Cuando la inteligencia artificial entra al aula y deja a los docentes afuera

Arranco confesando algo: la primera vez que le pedí a una herramienta de inteligencia artificial que me explicara un tema complejo, me devolvió una respuesta tan bonita, tan prolija, tan llena de seguridad, que tardé diez minutos en darme cuenta de que estaba equivocada. La sensación fue la de pedirle un mapa a alguien y recibir un dibujo detallado de un país inventado. Esa experiencia me sirve como introducción, porque define bastante bien la preocupación que Wayne Holmes viene planteando desde el University College London, en Londres: que la IA generativa no es la calculadora del siglo XXI, como se repite cada vez que alguien quiere vender la idea, sino algo bastante menos fiable.

Holmes, investigador del UCL Knowledge Lab, lleva años estudiando cómo impacta la inteligencia artificial en la enseñanza. Su postura no es la de un tecnófobo empedernido. Es la de alguien que distingue muy bien entre enseñar sobre IA, es decir, incluirla como tema de estudio para entender la sociedad actual, y usar la IA como herramienta pedagógica en el aula, algo sobre lo que tiene serias dudas. La diferencia importa, y mucho, porque suelen mezclarse en el debate público con fines promocionales.

No es una calculadora

Una de las comparaciones más repetidas es la de la calculadora. Dicen que así como ese aparatito cambió la enseñanza de matemática sin extinguirla, la IA generativa hará lo propio. Holmes la descarta con un argumento simple. "Con una calculadora, si apretás los botones correctos en el orden correcto, obtenés la respuesta correcta siempre", explica. Con un modelo de IA, en cambio, apretás un botón y puede salir cualquier cosa. Y lo peor: el usuario muchas veces no tiene cómo saber si lo que leyó es correcto o no.

La calculadora es una herramienta determinista, que para el vulgo quiere decir que funciona como una licuadora: ponés los ingredientes correctos y sale siempre el mismo licuado. La IA generativa es más bien como un chef con humor variable: a veces cocina lo que pediste, a veces le agrega lo que se le canta, y todo lo presenta con la misma cara de convencido.

La desigualdad, al revés

Sobre la equidad educativa, Holmes describe una paradoja que en Argentina suena conocida. Las escuelas privadas de elite no se publicitan por sus computadoras ni por el uso de inteligencia artificial. Su marca son los docentes. En zonas con escasez de maestros o con presupuestos magros, en cambio, la tecnología se vende como solución de reemplazo. El resultado es el opuesto al prometido: en lugar de achicar la brecha, la agranda.

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

El planteo tiene una capa que suele olvidarse. Para Holmes, la educación es la base de la participación ciudadana. Ahorrar en formación docente apelando a la eficiencia tecnológica parece moderno hasta que se mide en elecciones, instituciones y debate público. Desfinanciar la escuela, dice, es un negocio con factura democrática, y la factura la pagan todos.

Cuando la IA aplana el pensamiento

El otro problema que desarrolla Holmes es el de la estandarización. Los modelos generativos producen texto eligiendo las palabras más probables a partir de enormes volúmenes de datos. Eso significa que las miradas minoritarias, los enfoques críticos, las disidencias, aparecen mucho menos. Lo resume con un ejemplo que cuenta como advertencia:

• Le preguntó a varias herramientas sobre los problemas del llamado aprendizaje personalizado.
• Todas respondieron que el único inconveniente era la dificultad de implementarlo.
• Ninguna cuestionó si el enfoque funciona o no, porque la postura dominante en los textos de entrenamiento es que se trata de algo positivo.

El sesgo, según Holmes, no es un fallo menor. Es estructural. Si entrenás un sistema con millones de textos, terminás con un reflejo estadístico de lo que ya está escrito, y eso rara vez coincide con lo que hace falta cambiar.

¿Y si tuviera que armar una escuela hoy?

Ante la consulta, Holmes fue categórico. No incorporaría ninguna de las herramientas actuales como reemplazo del docente. Insiste en que su aporte, si lo tiene, debe ser complementario, no sustituto, y nunca a costa de invertir menos en formación profesional. La nota mental que dejó la entrevista, en una frase: la inteligencia artificial puede ayudar a enseñar, pero aún no puede enseñar por sí sola, y usarla como atajo presupuestario es tirar la calidad por la ventana.

Consejo del día para padres, directivos y curiosos: antes de instalar un chatbot en una escuela, probá pedirle algo que un alumno de quinto grado pueda verificar con un libro. Si la herramienta falla, el problema no es la IA, es el plan pedagógico que decidió apoyarse en ella. Y si falla repetidamente, no insistas: volvé a invertir en el docente, que es donde siempre hizo diferencia.