La inteligencia artificial en las escuelas puede agrandar la brecha y dejar a un costado las miradas críticas, según un investigador británico

El investigador Wayne Holmes, del UCL Knowledge Lab de la University College London, sostiene que el desembarco de la inteligencia artificial generativa en las aulas puede profundizar la desigualdad educativa y, al mismo tiempo, empobrecer el debate al repetir los enfoques más extendidos en sus datos de entrenamiento. Su planteo apunta a desmontar una expectativa muy común en el mundo de la política educativa: que estas herramientas podrían asumir tareas que hoy dependen de docentes con formación específica.

Por qué no es lo mismo que una calculadora

Uno de los argumentos más repetidos en los últimos años compara a la IA generativa con la calculadora, del mismo modo que la introducción de la máquina cambió la enseñanza de la matemática. Para Holmes la analogía no se sostiene, y lo explica con un ejemplo cotidiano: con una calculadora, si se presionan las teclas correctas en el orden correcto, el resultado es siempre el mismo. Con una IA, en cambio, la respuesta no es determinista y puede ser correcta o no, sin que el usuario tenga forma segura de distinguirlo, como ocurre cuando una receta da dos versiones distintas para el mismo plato y no se sabe cuál saldrá bien.

“Con una calculadora, si apretás los botones correctos en el orden correcto, obtenés la respuesta correcta siempre. Con la IA generativa, en cambio, el resultado es incierto y el usuario no siempre puede distinguirlo.”Wayne Holmes, investigador del UCL Knowledge Lab

Esa diferencia, según el especialista, invalida la comparación y obliga a pensar el uso escolar de la IA con reglas distintas a las de otras tecnologías auxiliares.

La paradoja de la desigualdad

Holmes identifica una paradoja en pleno desarrollo en los sistemas educativos. En los sectores de mayor poder adquisitivo la escuela no se promociona por sus equipos técnicos ni por el uso de inteligencia artificial, sino por la calidad de su cuerpo docente. En cambio, en zonas con escasez de maestros o en contextos de bajos recursos, la tecnología se presenta y se adquiere como reemplazo. Para el investigador, esa dinámica amplía la distancia entre escuelas y debilita la educación como base de la participación ciudadana. Si esa brecha aumenta, advirtió, se debilita la democracia para todos.

• La IA generativa produce respuestas a partir de probabilidades y puede equivocarse sin que sea fácil detectarlo.
• En contextos con escasez de docentes, tiende a usarse como sustituto y no como acompañamiento.
• Repite los puntos de vista dominantes en sus datos y deja subrepresentados los enfoques críticos o minoritarios.
• Las escuelas de elite compiten por buenos docentes, no por más tecnología.
• Sin inversión pública sostenida, la herramienta no resuelve la brecha y puede ampliarla.

El especialista también señala un segundo riesgo, que suele pasar inadvertido: el de la estandarización del pensamiento. Como la IA generativa escribe eligiendo las palabras más probables en función de millones de textos previos, las perspectivas menos frecuentes quedan afuera. Holmes lo probó al consultar a varias herramientas sobre los problemas del llamado aprendizaje personalizado: todas respondieron que el único inconveniente era la dificultad de implementarlo y ninguna cuestionó si el enfoque funciona o no, porque en los textos con que fueron entrenadas la idea de que el aprendizaje personalizado es deseable aparece como un dato dado.

Lo que todavía no se sabe

La entrevista quedó inconclusa y no trascendió qué tipo de herramientas, si alguna, incorporaría Holmes si tuviera que armar una escuela desde cero. Tampoco se conocieron datos concretos sobre qué países o provincias ya están reemplazando docentes con sistemas de IA, ni existen por ahora evaluaciones independientes y masivas que midan si el rendimiento de los alumnos mejora, empeora o se mantiene al introducir estas tecnologías en el aula. Mientras tanto, el investigador británico pide distinguir entre enseñar sobre inteligencia artificial y enseñar con inteligencia artificial: dos tareas que, advierte, suelen confundirse en el discurso público y en muchas decisiones de política educativa.