Un explicador en lenguaje sencillo del preprint Descomponiendo la agencia, aislando la responsabilidad: Cultivando lo que no se puede delegar en el aprendizaje asistido por IA (Tomita, 2026).
Preprint: https://osf.io/preprints/edarxiv/hvbfe*
(Versión en japonés 日本語解説: *https://researchmap.jp/ketomy/others/54141521
Cuando un sistema puede planificar un ensayo, redactarlo, revisarlo y explicar su propio razonamiento a pedido, una pregunta que solía ser retórica se vuelve inevitable: cuando la IA puede hacer el trabajo, ¿qué queda para que el aprendiz origine?
Las instituciones han respondido mayormente de dos maneras: prohibir las herramientas para proteger las capacidades, o admitir las herramientas y esperar que las capacidades sobrevivan. Ambas respuestas tratan la agencia como una cantidad única que la IA amenaza o no. Este artículo argumenta que esta es la forma incorrecta de plantear el problema. La agencia no es una sola cosa. Una vez que la descompones con el corte adecuado, la mayor parte resulta ser entrenable, apoyable o distribuible entre sistemas humano-IA, y un pequeño remanente preciso resulta no ser una capacidad en absoluto.
Un corte diferente: por delegabilidad, no por psicología
Las formas clásicas de descomponer la agencia la cortan por función psicológica (Bandura, 2001) o por orientación temporal (Emirbayer y Mische, 1998). Ambas son buenas para sus propias preguntas. Ninguna fue construida para la pregunta que la IA ahora impone. Así que este artículo corta en un eje diferente — delegabilidad — definido por una sola prueba: ¿qué sucede cuando intentas entregar cada parte?
Tres componentes surgen.
- Dirección — hacia lo que el aprendiz está orientado: el compromiso evaluativo que hace que algún problema sea suyo en lugar de meramente asignado.
- Impulso, en dos capas — impulso general (energía y nivel de actividad similares a un rasgo) e impulso motivacional (la fuerza similar a un estado hacia un objeto particular).
- Modo — el patrón característico en el que ese impulso se mueve a través del temperamento de un aprendiz: si uno típicamente crea, conecta, critica o mantiene. El aprendiz que afina cualquier borrador que se le ponga enfrente pero no origina ninguno no tiene baja agencia; está operando en un solo modo.
Estos son contenedores de clasificación para un análisis de delegabilidad, no una nueva psicología. El punto es lo que sucede cuando cada uno se enfrenta a la prueba.
La mayor parte se clasifica limpiamente
Tabla 1. Agencia del aprendiz bajo el eje de delegabilidad.
Ejecuta la prueba y la mayor parte de la agencia se clasifica: el impulso general es seleccionable y apoyable; el modo es entrenable y apoyable — la IA puede andamiar directamente los modos más débiles (redactar para que el crítico tenga un objeto, estructurar para que el conector tenga materiales), lo que lo convierte en la entrada menos disputada; el impulso motivacional es convertible a partir del impulso general.
Solo la dirección se resiste — pero la precisión importa. Lo que se resiste no es el suministro de direcciones candidatas. Las propuestas son baratas: un maestro puede sugerir diez, una IA puede generar cincuenta a pedido, y ambas tienen un papel legítimo en ampliar lo que un aprendiz encuentra. Lo que no se puede entregar es la apropiación. Una dirección propuesta se convierte en propia del aprendiz — o no — a través de un proceso que el proponente no controla, y la diferencia entre una dirección instalada y una apropiada es conductualmente visible: el cumplimiento sigue la atención del supervisor; el compromiso no. La teoría de la autodeterminación ofrece apoyo convergente para esta distinción desde otro ángulo: las metas propuestas externamente se integran, en lugar de meramente cumplirse, solo bajo condiciones que son tanto relacionales como informativas (Ryan y Deci, 2000).
En la presente descomposición, esto reivindica la visión distributiva de la agencia (Cukurova, 2026) para exactamente estos componentes: andamios de planificación, apoyo para el impulso general, herramientas de ampliación de modos, la arquitectura de mantenimiento alrededor de una motivación existente — todo se distribuye genuinamente entre configuraciones humano-IA. El artículo no es un rechazo de la agencia distribuida. Es una restricción sobre lo que la distribución puede explicar. Los relatos de distribución tienen razón sobre lo que se distribuye — y guardan silencio sobre lo que no.
El remanente que nunca fue un componente
Figura 1. Uno tiene componentes; el otro se encuentra en la responsabilidad de responder.
Cuando la clasificación termina, queda algo que nunca estuvo en la lista — y no es un cuarto componente. Es una relación: responsabilidad de responder, la posición no transferible de tener que responder por un juicio, ante alguien con derecho a preguntar. (En educación, responsabilidad de responder también tiene un linaje bajtiniano; el sentido usado aquí es más estrecho y darwalliano — la posición de responder ante alguien con derecho a preguntar.)
El artículo fundamenta esto de manera segunda-personal, y el préstamo debe marcarse con precisión. De Darwall (2006) toma la estructura de la dirección segunda-personal: las afirmaciones y demandas se hacen de persona a persona, y ser responsable de responder es ser quien puede ser llamado a responder. Lo que se toma prestado es esa estructura de dirección. Lo que es original aquí es la extensión — llevarla de la conducta (el propio tema de Darwall) a la garantía de un juicio: que un juicio evaluativo, no menos que una acción, requiere un portador que pueda ser interpelado, desafiado y que deba responder.
Una asimetría en el relato de Darwall se lee aquí como decisiva. El lado de la reclamación permite explícitamente la representación — un fideicomisario puede exigir en nombre de otro, un tercero puede indignarse por una víctima. No aparece un proxy paralelo en el lado de la respuesta: las expresiones naturales de la culpa son la confesión, la disculpa y el reproche auto-dirigido. El artículo toma esta asimetría como la articulación sobre la que gira el argumento: responder no puede hacerse en nombre del aprendiz.
Dos distinciones evitan que esto se difumine con ideas vecinas:
- Rendición de cuentas vs. responsabilidad de responder. La rendición de cuentas es institucionalmente asignable: puede difundirse, auditarse y reasignarse. La responsabilidad de responder es relacional y está indexada a la persona: la garantía de un juicio permanece anclada en el agente particular que debe responder (Tomita, 2026b).
- Autoridad vs. posición. Esta posición corre en la dirección opuesta a la autoridad del agente de IA examinada por Xing et al. (2026). En el presente relato, la autoridad es conferida por el aprendiz y sigue la competencia percibida, mientras que la posición es retenida por quien juzga y sigue la responsabilidad de responder. Al agente se le puede conceder más autoridad sin adquirir por ello posición.
Por qué la IA no puede ocupar esa posición — y por qué esto no es una afirmación de capacidad
Un estafador hábil tiene dirección en abundancia y no responde ante nadie — hasta que se le obliga. La salvedad es el punto: un estafador humano puede ser obligado a responder; esa misma susceptibilidad — a ser interpelado, desafiado, retenido — es competencia segunda-personal en acción. La salida de un sistema de IA actual no puede ser obligada a responder en este sentido: nada se le puede quitar, ningún compromiso propio está en juego, y un auto-reproche programado sería inútil. La diferencia no es de grado a lo largo de ninguna dimensión componente. Es la diferencia entre negarse a una relación y ser incapaz de ocupar una.
Dos malas interpretaciones deben descartarse:
- No es una afirmación de capacidad de tarea. Ninguna acumulación de capacidad de planificación, redacción, explicación o auto-monitoreo por sí sola establece una posición segunda-personal — las nociones segunda-personales de Darwall (autoridad, reclamo válido, razón segunda-personal y responsabilidad-hacia) forman un círculo interdefinible al que no se puede entrar desde fuera. La pregunta relevante es si un sistema puede entrar en la relación de dirección y respuesta, no cuántas tareas puede realizar. El artículo no decide si un sistema futuro podría adquirir competencia segunda-personal; descarta la capacidad sola como un atajo. El límite sigue a la competencia, no al sustrato.
- No es elitismo. La responsabilidad de responder no la tienen unos pocos talentosos. Un residente tiene la posición de responder desde el primer día de licencia; un estudiante la tiene desde el momento en que se presenta un trabajo bajo su propio nombre. Lo que la formación construye no es la posición sino la competencia para ocuparla bien.
También hay un borde práctico en la otra dirección: la delegación acrítica no deja intacto el lado del aprendiz — puede debilitar el compromiso en la planificación, el monitoreo y la evaluación bajo una dependencia intensa (Fan et al., 2025). Por eso la prescripción trata la delegación como algo que debe moldearse, no meramente permitirse.
De dónde viene la dirección
Si la dirección no puede instalarse, ¿de dónde viene? El artículo propone un mecanismo escueto en tres movimientos: el encuentro encarnado con un poseedor de un problema precipita la cristalización del compromiso evaluativo; la dirección cristalizada luego convierte el impulso general en impulso motivacional. Cada movimiento nombra una condición, no una garantía.
La medicina ha ejecutado este diseño durante un siglo. El internado clínico canaliza a los estudiantes a través de pacientes con la premisa explícita de que la dirección hacia el cuidado se forma al lado de la cama, no se instala en el aula. El modelo puede servir como heurística de diseño siempre que un plan de estudios pueda crear un contacto sostenido, temprano y encarnado con las personas que tienen los problemas.
Una prescripción en dos etapas
La estructura de dos capas produce una prescripción en dos etapas, y las etapas no deben fusionarse.
Etapa uno — para todo lo que la descomposición puede ubicar.
- Una brújula diagnóstica. La Brújula de Aprendizaje 2030 de la OCDE colocó la agencia en el centro de cómo los aprendices navegan un mundo incierto, pero apunta una dirección a viajar en lugar de resolver esa dirección en partes que un educador pueda leer (OCDE, 2019). Esta etapa proporciona el segundo tipo: lee la dirección, el impulso general, el impulso motivacional y el modo de un aprendiz por separado, contra la clasificación de delegabilidad, en lugar de sumarlos en una sola "aptitud". No necesita nueva psicometría — solo instrumentos existentes leídos de manera diferente. Una reserva es constitutiva, no cautelar: la brújula lee solo lo que puede externalizarse. La responsabilidad de responder no aparece en ninguna aguja, y una brújula que afirmara puntuarla reintroduciría la misma confusión que este artículo diagnostica. Ejemplo práctico. Un aprendiz se presenta como "desmotivado". La brújula desagrega: impulso general alto (el mismo estudiante está animado en otro lugar), dirección ausente, modo predominantemente crítico. Esto no es un déficit de motivación sino un estado de pre-cristalización — un motor fuerte sin objeto — y la palanca es la exposición a encuentros, no la exhortación. La brújula también reemplaza encuentra tu propósito (una demanda binaria que mayormente paraliza) con observa tus propios gradientes, algo que un aprendiz en pre-cristalización realmente puede hacer.
- Ingeniería de encuentros. Si el encuentro precipita la dirección, los planes de estudio pueden diseñarse para la densidad de encuentros — contacto estructurado con poseedores de problemas, temprano y encarnado, antes de que la competencia lo "justifique" convencionalmente.
- Guardarraíles de IA. Configura la IA para que la delegación elimine barreras sin sustituir al aprendiz. Pero nótese el límite: el diálogo con una IA, por bien configurado que esté, no cultiva la responsabilidad de responder — el sistema puede obtener compromisos, pero no puede ser aquel ante quien el aprendiz responde. Los guardarraíles sirven a la etapa uno. No sustituyen a la etapa dos.
Etapa dos — para lo que la etapa uno no puede alcanzar.
La responsabilidad de responder crece solo dentro del intercambio segunda-personal: ser cuestionado, responder y asumir la respuesta. La función irremplazable del educador — aquella que ninguna configuración de herramientas absorbe — es ser la otra persona: preguntarle al aprendiz ¿cuál es tu evaluación? y hacerle responsable de lo que dice. La supervisión clínica siempre ha funcionado así — el residente responde, caso tras caso, ante alguien con derecho a preguntar, y así es como se construye la competencia para responder sobre una posición que estuvo allí desde el principio.
Esto está estructuralmente fundamentado, no es nostálgico. Utilizando el modelo SECI de Nonaka y Takeuchi (1995), Tomita (2026b) argumenta que cuando la IA acelera la externalización y combinación del conocimiento, los procesos limitantes efectivos se desplazan hacia la socialización e internalización — y la socialización, donde los compromisos evaluativos se cuestionan y revisan entre personas, es precisamente el sitio segunda-personal. Las condiciones relacionales que la teoría de la autodeterminación encontró necesarias para la internalización apuntan en la misma dirección (Ryan y Deci, 2000). La configuración híbrida humano-IA es el recipiente adecuado, y la etapa uno lo llena; pero dentro de cualquier configuración, la parte que responde es el humano en ella, no la configuración.
A qué se reduce esto
Entonces, la respuesta a qué queda para el aprendiz es de dos tipos, y mantenerlos distintos es la disciplina central del artículo:
- Dirección — un componente que resiste la instalación pero cede al encuentro.
- Responsabilidad de responder — no un componente en absoluto, sino la posición en la que un aprendiz responde ante alguien por un juicio.
La IA cambia la economía de todo alrededor de esa relación, eliminando la carga de externalización tanto de la enseñanza como del aprendizaje. Lo que no cambia es la relación misma: quién debe responder, y ante quién. La posición del educador se aclara así, no se disminuye — diseña los encuentros, configura las herramientas, lee la brújula; y luego sé la persona ante quien el aprendiz responde.
La IA elimina la carga de externalización de la educación; lo que no puede eliminar es la otra persona.
La educación en la era de la IA no es la defensa de las tareas humanas contra la automatización. Es el cultivo de lo que nunca fue una tarea.
Cómo encaja esto en un marco más amplio
Esta es la tercera pieza en una línea de trabajo sobre lo que la IA comprime y lo que no. La primera separó el costo de externalización (lo que la IA elimina) de la especificación — el juicio de dominio que la asistencia de IA no proporciona por sí sola en los dominios objetivo del marco (Tomita, 2026a). La segunda resolvió la especificación en componentes de hecho (Sein) y cargados de valor (Sollen) y ubicó un límite de legitimidad de la delegación — la línea más allá de la cual la IA puede generar resultados pero no puede ser la fuente de su legitimidad (Tomita, 2026b). Esta abre la variable que esos artículos mantuvieron constante — el aprendiz — y encuentra, en el borde humano, una relación en lugar de una cantidad. El operador es constante; el concepto en disputa cambia.
Referencias (sustanciales; lista completa en el preprint)
El preprint desarrolla el argumento anti-circularidad, los límites probatorios del modelo de mecanismo y las salvedades institucionales omitidas en este relato más breve.
- Bandura, A. (2001). Social cognitive theory: An agentic perspective. Annual Review of Psychology, 52, 1–26.
- Cathcart, S., Priestley, M., Priestley, A., & Rushton, E. A. C. (2026). Unravelling agency. Review of Education, 14(1), e70131.
- Cukurova, M. (2026). Agency as a system property in human–AI interaction in education. British Journal of Educational Technology, 57(4), 1065–1070.
- Darwall, S. (2006). The second-person standpoint: Morality, respect, and accountability. Harvard University Press.
- Emirbayer, M., & Mische, A. (1998). What is agency? American Journal of Sociology, 103(4), 962–1023.
- Fan, Y., et al. (2025). Beware of metacognitive laziness. British Journal of Educational Technology, 56(2), 489–530.
- Nonaka, I., & Takeuchi, H. (1995). The knowledge-creating company. Oxford University Press.
- OECD. (2019). OECD Learning Compass 2030: A conceptual learning framework.
- Ryan, R. M., & Deci, E. L. (2000). Self-determination theory and the facilitation of intrinsic motivation. American Psychologist, 55(1), 68–78.
- Tomita, K. (2026a). Domain-native development: A Mekiki framework for AI-assisted knowledge work [Preprint]. SocArXiv.
- Tomita, K. (2026b). Philosophy as cognitive assay [Preprint]. SocArXiv.
- Xing, W., et al. (2026). Unveiling interaction patterns between students and a generative AI teachable agent. British Journal of Educational Technology, 57(4), 896–923.
- Zimmerman, B. J. (2000). Attaining self-regulation: A social cognitive perspective. In Handbook of self-regulation (pp. 13–39). Academic Press.
P.D. Este explicador es denso, y el artículo detrás de él es aún más denso. Siéntete libre de que una IA lea cualquiera de los dos contigo — resumir, traducir, desglosar. Eso es exactamente el tipo de externalización que la IA debería quitarte de encima. La IA también puede probar el argumento: verificar la lógica, sacar a la luz contraejemplos, sopesar la evidencia. Lo que no puede hacer es decidir, por ti, si aceptarlo. Tomar el argumento como justificado, y respaldarlo, sigue siendo tuyo.
