zawacki-Richter,
O., Marín, V. I., Bond, M., & Gouverneur, F. (2020). Systematic review of
research on artificial intelligence applications in higher education – where
are the educators? International Journal of Educational Technology in Higher
Education, 17(1), 1–27. https://doi.org/10.1186/s41239-020-00200-2
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