La IA ya está en el salón, aunque no la hayamos invitado

La IA ya está en el salón, aunque no la hayamos invitado

Hace unas semanas, Terence Tao, profesor de la Universidad de California en Los Ángeles y uno de los matemáticos más reconocidos del mundo, explicaba en una entrevista que usar inteligencia artificial para aprender se parece mucho a lo que pasó cuando llegaron las calculadoras, y lo resumía de una manera muy sencilla: no se le da una calculadora a un estudiante que está aprendiendo a sumar.

Lo curioso es que Tao no habla desde el miedo ni desde la nostalgia, de hecho, es de los matemáticos que más han experimentado con estas herramientas en su propio trabajo de investigación. Su advertencia va por otro lado: si un estudiante no entiende la materia, no puede revisar si la respuesta que le dio la máquina es correcta. Ahí está el peligro.

La IA está cambiando la forma como educamos, sin duda, y lo está haciendo más rápido de lo que las escuelas, los programas de estudio y los propios padres de familia alcanzamos a procesar. Está en el celular, en la computadora de la casa, en la tarea que aparece resuelta en cinco minutos y en la exposición que se armó con un par de instrucciones, y pareciera que mientras los adultos seguimos discutiendo si hay que permitirla o prohibirla, muchos estudiantes ya la están usando sin pedir permiso.

En nuestro país el asunto pesa todavía más. En la prueba PISA 2022 de la OCDE, México obtuvo 395 puntos en matemáticas, frente a un promedio de 472 entre los países de la organización, y solo 34% de los estudiantes mexicanos alcanzó el nivel 2, considerado el nivel básico de competencia, contra 69% en promedio. Es decir, la IA no llega a un sistema que funcionaba bien y que ahora se va a descomponer, llega a uno que ya traía problemas serios, y eso puede jugar a favor o en contra.

Basta ver lo que encontró un grupo de investigadores de la Universidad de Pensilvania, encabezado por Hamsa Bastani, en un experimento con casi mil estudiantes de matemáticas de bachillerato, publicado en 2025 en la revista PNAS. A unos les dieron un asistente parecido a ChatGPT, a otros un tutor con IA programado para guiarlos paso a paso, y a otros nada. Mientras tuvieron acceso, los que usaron la versión tipo ChatGPT mejoraron 48% en los ejercicios de práctica, pero cuando les quitaron la herramienta y presentaron el examen, les fue 17% peor que a quienes nunca la tuvieron. Los investigadores encontraron que muchos simplemente copiaban las respuestas, la usaban como muleta. El tutor que los obligaba a razonar, en cambio, evitó en buena medida ese daño.

Ahora, la otra cara. En Harvard, Greg Kestin y sus colegas probaron un tutor de IA en un curso de física con 194 estudiantes, y los resultados, publicados en Scientific Reports en 2025, mostraron que los alumnos aprendieron más del doble que en una clase de aprendizaje activo, que ya de por sí es de las formas más efectivas de enseñar, y en menos tiempo, con una mediana de 49 minutos contra una clase de una hora. El detalle es que el tutor no era un chatbot cualquiera, se diseñó con las mismas prácticas pedagógicas que usaban los profesores del curso.

Algo parecido sucedió en Nigeria, donde el Banco Mundial evaluó un programa en escuelas públicas de bachillerato del estado de Edo. Los estudiantes usaron un asistente basado en GPT-4 dos veces por semana durante seis semanas, siempre acompañados por sus maestros, y la mejora fue de 0.3 desviaciones estándar, lo que según los propios investigadores equivale a entre año y medio y dos años de avance típico en contextos similares. Y claro, los que asistieron a más sesiones fueron los que más aprendieron.

La misma tecnología que en un caso les resta a los estudiantes, en otro les suma, y lo que hace la diferencia es cómo se diseña su uso y si hay un adulto involucrado. Ese es el punto que no podemos dejar pasar.

Esto tampoco es nuevo para quienes llevan décadas pensando en computadoras y educación. Seymour Papert, matemático e informático del MIT, escribía en 1980, en su libro Mindstorms, sobre dos maneras de llevar la computadora a la escuela: una en la que la computadora programa al niño, y otra en la que el niño programa a la computadora y, al hacerlo, aprende a pensar sobre su propio pensamiento. Más de cuarenta años después la pregunta sigue siendo la misma, solo que hoy la máquina habla, escribe, resuelve y hasta opina.

En 2006, Jeannette Wing, informática de la Universidad Carnegie Mellon, publicó un breve ensayo en Communications of the ACM en el que proponía que el pensamiento computacional se sumara a la lectura, la escritura y la aritmética como una habilidad para todos, no solo para quienes se dedican a la computación. Descomponer un problema, abstraer lo importante, saber qué pedir y cómo revisar lo que se obtiene, todo eso hoy resulta cada vez más necesario, en especial cuando la herramienta responde con tanta seguridad aunque esté equivocada.

Y mucho antes, el matemático George Pólya, en cómo plantear y resolver problemas, proponía cuatro pasos que muchos profesores conocen bien: comprender el problema, concebir un plan, ejecutarlo y examinar la solución. La IA puede hacer el tercero en segundos, pero el primero y el último siguen siendo del estudiante, y es justo lo que advierte Tao, sin comprensión no hay manera de revisar.

Para los profesores, entrarle significa aprender la herramienta, no para que dé la clase, sino para rediseñar lo que pedimos. Tareas que valoren el proceso y no solo el resultado, que pidan explicar cómo se llegó a una respuesta, que obliguen a verificar. También se puede llevar la IA al salón como objeto de estudio, pedirle que resuelva un problema y revisar en grupo dónde se equivoca, que lo hace más seguido de lo que parece. La UNESCO publicó en 2024 un marco de competencias en IA para docentes, con quince competencias agrupadas en cinco dimensiones, y la primera de ellas es una mentalidad centrada en el ser humano. Ese orden dice mucho.

Para los padres de familia no hace falta ser experto en tecnología. Basta con preguntar cómo llegó a esa respuesta, pedirle a nuestros hijos que expliquen con sus propias palabras lo que entregaron, revisar juntos lo que les contestó la máquina y, de vez en cuando, resolver algo sin pantalla. Tao lo plantea como una especie de dieta: podemos resolver muchos problemas mentales de forma muy barata, pero eso puede degradar nuestra condición mental, igual que la comida chatarra termina afectando la salud.

Prohibirla por completo no la saca de la vida de los estudiantes, solo la saca de la conversación con los adultos, y dejarla libre sin ninguna guía es justo lo que, según el estudio de Pensilvania, convierte una buena herramienta en una muleta. Entre esos dos extremos está el trabajo que nos toca.

La IA está cambiando la forma como educamos y eso ya no está a discusión. Lo que sí está en nuestras manos es si ese cambio sucede con profesores y padres de familia adentro, o mientras volteamos para otro lado.