La IA en las escuelas: solución mágica que puede empeorar lo que dice querer resolver

¿Se acuerdan cuando la calculadora iba a hacer volar a los chicos de matemática? Bueno, ahora el reemplazo se llama inteligencia artificial y la promesa es parecida: que viene a salvar la educación. La diferencia, según un especialista inglés, es que esta vez la promesa viene con letra chica. Y bastante chica.

Wayne Holmes, del Knowledge Lab de la University College London, se la pasa investigando cómo la IA impacta en la enseñanza. Y, lejos de vendérnosla como la próxima revolución, la mira con desconfianza. Primero, marca una línea que muchos pisan sin querer: una cosa es enseñar sobre inteligencia artificial y otra muy distinta es usarla como soporte pedagógico. Parece un detalle, pero no lo es.

¿Por qué la calculadora no es lo mismo que ChatGPT?

La comparación más instalada es la de la calculadora. Si aquella no mató la matemática, ¿por qué la IA generativa iba a matar el aprendizaje? Holmes lo descarta de un plumazo. Apretás los botones correctos en el orden correcto y la respuesta correcta sale siempre. Con la IA no pasa eso: la respuesta puede ser correcta o no, y el usuario muchas veces no tiene cómo distinguirlo. Es como ir a un kiosco de pueblo y pedir un kilo de azúcar: o te dan azúcar o te dan sal, y el envase dice lo mismo.

“Con una calculadora, si apretás los botones correctos en el orden correcto, obtenés la respuesta correcta siempre.”Wayne Holmes, UCL Knowledge Lab

¿Y la desigualdad? Ahí es donde se complica

Holmes detecta una paradoja que debería incomodar. Las escuelas privadas de pedigree, las que cobran la cuota sideral, no se publicitan por la marca de la notebook ni por tener el último modelo de IA: se publicitan por sus docentes, por los nombres propios que enseñan ahí adentro. En cambio, en zonas con escasez de maestros o donde el presupuesto no alcanza, la tecnología aparece como reemplazo. Se sustituye al maestro con una pantalla. Y si esa brecha se agranda, dice Holmes, se le pega un tijeretazo a la base de la democracia, porque la educación es el piso desde donde se participa como ciudadano.

“Si esa brecha aumenta, debilitamos la democracia para todos.”Wayne Holmes, UCL Knowledge Lab

¿Por qué la IA repite siempre lo mismo?

Otro punto clave es el de la estandarización. La IA generativa produce texto eligiendo la palabra más probable según sus datos de entrenamiento. Entonces, lo que no es, lo que es minoritario o crítico, queda afuera. Holmes lo probó él mismo: le preguntó a varias herramientas sobre los problemas del llamado aprendizaje personalizado. Todas le respondieron que el único problema era lo difícil de implementarlo. Ninguna puso en duda si el enfoque funciona o no, porque en los textos con los que se entrenaron, la idea de que es positivo es la que aparece como verdad revelada.

• Las herramientas de IA no garantizan respuestas correctas: el usuario muchas veces no puede distinguir lo verdadero de lo falso.
• La comparación con la calculadora no cierra: aquella siempre da el resultado correcto si se usa bien, la IA no.
• En escuelas de elite la IA no reemplaza al docente; en contextos vulnerables se la usa para sustituirlo.
• La IA tiende a reproducir el discurso dominante y deja afuera los enfoques críticos o minoritarios.
• Enseñar sobre IA no es lo mismo que usar IA como soporte pedagógico, una diferencia que se suele pasar por alto.

Entonces, ¿qué haría Holmes si le tocara armar una escuela desde cero? La respuesta está cortada en el material que llegó a esta redacción, pero el planteo de fondo ya quedó claro: incorporar estas herramientas hoy, sin más, no es modernizar, es riesgos. Mientras tanto, seguimos esperando la fibra.