PISA 2025: 5 causas capitales del desastre y 6 posibles soluciones

Imagen de 2016, explicando en ETB los resultados de PISA 2015 en prime time. Contexto del artículo: Hace más de 8 años que me jubilé con 65 años. Desde entonces me he centrado en otros temas, pero siempre he sido un educador. Comencé con 22 años, en 1975, como Profesor Titular de Didáctica de las Matemáticas y Ciencias Experimentales en la UPV-EHU. En 1985 pasé al Gobierno Vasco como responsable de Tecnología y Educación, y luego muchos años como responsable de Innovación Educativa. He escrito y divulgado mucho sobre PISA (posts aquí recogidos). En este primer artículo, he preferido apuntar medidas generales, a escala universal. Seguirá una entrada sobre el caso de la Comunidad Autónoma de Euskadi, con soluciones que siguen siendo oportunas, muchas de ellas como lo eran tras PISA 2015 (leer aquí). Tampoco en este texto he apuntado razones permanentes y obvias que diferencian en resultados de comprensión lectora a alumnado de la misma edad que estudia en comunidades bilingües respecto a monolingües, y más si es con idiomas tan distantes lingüísticamente.

Los resultados de PISA 2025, publicados el 8 de septiembre de 2026, nos han dejado anonadados. Era esperable el declive. porque confirma lo que ya se insinuaba en PISA 2018 y PISA 2022 (PISA 2021 no pudo realizarse por la pandemia), pero no en esa grado de pérdida de nuestras generaciones de infancia y juventud. Cae peligrosamente el rendimiento de los adolescentes de 15 años en lectura, matemáticas y ciencias ha seguido deteriorándose en buena parte del mundo rico. No se trata de un tropiezo puntual ni, según la propia OCDE, de un artefacto del instrumento. Es un cambio de época educativa, visible a la vez en el promedio de la OCDE, en España y, con particular intensidad, en el País Vasco.

PISA no mide “cultura general” ni fidelidad al currículo nacional. Mide la capacidad de aplicar conocimientos a problemas nuevos. Por eso su caída no es un dato administrativo: es un indicador de la capacidad cognitiva colectiva con la que una generación entra en la vida adulta, en un momento en que la inteligencia artificial y la complejidad informativa exigen precisamente lo contrario: atención sostenida, lectura de textos largos, razonamiento y perseverancia.

La pregunta útil no es quién tiene la culpa. Es qué ha cambiado en los estudiantes, en las familias, en el profesorado, en las aulas, en los sistemas y en la sociedad, y qué se puede corregir con evidencia, no con eslóganes. Repasamos, a continuación y con una extensión inhabitual, las principales causas de la bajada de resultados y algunas fórmulas clave para recuperar el aprendizaje requerido para un futuro incierto.

Hay momentos en los que una estadística deja de ser simplemente una estadística. Los resultados de PISA 2025, publicados por la OCDE el 8 de septiembre de 2026, constituyen uno de esos momentos. Más de 760.000 estudiantes de 91 países y economías han participado en esta evaluación internacional y el diagnóstico es inequívoco: el deterioro del rendimiento no afecta únicamente a un país o a un determinado modelo educativo. La OCDE registra una caída generalizada y sitúa el rendimiento medio de sus países miembros en mínimos históricos en matemáticas, lectura y ciencias.

Por tanto, sería un error interpretar el resultado exclusivamente como un «fracaso un agente o una comunidad», del mismo modo que sería tranquilizador atribuirlo únicamente a la pandemia, a los teléfonos móviles, a una determinada ley educativa o a la supuesta falta de esfuerzo de los adolescentes. El problema es más profundo, multifactorial y estrepitoso por fallo sistémico de todos los intervinientes. Estamos ante una disrupción cultural, tecnológica y educativa de gran alcance. Y precisamente por eso las soluciones tampoco pueden reducirse a apuntar hacia algo en concreto y menos aún a cambiar alguna ley cada pocos años.

Premisa crucial: la caída es internacional. La primera conclusión obliga a abandonar cualquier explicación exclusivamente nacional. Entre 2015 y 2025, la puntuación media de la OCDE cayó 22 puntos en matemáticas y 28 puntos en lectura. En ciencias, donde PISA 2025 situó su principal foco de evaluación, también se produjo un descenso, aunque considerablemente menor.

La magnitud es extraordinaria porque PISA no está describiendo solamente una oscilación coyuntural. La tendencia descendente venía manifestándose desde antes de la pandemia en numerosos sistemas. La COVID-19 agravó probablemente un problema que ya existía, pero no lo creó desde cero. Esta distinción es fundamental. Si pensamos que todo se debe a los confinamientos, nuestra respuesta será recuperar simplemente las clases perdidas. Si entendemos que existe una transformación estructural del aprendizaje, necesitaremos rediseñar parte del sistema.

1. Primera causa: la pandemia, pero no como explicación total. La pandemia provocó interrupciones escolares, aislamiento social, pérdida de rutinas, dificultades familiares y una aceleración improvisada de la educación digital. Su impacto sobre determinados grupos fue especialmente intenso. Pero la propia evidencia de PISA 2022 ya advertía de que no existe una relación sencilla entre duración del cierre escolar y caída del rendimiento. Algunos sistemas con cierres relativamente prolongados tuvieron resultados mejores que otros con interrupciones menores. 

La pandemia debe entenderse, por tanto, como un acelerador. Aceleró tendencias anteriores: desigualdad, problemas de salud mental, pérdida de hábitos de lectura, dependencia tecnológica, dificultades de concentración, absentismo y debilitamiento de determinados vínculos entre escuela y familia. La cuestión no es volver a 2019. Es aprender a educar en una sociedad que ya no es la de 2019.

2. Segunda causa: la revolución de la atención. Probablemente estamos ante uno de los cambios menos comprendidos de nuestro tiempo. Durante siglos, aprender significaba fundamentalmente concentrarse durante períodos prolongados. Ahora vivimos rodeados de estímulos diseñados para interrumpir la concentración. Móviles, redes sociales, vídeos breves, videojuegos, notificaciones y plataformas digitales compiten permanentemente por la atención de los adolescentes.

No es una cuestión moral. Es una cuestión cognitiva. La atención sostenida es un recurso limitado. Y la escuela tiene que competir con industrias cuyo modelo económico consiste precisamente en maximizar el tiempo de permanencia del usuario. PISA ofrece señales relevantes. En 2022, alrededor del 30% de los estudiantes de los países de la OCDE declaraba distraerse por dispositivos digitales durante las clases. Además, la utilización moderada de dispositivos para aprender podía asociarse positivamente con el rendimiento, mientras que el uso excesivo o recreativo presentaba relaciones negativas. La conclusión no debería ser «tecnología sí» o «tecnología no». Debe ser: tecnología dentro cuando mejora el aprendizaje; tecnología fuera cuando destruye la atención.

3. Tercera causa: hemos debilitado la lectura profunda. La caída en comprensión lectora merece una consideración especial. Leer no significa únicamente descodificar palabras. Significa construir significado, inferir, relacionar ideas, distinguir hechos y opiniones, interpretar argumentos, reconocer matices y mantener información en la memoria de trabajo. La lectura profunda necesita tiempo. Y necesita una cierta tolerancia al aburrimiento. Una generación acostumbrada al desplazamiento permanente de contenidos puede encontrar especialmente difícil enfrentarse a un texto largo, complejo y sin recompensas inmediatas.

España ofrece aquí una señal preocupante: en PISA 2025 obtiene 451 puntos en lectura, frente a 474 en 2022. Es su peor resultado histórico en esta competencia.  La respuesta debería ser inequívoca: hay que volver a enseñar a leer mucho, despacio y críticamente. No solamente en Lengua. También en Ciencias, Matemáticas, Historia, Filosofía y Tecnología. Un alumno que no comprende un problema escrito difícilmente podrá resolverlo matemáticamente, aunque conozca las operaciones.

4. Cuarta causa: menor esfuerzo cognitivo. Existe otro fenómeno que conviene abordar sin prejuicios generacionales. Aprender cuesta. La memoria, la práctica deliberada, la resolución de problemas, la escritura y la lectura exigente requieren esfuerzo. La educación contemporánea ha incorporado con razón metodologías activas, aprendizaje por proyectos, colaboración, creatividad y competencias. El problema aparece cuando estos enfoques se interpretan como sustitutos de los conocimientos básicos, y no como instrumentos para utilizarlos. 

No existe pensamiento crítico sin conocimientos. No existe creatividad sólida sin dominio de un campo. No existe competencia científica sin fluidez matemática. No existe inteligencia artificial bien utilizada sin criterio intelectual. La educación debe recuperar un equilibrio entre conocimiento y competencia, contenidos y aplicación, memoria y comprensión.

5. Quinta causa: la inteligencia artificial cambia las reglas. PISA 2025 incorpora explícitamente el nuevo contexto de la inteligencia artificial. El problema no es que los estudiantes utilicen ChatGPT, Gemini, Claude u otros sistemas. El verdadero problema sería que la IA sustituyera precisamente las operaciones cognitivas que la escuela pretende desarrollar. Si una máquina resume, redacta, calcula, traduce y resuelve problemas, la educación debe plantear una pregunta nueva: ¿Qué necesitamos seguir aprendiendo los humanos cuando las máquinas pueden ejecutar buena parte de las tareas intelectuales rutinarias? La respuesta no puede ser «nada».

Debe ser exactamente la contraria: necesitamos más comprensión, más capacidad para formular preguntas, más razonamiento, más verificación, más cultura científica, más pensamiento crítico y más capacidad para distinguir una respuesta plausible de una respuesta verdadera. La IA debería convertirse en tutor, simulador, interlocutor y herramienta de investigación, no en sustituto del esfuerzo intelectual.

España: el problema es especialmente serio. España llega a PISA 2025 con resultados históricamente bajos. La puntuación nacional se sitúa en 457 puntos en matemáticas, 451 en lectura y 477 en ciencias. Respecto a 2022, las pérdidas son aproximadamente de 16 puntos en matemáticas, 23 en lectura y 8 en ciencias. El dato resulta particularmente preocupante porque España ya había experimentado retrocesos en las ediciones anteriores. 

En PISA 2022, la OCDE constataba que los resultados españoles habían descendido respecto a 2015 en las tres competencias. No parece razonable atribuir todo el deterioro a una única reforma educativa. Tampoco sería científico afirmar que la LOMLOE es por sí sola responsable del descenso. Los estudiantes evaluados en PISA 2025 han pasado por una combinación de circunstancias: pandemia, transformación digital, cambios curriculares, nuevas pautas familiares, mayor diversidad social y lingüística, modificaciones en las prácticas docentes y cambios culturales profundos. La respuesta debería ser, por tanto, igualmente sistémica. 

Euskadi: una alarma especialmente insufrible. El caso vasco merece un análisis específico porque Euskadi había construido durante décadas una reputación de sistema educativo relativamente sólido y equitativo. Los resultados de PISA 2025 obligan a revisar esa percepción. Euskadi obtiene 460 puntos en matemáticas, 419 en lectura y 459 en ciencias, frente a 482, 466 y 480 respectivamente en PISA 2022. La caída es particularmente dramática en comprensión lectora:47 puntos menos.

En lectura, Euskadi queda en la parte inferior de las comunidades autónomas. No es un pequeño retroceso estadístico. Es una señal estructural. Y precisamente por eso sería un error responder mediante una explicación simplista —por ejemplo, atribuirlo exclusivamente al modelo lingüístico, a la inmigración, a la metodología competencial o al uso de pantallas—. Cada una de esas hipótesis puede ser investigada. Ninguna debería convertirse automáticamente en una conclusión causal. 

El propio organismo vasco de evaluación, ISEI-IVEI, señala que PISA 2025 incorpora además nuevas dimensiones relacionadas con el aprendizaje en el mundo digital y la lengua extranjera, mientras ciencias constituye la competencia principal de la edición. Euskadi necesita ahora investigación educativa propia, no solamente interpretación política de las tablas.

El factor socioeconómico sigue siendo determinante. PISA demuestra reiteradamente que el contexto familiar importa. En España, el estatus socioeconómico y cultural continúa siendo un predictor relevante del rendimiento. En PISA 2022 explicaba aproximadamente el 14% de la variabilidad del rendimiento matemático, frente al 15% en el conjunto de la OCDE. Pero hay una conclusión igualmente importante: la escuela sí puede compensar parcialmente las desigualdades de origen.

El objetivo no debería ser conseguir que todos los alumnos obtengan exactamente el mismo resultado. Eso sería imposible y tampoco deseable. El objetivo es que el origen familiar determine lo menos posible el destino educativo. Para ello hacen falta refuerzos tempranos, orientación, tutorías, becas, apoyo lingüístico, educación infantil de calidad y una atención mucho más individualizada.

Pasemos a las fórmulas urgentes que puedan corregir esta aterradora deriva.

1. Primera fórmula: recuperar la lectura. La medida más barata y probablemente una de las más poderosas sería establecer un innovador Plan Vasco y Español de Lectura Profunda. Entre 30 y 45 minutos diarios de lectura sostenida y cumplimiento estricto. Libros completos. Textos científicos. Ensayos adaptados. Literatura clásica. Prensa de calidad, si se encuentra. Y después, conversación y escritura. No se trataría de convertir la lectura en una asignatura más, sino en una infraestructura intelectual transversal. Un estudiante que lee bien aprende mejor prácticamente todo. 

2. Segunda fórmula: volver a enseñar explícitamente los fundamentos. Necesitamos recuperar una idea aparentemente antigua y profundamente moderna: lo básico debe dominarse. Ortografía, vocabulario, sintaxis, cálculo, álgebra, proporcionalidad, estadística, razonamiento científico, comprensión de gráficos, escritura argumentativa. Después vendrán los proyectos interdisciplinarios, la creatividad, la programación, la robótica y la inteligencia artificial. Pero no antes. Un sistema educativo innovador no es aquel que utiliza más aplicaciones. Es aquel que consigue que sus estudiantes aprendan más y mejor. 

3. Tercera fórmula: una política inteligente de pantallas. Ni tecnofobia ni tecnolatría. Un buen colegio del siglo XXI debería poder utilizar tablets, ordenadores, simuladores, laboratorios virtuales e inteligencia artificial y, simultáneamente, establecer períodos protegidos sin dispositivos. La evidencia disponible sugiere precisamente esa moderación: un uso educativo limitado puede resultar beneficioso, mientras que la distracción digital se relaciona negativamente con el rendimiento. La pregunta correcta no es «¿hay tecnología en el aula?». Es: «¿Qué aporta esta tecnología que el estudiante no podría aprender mejor de otra manera?» 

4. Cuarta fórmula: dignificar y reconocer al profesorado. Ninguna reforma educativa funcionará sin profesores preparados, motivados y con tiempo para enseñar. Hay que reducir tareas burocráticas, mejorar la formación permanente, reforzar la carrera profesional y atraer talento hacia la docencia. Y hay que proporcionar al profesorado herramientas eficaces para gestionar aulas heterogéneas. PISA 2022 ya mostraba la importancia del apoyo docente: los estudiantes que percibían mayor disponibilidad de ayuda del profesor presentaban mejores resultados matemáticos. La innovación educativa no debería consistir en pedir al profesor que haga cada año diez cosas nuevas. Debería consistir en ayudarle a hacer mejor las cosas esenciales.

5. Quinta fórmula: intervenir antes. Una caída detectada a los 15 años puede haberse iniciado a los 7, a los 9 o incluso antes. Por ello necesitamos sistemas de alerta temprana. Si un niño presenta dificultades persistentes de comprensión lectora en tercero de Primaria, no deberíamos esperar hasta Secundaria. La regla debería ser sencilla: detectar pronto, intervenir pronto y evaluar si la intervención funciona. Esto exige evaluaciones diagnósticas rigurosas, pero no convertir la escuela en una sucesión interminable de exámenes. Evaluar no es examinar continuamente. Evaluar es obtener información útil para tomar mejores decisiones. 

6. Sexta fórmula: menos teorías, más evidencias. España necesita superar el ciclo perverso de las reformas educativas. Cada cambio político modifica currículos, terminología, prioridades y estructuras. El profesorado vuelve a empezar. 

Una política educativa madura debería establecer objetivos para diez o quince años. Por ejemplo: elevar sustancialmente la comprensión lectora; reducir el porcentaje de alumnado por debajo del nivel básico; aumentar el alumnado excelente; mejorar matemáticas y ciencias; reducir las brechas socioeconómicas; mejorar la formación docente; disminuir la distracción digital; integrar la IA con criterios pedagógicos. Y medir anualmente el progreso. No esperar tres años hasta PISA. 

Una propuesta específica para Euskadi. Euskadi debería responder al resultado con un nuevo Pacto Escolar por el Aprendizaje, construido sobre evidencia y no sobre trincheras políticas. Debería incluir al menos: 1. Un plan extraordinario de comprensión lectora. 2. Refuerzo intensivo de matemáticas y ciencias. 3. Evaluación externa e independiente de las metodologías utilizadas. 4. Investigación rigurosa sobre el impacto de los modelos lingüísticos. 5. Programas específicos para alumnado inmigrante recién incorporado. 6. Formación avanzada del profesorado en IA y alfabetización digital. 7. Regulación efectiva de móviles durante la jornada escolar. 8. Reducción de burocracia docente. 9. Tutorías individualizadas para alumnado vulnerable. 10. Publicación transparente y pormenorizada de indicadores de progreso.

Y una undécima medida sine quo non: recuperar la ambición. Euskadi no debería conformarse con estar cerca de la media estatal o europea. Por esfuerzo histórico, por inversión mantenida y por imperativo de supervivencia debería aspirar de nuevo a situarse entre los sistemas europeos de mayor rendimiento y equidad.

La OCDE también necesita aprender de PISA. A modo de recopilación final, es preciso comprender que el problema no es exclusivamente vasco, ni español, ni de toda la OCDE. Si numerosos sistemas educativos avanzados están retrocediendo simultáneamente, la propia OCDE debería promover una investigación internacional sobre las causas. Necesitamos saber cuánto corresponde a: pandemia; digitalización; móviles; redes sociales; inteligencia artificial; hábitos familiares; lectura; salud mental; absentismo; disciplina; motivación; cambios curriculares; composición demográfica; condiciones docentes,... Y, sobre todo, necesitamos estudios longitudinales que permitan distinguir correlación de causalidad. PISA es extraordinariamente valioso, pero es una fotografía periódica. Para comprender la película necesitamos más datos y mucha más investigación. 

Tampoco debemos convertir PISA en una competición de rankings. PISA no mide toda la educación. No mide directamente la calidad humana de una escuela, la creatividad completa de una persona, su ciudadanía, su felicidad, su ética o su capacidad para construir relaciones. Por eso sería absurdo reducir la educación a una tabla de posiciones. Pero también sería absurdo despreciar PISA cuando los resultados son malos. Las dos posiciones extremas son intelectualmente cómodas y científicamente pobres. PISA es un termómetro. No es la enfermedad. Pero cuando el termómetro marca fiebre, conviene investigar. Y en 2025 la fiebre es alta. 

Una apelación a la verdadera innovación educativa. Quizá la lección más profunda de PISA 2025 sea paradójica. Para preparar el futuro no necesitamos necesariamente una escuela más tecnológica. Necesitamos una escuela más inteligente en el uso de la tecnología. Una escuela que enseñe a leer cuando todos consumen fragmentos. A calcular cuando existen calculadoras. A escribir cuando existe la IA generativa. A memorizar aquello que conviene tener disponible mentalmente. A investigar cuando existe Google, Quora, ChatGPT,... A contrastar cuando existen millones de respuestas. A conversar cuando proliferan las pantallas. Y a pensar cuando las máquinas empiezan a hacerlo extraordinariamente bien. La innovación educativa no consiste en introducir cada novedad. Consiste en conservar lo que funciona (siempre ha sido mucho más difícil de discernir que lo que hay que sumar) y cambiar aquello que ha dejado de funcionar. 

Una década para recuperar el aprendizaje. El resultado de PISA 2025 debería provocar preocupación, pero no pesimismo. Los sistemas educativos pueden y deben cambiar. Existen países y territorios que han demostrado que es posible combinar equidad y excelencia. PISA identifica sistemas capaces de mantener buenos niveles de competencia básica junto con una distribución relativamente equitativa del rendimiento. La cuestión no es descubrir una fórmula mágica. No existe. La fórmula real es mucho menos espectacular y mucho más exigente: buenos profesores, buenos directores, familias implicadas, alumnos que estudian, currículos coherentes, evaluación rigurosa, lectura abundante, matemáticas sólidas, ciencia, disciplina razonable, tecnología bien utilizada y políticas educativas estables.

Y, por encima de todo, una sociedad adulta y consciente que vuelva a transmitir a sus jóvenes una idea esencial: aprender merece la pena. PISA 2025 no debería ser recordado dentro de diez años como el momento del desastre educativo. Debería convertirse en el momento en que decidimos cambiar de rumbo. No para volver al pasado. Sino para construir una escuela capaz de preparar a nuestros hijos y nietos para un mundo que será simultáneamente más tecnológico, más complejo y más humano. Porque la verdadera pregunta que plantea PISA no es qué posición ocupa España o Euskadi en una clasificación. La cuestión más trascendente es: ¿Qué estamos haciendo hoy para que las próximas generaciones puedan comprender mejor el mundo que nosotros? Y esa respuesta todavía está en nuestras manos.

Imagen de PISA 2015. Posts previos nuestros sobre PISA

Nora Ephron y el arte de transformar la ruptura en narrativa

Hoy volvemos sobre una escritora, que aún teníamos pendiente, si bien hay algún post previo. El libro "Se acabó el pastel" es la venganza literaria de Nora Ephron. En 1983, cuando Nora Ephron publicó Heartburn —en España, Se acabó el pastel, traducida por Benito Gómez Ibáñez para Anagrama—, la crítica estadounidense no tardó en advertir que aquel relato de un matrimonio naufragado escondía muy poca ficción. Bajo el humor desenfadado de sus páginas latía la historia real de la ruptura de la propia autora con Carl Bernstein, el periodista que, junto a Bob Woodward, había destapado pocos años antes el escándalo Watergate. Aquella coincidencia entre vida y literatura, lejos de pasar inadvertida, se convirtió en el motor de la lectura pública del libro y, para muchos, en su principal atractivo. 

La novela sigue a Rachel Samstat, escritora de libros de cocina afincada en Washington junto a su marido Mark Feldman, periodista político de éxito. Embarazada de siete meses de su segundo hijo, Rachel descubre que Mark mantiene una aventura con Thelma, la esposa de un diplomático. A partir de ese descubrimiento, Ephron construye un relato que alterna la comedia con la amargura, y que intercala, entre capítulo y capítulo, recetas de cocina —desde una tarta de lima hasta una vinagreta— que funcionan como pausas domésticas en medio del desastre sentimental y como metáfora de una vida que, pese a todo, continúa exigiendo que se ponga la mesa.

Nora Ephron había nacido en Nueva York en 1941, hija de los guionistas Phoebe y Henry Ephron, y se había forjado como periodista en el New York Post y, más tarde, en Esquire, donde firmó ensayos que hicieron de la ironía sobre sí misma un género propio. Educada en Wellesley College, era la mayor de cuatro hermanas —Delia, Hallie y Amy— que llegarían también a la escritura. De su madre heredó una máxima que repitió toda su vida: todo es material narrable, incluso —sobre todo— lo que más duele. Se acabó el pastel fue la aplicación más radical de ese principio: en vez de padecer en silencio la humillación de la infidelidad, Ephron decidió contarla, convertirse en autora de su propia historia antes que en simple víctima de la ajena. 

Al narrar su naufragio matrimonial con la distancia de la comedia, Nora Ephron no solo se defendió del ridículo: reclamó para sí la autoría de una historia que, de otro modo, habría sido escrita —y juzgada— exclusivamente por terceros. Ese gesto conecta Se acabó el pastel con una tradición literaria más amplia, la de la autoficción y el roman à clef, en la que vida y texto se entrelazan hasta hacer imposible —y quizá innecesario— separarlos del todo.

El libro fue un éxito inmediato y, en 1986, Mike Nichols lo llevó al cine con Meryl Streep y Jack Nicholson en los papeles protagonistas, banda sonora de Carly Simon incluida. Pero la carrera de Ephron no se detuvo ahí: los años siguientes la consagraron como guionista y directora de comedias tan influyentes como Cuando Harry encontró a Sally, Sintonía de amor o Julie & Julia (post previo), sin abandonar nunca el ensayo autobiográfico, género que cultivó hasta el final de su vida, marcada por una leucemia que mantuvo en riguroso secreto hasta su muerte, en 2012.

Releer hoy Se acabó el pastel  es asomarse a un momento en que la literatura confesional femenina empezaba a reclamar, con humor y sin pedir permiso, el derecho a contar también los propios fracasos.

Ley de Zipf, o la matemática secreta del lenguaje

Hace tiempo queremos repasar un fenómeno curioso de las matemáticas y las lenguas: La ley de Zipf, esa aritmética secreta del lenguaje. En 1949, un profesor de Harvard poco conocido fuera de los círculos de la lingüística estadística publicó un libro con un título tan ambicioso como esquivo: Human Behavior and the Principle of Least Effort. Su autor, George Kingsley Zipf (Freeport, Illinois, 1902 – Newton, Massachusetts, 1950), había pasado dos décadas observando un fenómeno tan simple que resulta casi vergonzoso no haberlo advertido antes: en cualquier texto extenso, la palabra más frecuente aparece aproximadamente el doble de veces que la segunda, el triple que la tercera, y así sucesivamente, en una progresión que dibuja, sobre papel logarítmico, una recta casi perfecta. A esa regularidad la llamamos hoy, con justicia parcial, la ley de Zipf. 

Digo justicia parcial porque Zipf no fue el primero en advertirla: el estenógrafo francés Jean-Baptiste Estoup y el físico alemán Felix Auerbach ya habían descrito patrones semejantes antes de 1913. Lo que aportó Zipf fue la obstinación filológica de comprobarlo: analizó un corpus de cerca de treinta mil volúmenes en inglés y extendió luego la pesquisa a otras lenguas, a las ciudades por número de habitantes, a los ingresos personales, a la intensidad de los terremotos. Formado en Harvard, Bonn y Berlín, y catedrático de alemán en la propia Harvard, Zipf se definía a sí mismo, con una fórmula que hoy suena casi posmoderna, como "estadístico de la ecología humana".

Su explicación de por qué el lenguaje —y tantos otros sistemas humanos— se comporta así es lo verdaderamente filosófico del asunto. Zipf proponía un "principio del mínimo esfuerzo": hablante y oyente negocian, sin saberlo, un compromiso entre la economía de quien emite el mensaje, que preferiría repetir siempre las mismas pocas palabras, y la economía de quien lo recibe, que necesitaría un vocabulario amplio y preciso para no confundirse. El resultado de ese pulso silencioso es la curva de Zipf: un pequeño núcleo de palabras —artículos, conjunciones, verbos auxiliares— que hace casi todo el trabajo, y una larga cola de vocablos raros que apenas aparecen una vez. Quien recuerde a Spinoza reconocerá en esa economía del esfuerzo un eco lejano del conatus: también el lenguaje, como todo ente, persevera en su ser buscando el camino de menor resistencia.

La ley resultó ser sorprendentemente promiscua. Se cumple, con matices, en el reparto de enlaces entre páginas web, en el ADN no codificante, en el canto de las ballenas y en el entrenamiento de los modelos de lenguaje que hoy escriben junto a nosotros. Años después, Benoît Mandelbrot le dio un fundamento más riguroso desde la teoría de la información de Shannon: la ley de Zipf-Mandelbrot. 

Pero conviene no dejar a Zipf únicamente en manos de físicos e ingenieros: también la filología vasca se ha medido con su fórmula. Al aplicar la ley de Zipf al euskara, los estudios de corpus confirman la misma distribución general, aunque con fisonomía propia, marcada por la aglutinación, la diglosia histórica y la libertad del orden de palabras: entre los vocablos más repetidos no aparecen sustantivos memorables, sino la trama gramatical casi invisible —eta, ez, zen, zuen, da—, el andamiaje que sostiene cualquier frase sin que nadie repare en él. Bernardo Atxaga ha escrito páginas hermosas sobre esa condición discreta, casi pudorosa, de una lengua que trabaja mucho hacia dentro y poco hacia fuera.

Zipf murió en 1950, apenas un año después de publicar su obra mayor, sin llegar a ver el alcance que tendría su intuición. Queda de él una lección modesta y a la vez inquietante: bajo la aparente libertad de cada frase que pronunciamos se esconde una aritmética silenciosa que gobierna, con la misma mano, el vocabulario de un idioma, el tamaño de las ciudades y la fortuna de los más ricos. Como tantas leyes de la ecología del lenguaje, la de Zipf no explica por qué hablamos como hablamos, pero sí revela, con inquietante precisión matemática, cuánto nos parecemos al hacerlo.

📊 ¿Sabías que el lenguaje, la riqueza y hasta el tráfico de las ciudades siguen un patrón matemático oculto? Descubre la Ley de Zipf: la regla secreta que demuestra cómo el caos del mundo esconde una estructura lógica e imprevista. Desde las palabras que más usas cada día hasta… pic.twitter.com/I8vyrlMxq8

— Mikel Agirregabiria (@agirregabiria) September 9, 2026

Caminos del deseo: Peatones rediseñan la ciudad

Los caminos del deseo —desire paths, también llamados sendas informales, atajos de hierba pisada o, en la jerga anglosajona, cow paths o social trails— son esas trochas que brotan espontáneamente en un césped, un parque o un descampado cuando suficiente gente decide que la ruta trazada por el urbanista no es la que su prisa o su sentido común reclaman. Basta con que unas quince pisadas se repitan sobre el mismo trazado para que la vegetación ceda y quede marcada una línea de tierra desnuda que, a partir de ahí, se autorrefuerza: cuanta más gente la usa, más visible se vuelve, y más gente la sigue. 

Lo curioso —y aquí el tema se vuelve apasionante para cualquier rastreador de genealogías intelectuales— es que su origen es, en buena medida, una leyenda bien plantada. Se repite hasta la saciedad que el concepto nació con el filósofo francés Gaston Bachelard, quien en La poética del espacio (1958) habría acuñado la expresión lignes de désir. El problema es que, cuando los estudiosos han vuelto a rastrear el texto original, no han encontrado esa frase ni ninguna equivalente en sus páginas: la atribución circula ampliamente pese a que ni "lignes de désir" ni "chemins du désir" ni ninguna frase similar aparecen en el libro. Es, como han señalado varios comentaristas del tema, una autoría que se acepta casi por inercia citacional, "apparently in error" pero universalmente repetida como origen del término.

Si no fue Bachelard, ¿quién puso primero el dedo en esta tensión entre lo planificado y lo deseado? Casi tres décadas antes, Le Corbusier ya la había planteado, aunque con el signo cambiado. Llevaba dándole vueltas a la idea desde 1910 en Múnich y la retomó en París hacia 1915 investigando en la Biblioteca Nacional; en junio de 1922 publicó el artículo "Le chemin des ânes et le chemin des hommes" en el número 17 de la revista L'Esprit Nouveau, texto que se convertiría en el primer capítulo de su influyente Urbanisme (1925). Pero la ironía es notable: Le Corbusier no celebraba el camino del deseo, todo lo contrario. Para él, el asno zigzaguea sin objetivo, esquivando piedras y buscando sombra, mientras el hombre traza la línea recta porque sabe adónde va; la curva era pereza y animalidad, la recta era dominio racional sobre el territorio. Es exactamente la jerarquía de valores que el urbanismo contemporáneo ha invertido: lo que Corbusier despreciaba como extravío del asno, hoy se lee como inteligencia colectiva destilada por el uso.

El término tal como lo empleamos hoy sí tiene una genealogía documentable en la planificación del transporte: el estudio de transporte del área de Chicago de 1959 ya usaba estos caminos del deseo para representar las preferencias de los viajeros entre tren y metro, cartografiando hacia dónde quería ir realmente la gente a partir de por dónde pisaba. 

Los ejemplos, una vez que se empieza a mirar, aparecen por todas partes. En la Universidad Estatal de Michigan los arquitectos dejaron el campus deliberadamente sin aceras entre los edificios nuevos, esperaron a que los propios estudiantes marcaran sus recorridos sobre el césped y después asfaltaron exactamente esas trazas; en Finlandia, los urbanistas tienen la costumbre de visitar los parques justo tras la primera nevada, cuando la nieve virgen delata con precisión fotográfica por dónde camina de verdad la gente. En Manhattan, se cree que buena parte del trazado de Broadway sigue todavía un sendero usado por el pueblo wecquaesgeek antes de la colonización, un camino del deseo devenido, con los siglos, en una de las arterias más transitadas del planeta. Y en Detroit, un estudio calculó que la ruta más corta entre 131 destinos aleatorios, siguiendo los caminos del deseo en vez de las calles oficiales, era en promedio 6,27 metros más corta, y que en 2010 la ciudad acumulaba ya más de 240 kilómetros de estas sendas informales: una diferencia modesta trayecto a trayecto, pero multiplicada por millones de pasos.

La pandemia añadió su propio capítulo: el confinamiento disparó un 25% la afluencia a los parques de Buffalo en 2020, y en los bosques protegidos cercanos a Boston la longitud de nuevas sendas creció un 36%, tanto como lo que se había acumulado en los 47 años anteriores —muchas de ellas, curiosamente, no como atajos sino como sendas paralelas para guardar las distancias.

Más allá del asfalto, la metáfora ha hecho fortuna en otros campos: en diseño de software se habla de "pavimentar los caminos de las vacas" para justificar que una función se construya sobre el uso real y no sobre el que imaginó el diseñador; en sociología, la investigadora Laura Nichols propuso en 2014 el concepto de "sendas sociales del deseo" para pensar cómo ciertas prácticas informales terminan legitimando políticas que el diseño institucional no había previsto. 

Los caminos del deseo ofrecen una metáfora particularmente fértil: la ciudad es un texto que escriben simultáneamente sus diseñadores y sus habitantes. Sigue un álbum creciente de imágenes, la mayoría captadas por nosotros mismos.

¿Alguna vez has cortado camino cruzando por el césped? 🌿 Esos atajos trazados por la gente no son vandalismo: se llaman "caminos del deseo" (desire paths) y representan la rebelión más silenciosa e inteligente del urbanismo. Cuando el diseño formal ignora las verdaderas inercias… pic.twitter.com/EsrMy5i5sJ

— Mikel Agirregabiria (@agirregabiria) September 7, 2026

Elon Musk ante el G20: La economía que viene con la IA

El 1 de septiembre de 2026, Elon Musk (centenares de posts nuestros) intervino por videoconferencia en la Reunión Ministerial de Innovación del G20, celebrada en Chapel Hill, Carolina del Norte. No pronunció un manifiesto político. Ofreció, ante ministros y ejecutivos del sector, una serie de magnitudes sobre inteligencia artificial, energía y robótica. Conviene tratarlas como lo que son: estimaciones de un actor industrial con intereses directos, no como un modelo econométrico independiente. Aun así, su valor está en la escala y en los plazos que propone para el debate público.
La cifra más citada fue económica. Musk dijo que la IA “probablemente” incrementará la economía mundial entre un 20% y un 30%. Lo calificó de “estimación aproximada” y la tradujo en unos 20 a 30 billones de dólares anuales. En un PIB mundial cercano a los 110 billones, ese intervalo implica un salto de productividad comparable, en un solo bloque, a añadir varias economías grandes. El propio adverbio —probably— y el carácter “rough” de la cifra advierten contra leerla como pronóstico puntual. Es un orden de magnitud, no una previsión fiscal. 

El segundo bloque fue temporal y cognitivo. A finales de 2027, según su tesis, la IA podría realizar “cualquier cosa digital”, es decir, cualquier tarea que no exija “dar forma a los átomos con las manos”. En software, situó el umbral en 12 a 18 meses: un nivel “Stockfish”, en alusión al motor de ajedrez que derrota sin esfuerzo a los grandes maestros. En ese escenario, “resulta imposible que un humano compita” escribiendo código; la IA “aplastará” a los programadores y será “extremadamente buena” en ingeniería y en todo lo digital. La analogía es elocuente y también resbaladiza: Stockfish opera en un dominio cerrado, con reglas fijas. El software del mundo real incluye requisitos ambiguos, responsabilidad jurídica y contexto institucional. La predicción, no obstante, señala un problema educativo concreto: si el valor del código escrito a mano se comprime, la formación universitaria no puede seguir midiendo competencia solo por la producción de líneas.
El tercer bloque fue físico. Musk atribuyó a “analistas que siguen de cerca el sector” un déficit de al menos 15 gigavatios en 2027 para chips de IA. No lo presentó como un horizonte lejano: “habrá un déficit significativo de energía el año que viene”. El desajuste, según su relato, es de tasas: la fabricación de chips crecería un 40-50% anual, mientras la potencia disponible fuera de China lo haría un 10-20%. “Lo que crece más rápido acabará desbordando a lo que crece más despacio.” De ahí su tesis geoeconómica: China dispone de más electricidad, pero las restricciones a la exportación de GPU impiden instalar allí los chips más avanzados; el hueco abre una oportunidad a países dispuestos a construir generación y ofrecerla a centros de datos, con impuestos y cánones. La electricidad deja de ser un insumo rutinario y pasa a ser el cuello de botella de la política industrial.
El cuarto bloque —el más especulativo— fue la robótica humanoide. Musk describió la utilidad de un robot de propósito general como el producto de tres factores que, a su juicio, mejoran de forma exponencial: el software de IA, el chip y la destreza electromecánica, sobre todo de las manos. Cuando los robots fabriquen robots, el proceso se vuelve recursivo: “empieza muy despacio y luego crece a un ritmo explosivo”. En diez años, dijo, habría “muy por encima de mil millones” de humanoides, cada uno “al menos cinco veces” más productivo que un humano; ese parque “sería más productivo que todos los humanos juntos”. Llamó a la cifra “conservadora” y afirmó que apostaría “dinero serio” por ella. En el mismo arco, sugirió que la capa física —no solo la digital— podría multiplicar la economía por un factor de diez o más. Aquí la distancia entre estimación y evidencia es máxima: no existe aún una base industrial comparable a esa escala.
Cerró con un juicio regulatorio. Para innovar, sostuvo, las novedades deben ser “legales por defecto” y no “ilegales por defecto”. En la Unión Europea, dijo, el nivel normativo es “extraordinariamente alto” y “ralentiza de forma considerable” el progreso, aunque no lo detenga. La crítica es familiar y, de nuevo, interesada. El contrapunto académico es obvio: la velocidad no es el único criterio de una buena norma. Energía, datos, trabajo y responsabilidad civil no se resuelven solo con permisividad. 
Leídas en conjunto, las cifras dibujan un mapa, no una prueba. Si siquiera una parte del escenario se materializa, las universidades y los sistemas de formación profesional tendrán que desplazarse desde la enseñanza del código rutinario hacia la supervisión de sistemas, la ingeniería energética, los oficios de infraestructura y el juicio ético-jurídico. El G20 no validó las predicciones de Musk. Escuchó un inventario de umbrales. Distinguir el inventario de la evidencia sigue siendo, para un lector culto, la tarea primera. 

Datos, predicciones y estimaciones de Elon Musk durante su intervención en el G20:
1. Crecimiento de la economía por IA: Estima de manera aproximada que la inteligencia artificial incrementará la economía global entre 20% o 30%.
2. Capacidad digital de la IA: Pronostica que la IA podrá realizar prácticamente cualquier tarea digital que no requiera manipulación física para el final del próximo año (2027). 
3. Desarrollo de software: Predice que el software de IA será tan avanzado que alcanzará un nivel equivalente al del programa de ajedrez Stockfish, haciendo imposible que los humanos compitan contra ella escribiendo código para algún momento del próximo año (2027).
4. Revolución de la robótica: Sostiene que la robótica de humanoides incrementará la economía global en múltiples veces, llegando a multiplicarla por un factor de 10 o más.
5. Población de robots en el futuro: Afirma que en 10 años habrá por lo menos mil millones de robots humanoides en el mundo.
6. Rendimiento de los robots: Estima que la productividad de cada robot humanoide será de aproximadamente 5 veces la de un humano.
7. Crisis de energía inminente: Alerta que existe un consenso entre analistas de que habrá un déficit energético de al menos 15 gigavatios (GW) destinado a los chips de IA en el 2027.
8. Desbalance de infraestructura: Explica que la tasa de producción de chips de IA crece a un ritmo de entre 40% y 50% anual, mientras que la disponibilidad de energía eléctrica fuera de China solo aumenta a un ritmo de 10% a 20% anual, provocando que la demanda supere rápidamente a la oferta.

🚀 ¿Revolución económica o colapso energético? En el G20, Elon Musk proyecta un crecimiento del PIB mundial del 20-30% gracias a la IA y anticipa 1.000 millones de robots humanoides multiplicando la productividad. Sin embargo, el verdadero reto no es el código, sino la física: la… pic.twitter.com/xqvpm9eLoA

— Mikel Agirregabiria (@agirregabiria) September 6, 2026

Cambiar el agua de las flores: Literatura y ética del cuidado

Hay libros que merecen ser revisados pronto, aunque esta novela ya tiene una adaptación cinematográfica como contamos al final: Su título es Cambiar el agua de las flores: la vida custodiada desde el cementerio. Porque el títulos anuncia, con una humildad casi doméstica, la hondura de lo que va a contar. Cambiar el agua de las flores, la obra con la que la francesa Valérie Perrin (Remiremont, 1967) alcanzó una difusión mundial en 2018, es uno de ellos: bajo el gesto cotidiano de renovar el agua de un jarrón se esconde una reflexión completa sobre el duelo, la memoria y la extraña dignidad de los oficios que cuidan a los muertos.  

Valérie Perrin, fotógrafa de rodaje y guionista antes que novelista —colaboradora habitual del cineasta Claude Lelouch, con quien se casaría en 2023—, había debutado en 2015 con Les Oubliés du dimanche. Pero fue esta segunda novela, publicada por Albin Michel y galardonada con el Prix Maison de la Presse de 2018, la que la convirtió en fenómeno editorial: traducida a más de treinta idiomas, se transformó en una de las lecturas más comentadas durante los confinamientos europeos de 2020, cuando llegó a ser el libro más vendido del año en Italia.

La protagonista, Violette Toussaint, es guarda de un cementerio en un pequeño pueblo de Borgoña. Su jornada transcurre entre los epitafios que copia en un cuaderno, el café que ofrece a los deudos y, en efecto, el agua que renueva cada mañana en las flores dejadas sobre las tumbas: un ritual mínimo que sostiene, sin aspavientos, el orden simbólico de los vivos frente a sus muertos. La llegada de Julien Seul, un policía que busca esparcir las cenizas de su madre en la tumba de un desconocido, desencadena la reconstrucción de una historia de amor oculta y obliga a Violette —cuya propia biografía guarda una hija perdida y un marido desaparecido— a mirar de frente su pasado.

Leída con cierta distancia crítica, la novela puede entenderse como una exploración literaria de lo que Michel Foucault llamó heterotopía: el cementerio como espacio "otro", suspendido entre la vida cotidiana del pueblo y el tiempo detenido de la muerte, donde Violette ejerce de mediadora casi litúrgica. Esa vocación de custodiar la memoria ajena —anotar quién visita, quién guarda silencio, quién no vuelve— dialoga, salvando las distancias, con la reflexión de Paul Ricoeur sobre la memoria como forma de justicia hacia los ausentes. 

Conviene no idealizar el resultado literario: la crítica más exigente ha señalado en ocasiones un exceso de artificio en los golpes de efecto y una estructura de vaivenes temporales que roza, a veces, la fórmula del best seller sentimental. Pero incluso esa objeción confirma lo que hace interesante al libro desde un punto de vista educativo: Perrin demuestra que la novela popular contemporánea puede tratar la muerte, el luto y la memoria sin caer en el sensacionalismo, devolviendo protagonismo narrativo a oficios invisibles —sepultureros, guardas, enterradores— que rara vez ocupan el centro de un relato.

La reciente adaptación cinematográfica, dirigida por Jean-Pierre Jeunet —el realizador de Amélie— y protagonizada por Leïla Bekhti, confirma la vigencia de esta historia y la llevará, en los próximos meses, a un público aún más amplio. Entre la página y la pantalla, Cambiar el agua de las flores insiste en una idea sencilla y necesaria: que cuidar de las flores de los muertos es, también, una forma de seguir cuidando de los vivos.