La IA en las aulas puede agrandar la brecha en lugar de cerrarla, según un investigador británico

Wayne Holmes no es un tecnófobo. Tampoco un vendedor de cursos de inteligencia artificial. Es un investigador del University College London que se dedica a mirar de cerca qué pasa cuando se mete una pantalla con un modelo de lenguaje en el medio de una clase. Y lo que ve, según contó en una entrevista reciente, lo preocupa. Sobre todo en los pueblos chicos, las escuelas con poca plata y los lugares donde faltan maestros. Ahí, dice, la IA no viene a apoyar: viene a reemplazar. Y eso, para él, es un problema serio.

El primer punto que Holmes discute es el argumento estrella de los defensores de la IA en las aulas: la comparación con la calculadora. Así como la calculadora cambió la forma de enseñar matemática sin eliminar la materia, dicen algunos, la inteligencia artificial hará lo mismo con casi todo. Holmes lo desmiente con una frase simple: la calculadora, si uno aprieta las teclas correctas en el orden correcto, siempre da el resultado correcto. La IA generativa, no. Puede dar una respuesta equivocada y, además, hacer que uno no se dé cuenta.

Una brecha que se agranda en lugar de achicarse

Sobre la desigualdad, el investigador identificó una paradoja que se está cocinando ahora mismo en muchos países, incluida la Argentina. Las escuelas privadas de elite no se promocionan por tener más computadoras ni más inteligencia artificial: se promocionan por sus docentes. En cambio, en zonas con escasez de maestros o con presupuestos ajustados, la tecnología aparece como solución de reemplazo. Para alguien de pueblo chico, esto significa que el alumno que más necesita un buen maestro termina recibiendo, en el mejor de los casos, una pantalla con un chatbot.

“Si esa brecha aumenta, debilitamos la democracia para todos.”Wayne Holmes, investigador del UCL Knowledge Lab

Holmes lo dice porque, para él, la educación no es un trámite: es la base de la participación ciudadana. Y desfinanciarla en nombre de la eficiencia tecnológica tiene consecuencias que se sienten mucho después de terminado el ciclo lectivo.

Todo pareciera lo mismo

• La IA generativa produce texto eligiendo las palabras más probables según los datos con los que fue entrenada.
• Eso implica que los enfoques minoritarios, críticos o disidentes quedan subrepresentados.
• Holmes probó esto en carne propia: cuando preguntó a varias herramientas sobre los problemas del llamado aprendizaje personalizado, todas le respondieron que el único inconveniente era la dificultad de implementarlo.
• Ninguna le preguntó si el enfoque funciona o no, porque la postura dominante en los textos de entrenamiento es que se trata de algo positivo.

Hay otra confusión que Holmes pidió desarmar, y es la que más circula entre padres y directivos: enseñar sobre inteligencia artificial no es lo mismo que usar inteligencia artificial como recurso pedagógico. Lo primero es dar el debate en el aula sobre qué es, cómo funciona y qué consecuencias trae. Lo segundo es ponerla a explicar el tema. Son cosas distintas y conviene no mezclarlas, porque una puede servir y la otra, según cómo se use, puede terminar de igualar a todos los alumnos en una sola mirada del mundo.

Ante la pregunta de cómo armaría una escuela hoy, si pudiera empezar de cero, Holmes fue directo: no incorporaría ninguna de las herramientas actuales. No porque sean malvadas ni inútiles en todos los casos, sino porque todavía no garantizan lo mínimo que se le pide a un material de clase: que no se mande una cada dos por tres. La sugerencia para los que mandan en educación, del Ministerio para abajo, es simple: antes de comprar licencias, mirar qué docentes hay, qué formación tienen y qué les falta. La tecnología, dice Holmes, viene después.