En el mundo académico, un fenómeno se ha vuelto cada vez más visible en los últimos dos o tres años: los estudiantes leen, pero no retienen. Son capaces de avanzar sin dificultad por un artículo de ocho párrafos, especialmente si está fragmentado con subtítulos y formatos que facilitan el consumo rápido. Sin embargo, cuando se trata de un texto denso de veinte páginas, sin imágenes, sin navegación por fragmentos, con un argumento que se construye lentamente, sostener la atención y, sobre todo, transformar esa lectura en comprensión duradera parece convertirse en una capacidad cada vez más escasa.
Quizá el problema no sea cuánto leen los estudiantes, sino en qué tipo de entornos han aprendido a prestar atención.
Hace más de una década, Tristan Harris, exdiseñador de Google y fundador del Center for Humane Technology, empezó a advertir sobre una lógica que hoy atraviesa gran parte de la experiencia digital: la economía de la atención, las plataformas no monetizan contenidos; monetizan tiempo humano, permanencia y capacidad de respuesta. Para sostener ese modelo, los algoritmos compiten de forma permanente contra cualquier estímulo alternativo que pueda desviar la mirada del usuario. El resultado es un entorno diseñado para premiar la inmediatez y penalizar la espera, donde captar atención importa más que cultivar comprensión.
TikTok no inventó este problema, pero probablemente lo llevó a una de sus expresiones más refinadas. Su sistema de recomendación, hoy replicado por Instagram Reels, YouTube Shorts y otras plataformas, no solo identifica preferencias: aprende continuamente qué estímulos mantienen la atención y cuáles provocan abandono. Cada interacción, cada pausa y cada desplazamiento rápido funcionan como señales para ajustar la siguiente pieza de contenido. La hiperpersonalización deja entonces de ser solo una experiencia cómoda; se convierte en un entorno que reduce progresivamente la tolerancia a la espera, a la complejidad y al esfuerzo cognitivo sostenido. Sostener la atención sobre algo difícil hasta comprenderlo parece convertirse cada vez menos en una capacidad natural y más en una habilidad que debe entrenarse.
Hace años, la neurocientífica cognitiva Maryanne Wolf advirtió que la lectura profunda no es una capacidad automática del cerebro humano, sino una habilidad que debe cultivarse. Los circuitos cognitivos necesarios para comprender textos complejos, inferir significados o sostener atención prolongada se construyen lentamente mediante práctica reiterada. Esa arquitectura, según Wolf, está bajo presión. No porque leamos menos, sino porque los entornos digitales están moldeando formas distintas, y potencialmente más superficiales, de procesar la información.
Lo que distingue este momento de advertencias anteriores es la escala y la velocidad. Una generación que creció con YouTube hacia 2010 todavía conservaba espacios de aburrimiento no intervenido: el viaje en bus, una fila larga, una tarde sin plan. Esos intervalos, lejos de ser improductivos, eran momentos en los que la mente divagaba, ensayaba ideas o aprendía a tolerar la ausencia de estímulo inmediato. La hiperpersonalización actual, reforzada ahora por sistemas de IA capaces de anticipar necesidades y responder con una inmediatez inédita, está reduciendo progresivamente esos espacios. Cada vez quedan menos “momentos vacíos”.
No hay espera que no pueda anestesiarse con unos segundos más de contenido digital. Y una mente que nunca espera también podría perder parte de su capacidad para imaginar, asociar o profundizar.
Para las universidades, este no es un problema de hábitos individuales ni algo que pueda resolverse con más recomendaciones sobre concentración. Es un problema de diseño institucional. Una universidad que sigue evaluando con exámenes de síntesis compleja, exigiendo tesis extensas o asumiendo que sostener un argumento sofisticado durante noventa minutos es una competencia básica podría estar operando con una hipótesis cada vez menos segura: que las capacidades cognitivas sobre las que se construyó buena parte de la educación superior siguen desarrollándose del mismo modo en estudiantes expuestos desde edades tempranas a ecosistemas diseñados para fragmentar la atención.
En este contexto, las universidades tendrán que decidir deliberadamente qué capacidades cognitivas desean preservar, reconstruir o entrenar frente a un entorno que empuja en dirección opuesta.
Existen señales de que estas capacidades pueden entrenarse y recuperarse. En 2023, la Biblioteca Carlos Larreátegui Mendieta de la UDLA impulsó un programa de fomento lector con talleres, encuentros con escritores y extensión bibliotecaria que llevó libros a aulas y espacios administrativos. Los préstamos de libros de interés general pasaron de 68 en 2022 a más de 2500 en 2024 y 2025. El dato no demuestra una solución definitiva, pero sí recuerda algo importante: las prácticas lectoras siguen siendo moldeables cuando las instituciones deciden intervenir deliberadamente.
Quizá la IA generativa, frecuentemente presentada como amenaza para la autonomía intelectual, no sea aquí el riesgo más inmediato. Si un estudiante encuentra cada vez más difícil sostener la atención frente a un texto complejo, el desafío antecede a ChatGPT. Es más profundo y estructural, y ninguna política institucional sobre uso ético de IA bastará para resolverlo.
Tal vez el desafío más incómodo para los líderes académicos no sea decidir cómo responder al uso estudiantil de IA. El verdadero interrogante aparece cuando algunos estudiantes encuentran cada vez más difícil trabajar sin ella, no necesariamente por falta de esfuerzo, sino porque han pasado años en entornos que reducen las oportunidades para desarrollar una práctica cada vez más escasa: permanecer a solas con una idea el tiempo suficiente hasta convertirla en pensamiento propio. (O)
