La Habana, 5 may.- Imagina esta escena: un estudiante de ingeniería, sentado en su habitación a las 11:00 de la noche, toma una foto de un complejo problema de termodinámica y la sube a una inteligencia artificial conversacional.
En tres segundos la IA no solo le da el resultado correcto, sino que le explica el paso a paso, le señala un error conceptual que llevaba arrastrando desde el bachillerato y, al pedírselo, le genera tres variantes más del problema para practicar antes del examen del día siguiente.
Como profesores esta escena nos hiela la sangre. Pero como divulgadores y educadores, debería fascinarnos. Nos enfrentamos a la misma disyuntiva que vivieron los docentes de matemáticas hace medio siglo con un aparato infernal: la calculadora de bolsillo.
El fantasma de la calculadora
Pongámonos históricos. Durante décadas, los niños sudaban haciendo largas divisiones y raíces cuadradas a mano con lápiz y papel. Era una gimnasia mental indiscutible. Luego llegaron las calculadoras y el debate estalló: ¿permitimos que los alumnos se vuelvan “vagos mentales” o les enseñamos a usar la nueva herramienta?
Hoy la discusión está saldada. Un niño de primaria sigue aprendiendo las tablas de multiplicar y la mecánica de la división con dos cifras. Nadie le da una calculadora el primer día. Pero a partir de secundaria y, desde luego, en la universidad, obligamos a los estudiantes a usar calculadoras científicas. Sería una negligencia educativa que un ingeniero hiciera el cálculo de una estructura de hormigón “a mano” en un examen, a riesgo de equivocarse en una operación básica.
La pregunta incómoda es: ¿Tiene más valor que un estudiante universitario haga todas las cuentas a mano en vez de usar un software de cálculo? La respuesta es no. El valor no está en el cálculo manual repetitivo, sino en saber qué fórmula aplicar, cómo interpretar el resultado y detectar si una viga va a colapsar. El cálculo manual fue el andamio para llegar ahí, no el techo del conocimiento.
Dos modelos en tensión
Con la IA Generativa (ChatGPT, Copilot, Gemini, DeepSeek, Kimi), en la educación superior tenemos dos caminos, que en realidad son dos filosofías:
- 1. El modelo restrictivo (la caza del copia-y-pega): Asumimos que la IA es una trampa. Dedicamos energía a detectar textos hechos por máquinas, volvemos a los exámenes manuscritos en aula sin tecnología, y bloqueamos el acceso a estas webs en el campus. Es una carrera armamentística que, a largo plazo, perderemos porque la IA ya está integrada en el Office y en el buscador.
- 2. El modelo profesionalizante (el piloto y el simulador): Asumimos que en cinco años, el buen médico, el buen abogado o el buen ingeniero se diferenciarán del malo por su capacidad de colaborar con una IA. Formamos profesionales que dominen la herramienta, aunque esto conlleve el riesgo de que algunos estudiantes vagos pasen sin aprender lo suficiente por el camino.
Este segundo modelo es incómodo para la academia tradicional, pero es el más honesto con la realidad profesional.
Lo impensable: no declarar su uso, sino exigirlo
Tengo una propuesta provocadora para las guías docentes: El uso de la IA no debería ser declarado cuando se haga, sino exigido.
Actualmente, si un alumno usa IA debe citarlo, como si fuera un autor externo que le ha hecho los deberes. Pero en la mayoría de entornos laborales, usar IA será tan obligatorio como usar un antivirus. ¿Pide permiso un contable para usar Excel? ¿Declara que ha usado el corrector ortográfico del Word? No. Simplemente, su trabajo es mejor gracias a esas herramientas.
Si en clase de proyectos de arquitectura exigimos que el alumno itere sus ideas con una IA de renderizado, y luego evalúo la iteración, estoy formando mejor profesional que si prohíbo las imágenes sintéticas. Si en la corrección pido el historial de prompts (las instrucciones dadas a la IA) junto con el resultado final, convierto lo que era una trampa en un objeto de evaluación.
El tutor infinito que nunca se burla
Hay una ventaja íntima y revolucionaria de la IA que no estamos aprovechando por miedo al plagio.
– Puedes preguntarle lo mismo 50 veces: Ese alumno que en clase no levanta la mano por vergüenza a repetir la pregunta, en su casa le pide a la IA que le explique la teoría de circuitos “como si fuera un estudiante de secundaria”, luego “con una analogía de fontanería”, luego “con ecuaciones paso a paso”. La IA no se burla, no se cansa, no se queja.
– La paradoja del gimnasio mental: Como se analiza en el artículo La paradoja de la inteligencia artificial conversacional, corremos el riesgo de hacer un “gimnasio” mantenido por otros. Si el alumno lee el periódico resumido por IA, el que hizo el verdadero ejercicio de jerarquización y comprensión fue el algoritmo. El cerebro del estudiante no suda. Por eso, la IA debe quedarse en el vestuario y el que suda en el gimnasio de la clase debe ser el estudiante. La usamos para preparar la mochila, no para correr la carrera.
Cómo evaluar y enseñar en esta nueva selva
No podemos fingir que la IA no existe. Aquí van algunas ideas concretas para rediseñar la docencia:
– El prompt como ejercicio evaluable: En una carrera de ciencias políticas, pide a los alumnos evaluar un discurso de un líder histórico. Que entreguen el prompt detallado que usaron (“Analiza este discurso detectando falacias lógicas y sesgos populistas, contrasta con datos socioeconómicos de la época”) y el análisis final. Suspende al que solo copió el texto del líder y le dijo a la IA “hazme un resumen”.
– Exámenes en dos tiempos: Una parte en aula, con el cerebro desnudo (conceptos básicos, los “andamios” que mencionábamos). Otra parte en casa o en laboratorio, con todos los recursos abiertos (IA incluida), resolviendo un problema complejo y real, donde se evalúa la creatividad y la validación de datos.
– El alumno detective: Das al alumno un texto generado por IA con 2 errores conceptuales profundos y 3 citas bibliográficas inventadas (alucinaciones). El alumno debe cazar los errores y corregirlos. Esto enseña pensamiento crítico puro.
– Evaluar el trayecto, no la foto final: El trabajo final vale menos que el portafolio de borradores, prompts, correcciones y decisiones que tomó el alumno durante el cuatrimestre.
Conclusión: el andamio no es el edificio
La inteligencia artificial es la nueva calculadora. No podemos regalar la calculadora en la guardería, pero no podemos quitársela al universitario y pedirle que vuelva al ábaco. Del mismo modo que un niño aprende a sumar y restar a mano porque eso construye el sentido numérico, el universitario debe aprender a leer críticamente y a estructurar un argumento sin ayuda antes de delegar en el copiloto.
Nuestro verdadero riesgo no es que los estudiantes hagan trampa en un examen de primero. El verdadero riesgo es que se gradúen como profesionales mediocres que no saben usar las herramientas de su siglo, o que las usan sin criterio, creyendo que la máquina piensa cuando solo predice la siguiente palabra. Formar contra la IA es formar para el pasado. Formar con y más allá de la IA es formar profesionales con criterio, que es lo que siempre hemos querido hacer. (Fuente: Juventud Técnica)
