La inteligencia artificial en las aulas, una promesa que entusiasma y una advertencia que preocupa

Me crucé con la pregunta en un pasillo y se me quedó dando vueltas: ¿y si la herramienta que dicen que va a salvar la educación es, en realidad, la que termine por profundizar el agujero? Wayne Holmes, profesor del UCL Knowledge Lab de la University College London, lleva años investigando exactamente eso y vino a la Argentina a conversar sobre el impacto de la inteligencia artificial en la enseñanza. La charla dejó más sombras que luces, pero de las que sirven para pensar mejor.

La comparación con la calculadora que no cierra

Una de las frases que más se repite en estos tiempos es que la IA generativa es a la escritura lo que la calculadora fue a la matemática: una herramienta que cambia la forma de enseñar sin matar la materia. Holmes la descarta de plano, con una imagen muy simple: "Con una calculadora, si apretás los botones correctos en el orden correcto, obtenés la respuesta correcta siempre". Con la inteligencia artificial generativa no pasa lo mismo: el resultado puede ser correcto o no, y muchas veces el usuario no tiene manera de darse cuenta. Esa diferencia, para él, es suficiente para descartar la analogía y para tener mucho cuidado con cómo se la presenta en las aulas.

La paradoja de la desigualdad

Lo que más me resonó de la conversación fue la paradoja que planteó. Las escuelas privadas de elite no se venden por sus computadoras ni por la cantidad de IA que usan: se venden por sus docentes, por sus trayectorias, por los nombres que firman los programas. En cambio, en los barrios donde faltan maestros o donde el presupuesto no alcanza, la tecnología aparece muchas veces no para apoyar al docente sino para reemplazarlo. Holmes fue tajante: "Si esa brecha aumenta, debilitamos la democracia para todos". La educación, según su lectura, es la base de la participación ciudadana, y desfinanciarla en nombre de la eficiencia tecnológica tiene consecuencias que exceden el aula.

“Si esa brecha aumenta, debilitamos la democracia para todos.”Wayne Holmes, investigador del UCL Knowledge Lab, University College London

Todo parecerse un poco más

Hay un punto que a mí me dejó pensando largo rato y que tiene que ver con lo que consumimos sin darnos cuenta. La IA generativa escribe eligiendo las palabras más probables según los textos con los que fue entrenada. Eso significa que las miradas minoritarias, las críticas, las disidencias, quedan afuera o casi afuera. Holmes lo probó en carne propia: cuando les preguntó a varias herramientas qué problemas tenía el llamado "aprendizaje personalizado", todas le respondieron que el único inconveniente era lo difícil de implementarlo. Ninguna puso en duda si el enfoque funciona o no, porque en los datos de entrenamiento la idea dominante es que se trata de algo positivo y deseable. Para el investigador, esto es una forma silenciosa de estandarizar el pensamiento.

¿Y si tuviera que armar una escuela hoy?

• No incorporó ninguna de las herramientas actuales de IA generativa como soporte cotidiano de la enseñanza.
• Priorizó docentes formados y condiciones laborales dignas por encima de cualquier gadget tecnológico.
• Diferenció con claridad entre enseñar sobre inteligencia artificial y usar la IA como recurso pedagógico dentro del aula.
• Advirtió que, mientras no se resuelva la confiabilidad de las respuestas, la herramienta no puede quedar en manos de los estudiantes sin mediación adulta.
• Planteó que la pregunta de fondo no es tecnológica, sino política: qué sociedad queremos sostener a través de la educación.

Para leer antes de entusiasmarte

Salí de la charla con una sensación que no esperaba y que me parece justo compartir: la tecnología no es neutral nunca, ni siquiera cuando nos promete objectivity o ahorro de tiempo. Holmes no vino a decir que la IA sea mala en sí misma, sino que hoy, tal como está, es una herramienta con respuestas dudosas, con sesgos de fábrica y con una marcada tendencia a uniformar lo que piensa. En un país donde la desigualdad educativa se mide en kilómetros entre escuelas, esa advertencia no es un dato más: es una línea roja que conviene mirar muy de cerca antes de cruzar.

Recomendación para quien quiera seguir el hilo: la lectura crítica de Wayne Holmes está disponible en publicaciones académicas del UCL Knowledge Lab y vale la pena dedicarle una tarde. Y si sos docente, la sugerencia es probar cualquier IA gratuita con una pregunta simple sobre un tema que conozcas bien, leer la respuesta con ojos desconfiados y comparar con lo que darías en tu propia clase. La diferencia, en general, habla por sí sola.