La inteligencia artificial ha generado un profundo debate en el ámbito educativo. Por un lado, los escépticos alertan sobre la dependencia tecnológica, la erosión del pensamiento crítico y el aumento de las desigualdades. Por el otro, los entusiastas prometen una transformación radical: aprendizaje a medida, docentes liberados de tareas repetitivas y sistemas de evaluación que monitorean el progreso de cada estudiante. En medio de estas posiciones, la IA avanza a un ritmo que supera la capacidad de reacción de las instituciones educativas.
Niall McNulty, experto en inteligencia artificial aplicada a la pedagogía, trabaja en Cambridge University Press en Ciudad del Cabo, Sudáfrica. Desde allí colabora con ministerios de Educación y organismos como Unicef y Global Partnership for Education en iniciativas de transformación digital y capacitación docente en varios países. McNulty visitó Buenos Aires por invitación de Unicef y participó en el Congreso Internacional PAIDEIA, organizado por la Secretaría de Educación nacional. En esta conversación, advierte sobre los peligros de ceder el razonamiento a las máquinas, cuestiona la ausencia de pruebas concretas sobre los beneficios educativos de la IA y plantea que los gobiernos deben asumir un rol más activo en cómo se introduce esta tecnología en las aulas.
¿Cuál es el mayor potencial de la IA para transformar la educación?
McNulty considera que buena parte del cambio ocurrirá en la gestión de los sistemas escolares. Las escuelas pueden usar la inteligencia artificial para monitorear el rendimiento académico y detectar de forma temprana cuándo un alumno está en riesgo de reprobar o desertar. Esto es lo que denomina inteligencia artificial predictiva: a partir de datos de evaluaciones, se identifican estudiantes en riesgo y se diseñan intervenciones para adelantarse a esos problemas.
Otra gran oportunidad es el aprendizaje personalizado. Antes de la IA generativa, las plataformas ofrecían una personalización limitada, con recorridos predefinidos. Ahora existen sistemas capaces de interactuar con cada alumno, detectar sus dificultades y proponerle un camino específico para que desarrolle las habilidades que aún no domina. Esto requiere plataformas educativas que integren los contenidos curriculares con herramientas de IA, lo que implica una inversión significativa por parte de escuelas y ministerios.
En cuanto a los tutores de inteligencia artificial, el especialista cree que tienen su espacio, pero no revolucionarán la enseñanza, ya que los tutores humanos siguen siendo muy valiosos. Es clave que estas herramientas estén alineadas con el currículo y no entreguen las respuestas de inmediato. Deberían adoptar un enfoque más socrático, guiando al estudiante mediante pistas y sugerencias antes de dar la solución completa.
La IA también puede aliviar la carga de los docentes, por ejemplo, al generar planificaciones y proponer actividades y materiales adaptados a los contenidos que deben enseñar.
McNulty diferencia entre las herramientas de IA de uso general, como ChatGPT, Claude o Gemini, y las diseñadas específicamente para educación. Las primeras exigen que los maestros dediquen tiempo a adaptarlas, incorporando documentos curriculares. Las especializadas, en cambio, están pensadas desde una perspectiva pedagógica y pueden integrar el currículo, lo que facilita su uso.
¿Cómo impacta la IA en la evaluación de los estudiantes?
Uno de los cambios más profundos se dará en la evaluación, aunque McNulty estima que tomará entre cinco y diez años para que se materialice plenamente. Hoy aún dependemos de exámenes de alto impacto al final del año, que determinan si un estudiante aprueba o no y pueden condicionar su acceso a la universidad. Pero cada vez será más posible evaluar a los alumnos a lo largo de todo el proceso de aprendizaje, analizando sus trabajos y su comprensión de conceptos. En lugar de una calificación única, podrán existir sistemas que registren continuamente sus avances. Al finalizar el año, se sabrá qué competencias alcanzó cada estudiante y se tendrán evidencias reunidas durante el proceso para demostrarlo.
Sin embargo, la evaluación también conlleva uno de los mayores riesgos de la IA. En opinión de McNulty,
“ninguna evaluación que los estudiantes hagan en casa ofrece garantía de autenticidad”
. Si se encarga un trabajo o ensayo, es casi seguro que el estudiante usará inteligencia artificial.
“El trabajo que presente como propio no necesariamente demostrará que haya aprendido algo”
. Puede copiar la consigna en ChatGPT e incluso buscar que el resultado parezca escrito por una persona. Esto obliga a repensar las formas de evaluación.
Hay investigadores en Australia y el Reino Unido que están desarrollando la AI Assessment Scale (escala de evaluación del uso de inteligencia artificial). La idea es que los docentes sean más proactivos. En lugar de esperar que el estudiante no use IA, pueden decirle:
“está permitido usarla, pero tenés que explicar”
qué instrucciones le diste, qué chatbot utilizaste y qué errores encontraste en sus respuestas. Es decir,
“el estudiante debe evaluar críticamente los resultados”
. Ya no se trata de copiar y pegar: debe explicar qué hizo y cómo modificó el contenido generado.
¿Qué otros riesgos preocupan a McNulty?
El otro gran peligro es que los estudiantes empiecen a depender de los chatbots para obtener todas las respuestas. Que se limiten a copiar y pegar, que pierdan la capacidad de pensar por sí mismos y el pensamiento crítico, y que terminen dependiendo de estas herramientas para todo. Esa dependencia es uno de los riesgos más graves de la IA en la educación.
También hay riesgos relacionados con la seguridad de los niños y adolescentes. Hoy es posible, como se ha visto, tomar la imagen del rostro de un estudiante y colocarla sobre el cuerpo de otra persona. Son problemas importantes, pero McNulty los considera más propios de la protección de la infancia que de la enseñanza en sí.
Por último, hay que recordar que los grandes modelos de lenguaje pueden equivocarse e inventar información. Además, tienen sesgos. Gran parte de sus datos de entrenamiento provienen de contenidos en inglés y del hemisferio norte, lo que influye en las respuestas que producen. Tanto docentes como estudiantes deben ser conscientes de que estas herramientas pueden cometer errores y reproducir prejuicios.
¿Prohibir la IA en las escuelas o incorporarla?
Para McNulty, no tiene sentido prohibir la inteligencia artificial, pero sí es necesario limitar su uso en las escuelas primarias y en el nivel inicial. Deben establecerse restricciones según la edad. Si él tuviera que decidir, los estudiantes más pequeños solo deberían acceder a la IA a través de la mediación de un docente, no de manera directa. En la escuela secundaria, los adolescentes ya tienen una mayor comprensión de la tecnología, por lo que podrían tener un acceso más amplio. En los niveles superiores hay mayor madurez para utilizar estas herramientas.
Su recomendación es adoptar una estrategia que abarque a todo el sistema educativo, pero diferenciada por grupos de edad. Hay que proteger a los niños más pequeños de una exposición excesiva a la inteligencia artificial y también a las pantallas. No cree que deban estar usando pantallas a esas edades. Eso no significa que no puedan aprender conceptos relacionados con la IA: es posible trabajar con materiales y actividades que no requieran dispositivos tecnológicos.
El problema de prohibir completamente la IA es que, si hoy se busca trabajo en muchas profesiones, cada vez es más frecuente que se exijan competencias relacionadas con esta tecnología. No se quiere que el sistema educativo forme estudiantes que nunca hayan tenido contacto con la IA y que después lleguen a la universidad o al mundo laboral sin preparación. Es preferible introducirla de manera gradual y responsable.
¿Es posible discutir la IA en escuelas sin dispositivos o con mala conectividad?
McNulty señala que está surgiendo una nueva brecha digital, porque los modelos de IA más potentes son cada vez más caros. Antes se podía acceder a una muy buena versión de ChatGPT por 20 dólares mensuales, pero ahora hay versiones que cuestan alrededor de 200 dólares. Quienes pueden pagar más acceden a herramientas de mayor calidad, lo que influye en cómo trabajan, enseñan y aprenden. Esa desigualdad ya existe.
Sin embargo, hay una tendencia positiva: el desarrollo de modelos de IA que funcionan sin conexión a internet. Él mismo tiene instalados varios modelos en su computadora que utiliza sin conectarse a servidores externos, por ejemplo, para transcribir conversaciones y organizar archivos. Cree que en dos o tres años habrá modelos suficientemente buenos para realizar muchas funciones educativas directamente en computadoras o teléfonos. Esto puede ser especialmente importante para escuelas rurales o de contextos con menos recursos.
Ya ha visto experiencias en África subsahariana donde una empresa de tecnología educativa instala modelos de IA en computadoras, incorpora el currículo local y enseña a los docentes a usarlos sin conexión para generar planificaciones y materiales didácticos. McNulty opina que los modelos de código abierto que funcionan sin conexión tienen muchas posibilidades de imponerse en educación, justamente porque permiten superar las dificultades de conectividad.
Además, muchos de estos modelos de lenguaje pequeños se están desarrollando para lenguas locales e indígenas, que suelen estar peor representadas en los grandes modelos comerciales. Allí también existe una oportunidad enorme.
Él prevé dos nuevas brechas. La primera será entre quienes puedan pagar los modelos más potentes y quienes solo accedan a herramientas de menor capacidad. La segunda, entre quienes hayan aprendido a utilizar la inteligencia artificial y quienes nunca hayan tenido contacto con ella. No es lo mismo llegar a la universidad o al mundo laboral sin conocer esta tecnología que haber desarrollado las competencias necesarias para aprovecharla.
Experiencias de otros países que podrían ser útiles para Argentina
McNulty menciona dos ejemplos. El primero es Uruguay, donde trabajan con el Plan Ceibal, que ya posee un ecosistema digital educativo muy desarrollado. Están colaborando para incorporar un programa de formación docente en IA dentro de esa estructura. Para él, es importante que los ministerios de Educación primero analicen qué herramientas tienen y cuáles funcionan bien. No se trata de adoptar una nueva plataforma, sino de aprovechar lo que ya existe y construir a partir de eso.
La otra experiencia es en Abu Dabi, donde están trabajando en un proyecto piloto de largo plazo, que abarca distintas materias y propone una manera diferente de enseñar. El punto de partida es que la inteligencia artificial ya forma parte del sistema educativo. Pero, en lugar de que cada docente descubra cómo usarla, decidieron capacitarlos en un modelo pedagógico específico para mejorar la enseñanza.
El objetivo fundamental de esa experiencia es generar evidencia sobre sus resultados. Todo el mundo dice que la IA está transformando la educación y mejorando los aprendizajes, pero todavía tenemos muy pocas evidencias de que realmente esté ocurriendo. Abu Dabi es uno de los primeros sistemas educativos que conoce que está implementando un plan riguroso para producir esa evidencia.
¿Qué incidencia pueden tener los ministerios de Educación frente a las empresas tecnológicas?
McNulty cree que debería haber mucho más diálogo entre las empresas tecnológicas, los ministerios de Educación y organismos internacionales como la Unesco y Unicef. No considera que eso esté ocurriendo. Algunas plataformas ofrecen a los países acceso gratuito a sus herramientas durante un tiempo, pero parece un proceso impulsado unilateralmente por las empresas, que buscan captar usuarios y obtener beneficios económicos.
Para él, deberíamos tener una conversación más amplia, tanto a nivel nacional como internacional. ¿Vamos a permitir simplemente que esta tecnología entre en nuestras escuelas o vamos a negociar con las empresas para definir qué queremos para nuestros sistemas educativos? No sabe exactamente cómo organizar esa negociación, pero es una discusión necesaria.
El problema es que la inteligencia artificial ya está entrando en nuestras vidas sin que necesariamente lo hayamos decidido. Tenemos herramientas de IA incorporadas en nuestros teléfonos y en las búsquedas de Google. Nadie nos preguntó si queríamos esas funciones, pero ahora forman parte de nuestra vida cotidiana.
Por eso, necesitamos una respuesta coordinada a escala internacional. Tal vez debería intervenir Naciones Unidas u otro organismo global, o varios ministerios de Educación podrían organizarse para negociar conjuntamente, en lugar de que cada país tenga que hacerlo por su cuenta.
¿Qué habilidades esenciales deben desarrollarse en la escuela más allá de la IA?
Una es la metacognición, es decir, la capacidad de reflexionar sobre cómo pensamos y aprendemos. Hay que ser conscientes de lo que hacemos con las herramientas de inteligencia artificial y evitar delegar en ellas nuestros procesos cognitivos. Se trata de poder decir: “Voy a utilizar la IA para esta tarea específica, pero para el resto voy a usar mi propio cerebro”. Es importante aprender a tomar esas decisiones de manera consciente.
Otra habilidad cada vez más importante es la comunicación. A medida que estas herramientas evolucionan, ya no necesitamos escribir instrucciones complejas para interactuar con ellas: simplemente conversamos. Por eso, la capacidad de expresar nuestras ideas con claridad será fundamental para obtener buenos resultados de la IA. Pero también necesitamos ser capaces de mantener conversaciones, de articular lo que sentimos y pensamos. Eso demuestra que elaboramos nuestras propias ideas y no dependemos de una tecnología para hacerlo.
También está adquiriendo una relevancia enorme la lectura crítica. Se refiere a la capacidad de analizar lo que produce un sistema de IA, pero también lo que encontramos en las redes sociales. Hay que distinguir qué es real y qué fue generado artificialmente, identificar errores, sesgos y contradicciones, y evaluar críticamente la información. Es una habilidad que hoy muchas personas no tienen suficientemente desarrollada.
McNulty recalca que muchas de estas capacidades dependen de habilidades tradicionales, como la lectura y la escritura.
“Leer libros, analizar textos literarios y comprender cómo están construidos”
sigue siendo muy importante. La lectura y la matemática continúan siendo fundamentales. Los resultados de PISA muestran retrocesos en esos aprendizajes. Para él, la prioridad debería ser que todas las personas aprendan a leer y comprendan lo que leen, y que desarrollen las habilidades matemáticas necesarias para desenvolverse en la vida. Son capacidades básicas que corremos el riesgo de perder, y que siguen siendo esenciales más allá de los avances tecnológicos.
Fuente: Infobae