El Viejo y el mar como simulador de toma de decisiones con inteligencia artificial en educación superior

Pero el hombre no está hecho para la derrota —dijo—. Un hombre puede ser destruido, pero no derrotado (Santiago, el pescador)

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En colaboración con Mercedes Leticia Sánchez Ambriz

Soy un gran admirador de la obra de Ernest Hemingway, y recientemente volví a leer “El Viejo y el mar”, ambientada en Cojímar, un pueblo de La Habana, en el que el escritor solía atracar su yate Pilar. La idea de esta novela radica en la perseverancia, el oficio de pescador y la dignidad de no ser derrotado. En un contexto pedagógico, también se puede leer como un laboratorio de decisiones: cada avance del personaje principal ocurre tras elegir un rumbo, ajustar una táctica, administrar recursos limitados, sostener una meta y aceptar pérdidas sin abandonar el criterio de su vida.

Esa estructura es útil para resolver un problema real en educación superior: muchos estudiantes y profesores emplean la inteligencia artificial de modo superficial, con preguntas rápidas y aceptación automática de respuestas, sin un proceso de decisión que controle calidad, pertinencia y validez. La propuesta de este artículo es trabajar la obra como un simulador narrativo de decisiones mediadas por IA, donde el texto actúa como escenario, el estudiante como decisor y la IA como apoyo instrumental sometido a verificación. Esta idea puede ser útil para cualquier otro tipo de lectura.

Lo que se persigue no es “literaturizar” la IA, sino convertir una obra literaria en una secuencia formativa que entrene competencia como las de plantear problemas, formular preguntas, seleccionar criterios, justificar opciones y evaluar resultados. Ese entrenamiento se alinea con el enfoque histórico-cultural: la herramienta importa, pero lo decisivo es la mediación, la actividad guiada, el lenguaje como organizador del pensamiento y la construcción de autonomía.

El simulador narrativo: de la lectura al proceso de decisión mediada por IA

Para demostrar lo anterior, la idea de un simulador parte de una premisa didáctica simple: si una historia contiene decisiones encadenadas con consecuencias claras, entonces puede convertirse en un entorno de práctica. En El viejo y el mar, la cadena de decisiones es visible: la salida al mar tras una racha adversa, la elección de ir solo, la lectura de señales, el manejo de fuerza y fatiga, la administración de lo que se tiene y la respuesta a eventos inesperados. Cada uno de esos momentos puede traducirse a una competencia académica con IA: delimitar el problema, formular un prompt útil, fijar criterios de calidad, contrastar con evidencia y decidir el siguiente paso. Desde esta perspectiva, el estudiante deja de googlear con la IA y pasa directamente a trabajar con ella.

El simulador funciona cuando el profesor no pide “un análisis del libro”, “un resumen”, sino que plantea “situaciones de decisión”, obligando a documentar el razonamiento. El estudiante no escribe para alcanzar la calificación, escribe para mostrar control del proceso.

Un modo riguroso de implementarlo es convertir el relato en episodios decisionales. Cada episodio se trabaja con tres componentes: situación, decisión exigida, evidencia. La situación es un fragmento o un resumen breve del momento narrativo. La decisión exigida es una pregunta del tipo: ¿qué haría el estudiante y por qué?, con restricciones explícitas. La evidencia es doble: evidencia textual, para no inventar; y evidencia de salida de IA, para no obedecer ciegamente.

Ejemplo de episodio: el inicio del relato con una racha de mala suerte por parte de Santiago y la tensión entre experiencia y reputación. Restricción: No se permite usar la IA para “resolver” la interpretación, solo para proponer alternativas de decisión y sus riesgos. Decisión exigida: Qué información adicional debes buscar antes de actuar y cómo la conseguiría. Aquí se entrena una conducta clave: antes de preguntar, definir qué falta. La IA puede sugerir hipótesis, pero el estudiante debe decidir qué hipótesis son correctas según el texto.

Otro episodio: el momento en que Santiago reconoce límites materiales y se obliga a operar con lo disponible. Restricción: La IA solo puede usarse para generar opciones tácticas y criterios de selección, no para redactar la respuesta final. Decisión exigida: Cuál es su criterio principal de selección y cómo lo justifica. Aquí se entrenan criterios explícitos, una habilidad central en evaluación educativa: cuando el criterio no existe, la IA domina; cuando el criterio está formulado, la IA se vuelve útil y controlable. Si esto lo tomamos en cuenta en cada momento del empleo de la IA, estaríamos ganando la batalla contra el copiar y pegar.

Un tercer episodio: el tramo donde el logro se transforma en pérdida por factores externos (los tiburones). Restricción: el estudiante debe separar lo controlable de lo no controlable. Decisión exigida: ¿Qué parte del proceso modificarías si repitieras la tarea, y qué parte aceptarías como riesgo inherente? Esto entrena la metacognición: el estudiante aprende a evaluar su proceso, no solo su resultado. En el uso de IA, esa distinción es decisiva para evitar frustración y para evitar credulidad. Estos ejemplos se transforman en criterios de evaluación, útiles para estudiar esta obra de la literatura, como una de metodología de la investigación.

El simulador gana fuerza cuando el profesor introduce una bitácora de decisiones. No tiene que ser extensa, pero debe ser estricta. En cada episodio, el estudiante registra cinco elementos en texto corrido: qué quiso lograr, qué le preguntó a la IA, qué le respondió la IA, qué aceptó o rechazó y por qué, qué evidencia del texto usó para justificar. Ese registro convierte el uso de IA en un objeto evaluable y reduce el “copiar y pegar” porque el producto evaluado es el razonamiento, no la redacción final. Entonces, en vez de pedir el resumen de la obra o su opinión escrita en un papel, exija la bitácora de decisiones. Puede ser una tabla que se le entrega al estudiante para que la rellene.

Desde la taxonomía de Bloom, el simulador mueve al estudiante desde comprender hacia analizar, evaluar y crear. Comprender aparece cuando identifica qué ocurre en el episodio seleccionado. Analizar aparece cuando distingue variables y restricciones. Evaluar aparece cuando juzga la salida de la IA con criterios. Crear aparece cuando produce una decisión argumentada y una táctica propia.

Para sostener la exigencia académica, hay tres controles didácticos que suelen marcar la diferencia. El primero es la obligación de evidencias textuales: ninguna afirmación interpretativa puede quedar sin anclaje en el relato. El segundo es la auditoría de la IA: el estudiante debe señalar al menos un punto en que la IA exagera, asume o generaliza. El tercero es la reescritura humana: la respuesta final no puede parecer “voz de modelo”, debe mostrar elección, duda razonada y justificación.

La evaluación puede ser numérica sin complicarse. El profesor puede calificar con cuatro criterios breves o rúbricas, descritos en la consigna: calidad del planteamiento de la decisión, pertinencia del prompt y de la interacción con IA, solidez de la verificación con el texto y coherencia de la justificación final. En este enfoque, la nota no premia la elocuencia, premia el control metodológico. Esta metodología resuelve uno de los grandes dilemas que se presentan con el empleo de la IA: cuánto es de la IA y cuánto del estudiante.

Conclusión

Emplear El Viejo y el mar como simulador de decisiones mediadas por IA permite enseñar lo que más falta en el uso superficial de herramientas: criterio, verificación, justificación y autonomía. La obra ofrece un escenario cultural donde las decisiones tienen costo, y ese costo obliga a pensar. La IA funciona como instrumento para ampliar alternativas y anticipar riesgos, pero se mantiene bajo control pedagógico gracias a criterios explícitos y evidencia textual.

Al estudiante le puede pedir: “Trabaje tres episodios del relato (o cualquier otro libro) como simulación de decisiones; en cada episodio interactúe con IA solo para generar alternativas y riesgos; registre una bitácora breve de su decisión y justifíquela con evidencias del texto; entregue una decisión final escrita”. Con esa estructura, la lectura deja de ser comentario literario y se convierte en entrenamiento real de competencia para dialogar con IA sin perder el sentido crítico.

Pruebe este ejercicio con otro tipo de texto; lo importante es que el estudiante trabaje con la IA, pero de un modo controlado por él, entregando un trabajo con criterio propio.