Inteligencia Artificial en educación: la urgencia de amplificar lo humano – La Nación

Hacia 1487, casi 40 años después de que Gutenberg inventase la imprenta, mientras el papa Inocencio VIII dictaba decretos para controlar las publicaciones y las universidades debatían los errores que podían propagarse en papel, los talleres se multiplicaban y los libreros no daban abasto con la venta de panfletos políticos y traducciones de la Biblia. Algo similar ocurre hoy con la irrupción de la inteligencia artificial en los sistemas educativos: mientras docentes y directivos discutimos qué hacer con ella, los alumnos usan la IA sin esperar nuestra autorización ni guía.

El debate sobre la IA en la educación oscila entre pedir permiso o disculpas, porque esta tecnología tiene el potencial de amplificar lo mejor de lo humano y también de automatizar lo peor del aprendizaje. Este fue el eje central de la conferencia EduIA, organizada recientemente por Ceibal en Montevideo. El Plan Ceibal, creado en 2007 en Uruguay, es un referente regional en procesos de adopción de tecnologías educativas. EduIA reunió a destacados expertos internacionales en el uso de IA en educación, como Christopher Neilson (Yale), Isabelle Hau (Stanford) y Mercedes Mateo (BID), e incluyó también como conferencistas a los autores de esta nota, que refleja los principales debates de esta experiencia.

Evaluar el impacto de la IA en educación es complejo porque los estudios muestran dos realidades simultáneas. Por ejemplo, un estudio reciente del MIT encontró que la actividad cerebral se reduce durante tareas de razonamiento cuando los participantes usan IA, lo que indica que la herramienta puede reemplazar el pensamiento crítico. Por otro lado, un estudio de Stanford mostró que los niños que crean contenido con IA están más comprometidos y son más propensos a explorar nuevas ideas, lo que sugiere que la herramienta puede potenciar el pensamiento creativo. No es que los estudios se contradigan, sino que se focalizan en distintos aspectos. Un metanálisis de estos y otros estudios indica que el impacto de la IA no depende de la tecnología en sí, sino de cómo se la utiliza.

El libro Radium Girls cuenta que, en su momento, las zapaterías fueron de los principales usuarios de los rayos X, para comprobar la adecuación del pie al calzado. Los efectos devastadores de la radiación aparecieron después, pero no detuvieron el avance de la radiología. Al contrario: fue entender su funcionamiento lo que permitió aprovechar sus ventajas mientras se minimizaban los riesgos. Con la IA en educación ocurre algo similar: cuando son los alumnos quienes lideran su adopción, dejar que lo hagan sin un enfoque crítico y responsable resulta, en el mejor de los casos, ineficiente y, en el peor, profundamente injusto.

¿Quién puede enseñar a los estudiantes a usar la IA como catalizador del pensamiento y no como muleta, y garantizar un uso crítico y responsable? La respuesta parece obvia: los docentes. Pero cuando más se necesita que ellos lideren esta transformación, la mayoría están tan sobrecargados (sino no mal remunerados) que resulta injusto exigirles que absorban el costo de experimentar con nuevas tecnologías. Varios estudios muestran que maestros y profesores dedican más horas a tareas de productividad —calificaciones, reportes, planificaciones administrativas— que a diseño pedagógico o atención personalizada. La sobrecarga administrativa deja poco espacio para aprender aquello que se vuelve cada vez más urgente. La paradoja es evidente: cuando más necesitamos docentes empoderados para guiar a los estudiantes en el uso de la IA, menos tiempo tienen para desarrollar esa capacidad.

La misma IA puede ayudar a resolver este dilema. La tecnología digital, potenciada con IA, puede transformar las tareas rutinarias que consumen tiempo docente: calificar trabajos repetitivos, generar reportes administrativos, preparar materiales básicos. Un profesor que recupera dos o tres horas semanales antes dedicadas a estas tareas puede dedicarlas a experimentar con nuevos enfoques pedagógicos, diseñar experiencias de aprendizaje más ricas o reflexionar sobre su práctica.

Pero pasar de la experimentación inicial a un uso pedagógico genuino requiere algo más que eficiencia. Los docentes necesitan espacios protegidos para experimentar sin presión, donde las pequeñas victorias generen confianza y la confianza alimente la experimentación sostenida. Este enfoque gradual evita lo que algunos investigadores llaman “la trampa de Turing”: usar la IA solo para hacer más rápido lo que ya se hacía, sin repensar la pedagogía. Si los docentes experimentan, aprenden. Y cuando aprenden, pueden convertirse en los modelos que sus estudiantes necesitan: adultos que usan la IA de manera crítica y responsable, como catalizador del pensamiento y no como muleta.

Si los docentes aprenden a usar la IA de manera crítica, pueden enseñar a sus estudiantes a hacer lo mismo. Esta transformación trae consigo una promesa de democratización: recursos educativos personalizados, retroalimentación adaptativa, materiales que antes estaban reservados para escuelas de élite pueden volverse accesibles a bajo costo. Las primeras investigaciones son alentadoras: si se implementa bien, los estudiantes con menor rendimiento son quienes más se benefician. Pero la equidad requiere infraestructura digital y acompañamiento docente. Sin estas condiciones, la IA podría ampliar las brechas existentes en lugar de cerrarlas.

La educación debe desarrollar tres capacidades fundamentales: el poder de aprender, el poder de crear, y el poder de relacionarse y cuidar. Construir conocimientos que crecen toda la vida, imaginar soluciones a desafíos que aún se desconocen, conectar con otros y comprender sus experiencias, trabajar juntos por el bien común. Estas capacidades humanas son exactamente lo que a la IA le cuesta automatizar.

Isabelle Hau, de la Universidad de Stanford, concluyó su presentación señalando que la verdadera promesa de la IA en educación es la de una humanidad amplificada: un futuro en el que la tecnología potencie la curiosidad en lugar de automatizarla, en el que los docentes se empoderen en lugar de desaparecer, y en el que la innovación cierre brechas en lugar de ampliarlas. La pregunta no es si la IA transformará la educación, sino cómo liderar esa transformación para que amplifique lo mejor de lo humano.