El uso de inteligencia artificial en las aulas puede profundizar la brecha educativa, advierte un especialista británico

El proyecto UCL Knowledge Lab, dependiente de la University College London, volvió a poner en discusión el papel de la inteligencia artificial en la educación. Su investigador Wayne Holmes advirtió que la irrupción de estas tecnologías en las aulas puede aumentar la desigualdad y empujar hacia una enseñanza cada vez más estandarizada.

Holmes, que estudia desde hace años el impacto de la IA en la enseñanza, planteó sus cuestionamientos en el marco de un debate creciente sobre el reemplazo de materias básicas por herramientas automatizadas. Una de las analogías más repetidas compara a la IA generativa con la calculadora: así como esta modificó la enseñanza de la matemática sin suprimirla, la inteligencia artificial haría lo propio. El académico británico rechazó esa comparación de manera categórica.

El método en tres pasos

Primero, Holmes cuestionó la confiabilidad técnica de los sistemas. Explicó que con una calculadora, al presionar las teclas correctas en el orden correcto se obtiene siempre la respuesta correcta, mientras que la IA generativa produce resultados que pueden ser acertados o equivocados, y el usuario muchas veces no logra distinguir uno de otro. Segundo, señaló que esas herramientas se entrenan con grandes volúmenes de texto de internet, por lo que reproducen los puntos de vista más extendidos y dejan en segundo plano los enfoques minoritarios o críticos. Tercero, advirtió sobre el efecto social: en las escuelas de mayor nivel, la calidad de los docentes sigue siendo el principal argumento de venta, mientras que en zonas con escasez de maestros la tecnología se presenta como reemplazo y no como apoyo.

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

Riesgos de uniformar el aprendizaje

El especialista ilustró el problema de la estandarización con un ejemplo concreto. Cuando consultó a distintas herramientas sobre los problemas del llamado aprendizaje personalizado, todas respondieron que la única dificultad era su implementación. Ninguna puso en duda si el enfoque funciona, porque la postura dominante en los datos de entrenamiento lo presenta como algo positivo.

• Las herramientas de IA generativa no garantizan respuestas correctas y el usuario no siempre puede verificar el resultado.
• Se entrenan con texto de internet y reproducen los puntos de vista más frecuentes, lo que subrepresenta miradas alternativas.
• En contextos con escasez de docentes, la tecnología tiende a sustituir a los maestros en lugar de acompañarlos.
• La brecha entre escuelas con buenos docentes y escuelas que reciben IA como reemplazo puede ampliar la desigualdad educativa.
• Holmes cuestionó la comparación con la calculadora: la calculadora ofrece certeza mecánica, la IA ofrece respuestas probables pero no verificables.

Ante la consulta sobre cómo procedería si tuviera que armar una escuela hoy, Holmes fue directo: no incorporaría ninguna de las herramientas disponibles en el mercado. Consideró que, en el estado actual de la tecnología, no resulta sensato utilizarlas como recurso pedagógico central. Su postura apunta a separar dos planos que suelen confundirse: enseñar sobre inteligencia artificial, como contenido curricular, y usar inteligencia artificial como soporte de la enseñanza.

La investigadora y divulgadora coincide en señalar que, mientras no se resuelvan los problemas de confiabilidad y de sesgo, la promesa de una IA que mejora el aprendizaje en el aula choca con evidencia que indica lo contrario. Por ahora, según Holmes, la discusión más urgente no pasa por qué plataforma incorporar ni cuándo llegará al aula, sino por quién decide qué se enseña y con qué recursos: un interrogante que, en su lectura, define la calidad de la democracia tanto como la de la educación.