El investigador que le pone freno al entusiasmo con la IA en las aulas: puede profundizar la brecha y achatar el pensamiento

A Wayne Holmes lo encontré hablando desde su oficina en el UCL Knowledge Lab, en Londres, y la conversación me dejó pensando varios días. Es uno de los investigadores que más viene estudiando cómo la inteligencia artificial entra en las aulas, y su lectura es incómoda para el relato oficial: no cree que estas herramientas estén reemplazando para mejor a los docentes ni que democratizando el acceso a la tecnología se termine con la desigualdad educativa. Al contrario, advierte que la IA, mal usada, puede profundizar la brecha y, encima, uniformar lo que se enseña.

Lo primero que me sacó de eje fue cuando tiró abajo una comparación que escuchamos cada vez más seguido, esa de que la IA generativa viene a ser como la calculadora: una herramienta que cambió cómo se enseña matemática sin matar la materia. Holmes es tajante y lo explica con un objeto que todos tenemos en la cocina, la cafetera, para que se entienda. La calculadora es como una cafetera con interruptor: si apretás los botones correctos en el orden correcto, el café sale siempre igual, con el mismo resultado. En cambio, la IA generativa es como pedirle a alguien que te haga el café de memoria: a veces sale bien y a veces no, y uno muchas veces no tiene cómo darse cuenta de la diferencia. Esa incerteza, según él, invalida la analogía y obliga a los alumnos a confiar en un resultado que nadie puede garantizar.

La paradoja de la desigualdad

Después vino el tramo que más me golpeó. Holmes describe una paradoja que ya está pasando: los colegios privados de mayor nivel no se publicitan por sus computadoras ni por la inteligencia artificial que usan, sino por la calidad de sus docentes. En cambio, en zonas con escasez de maestros o con pocos recursos, la tecnología se presenta como solución de reemplazo, no de apoyo. Si esa distancia se agranda, me dijo casi textualmente, debilitamos la democracia para todos, porque la educación es la base de la participación ciudadana y desfinanciarla en nombre de la eficiencia tecnológica tiene consecuencias que van mucho más allá del aula.

Lo que la IA repite sin cuestionar

• La IA generativa produce texto eligiendo las palabras más probables según sus datos de entrenamiento.
• Eso implica que los enfoques minoritarios o críticos quedan subrepresentados.
• Holmes lo probó: cuando consultó a varias herramientas sobre los problemas del aprendizaje personalizado, todas respondieron que el único inconveniente era la dificultad de implementarlo.
• Ninguna cuestionó si el enfoque funciona o no, porque en los textos con los que se entrenaron esos sistemas la idea dominante es que se trata de algo positivo.
• El efecto, según el investigador, es un aplanamiento del debate dentro del aula.

Le pregunté, ya sobre el final, qué haría él si tuviera que armar hoy una escuela desde cero. Holmes lo pensó un segundo y fue directo: no incorporaría ninguna de las herramientas actuales. No porque la inteligencia artificial no pueda tener un lugar en la educación a futuro, me aclaró, sino porque hoy todavía no está a la altura de lo que se le pide. Lo que sigue en su investigación, según me contó, es seguir documentando casos concretos de implementación en distintos países para entender en qué condiciones la IA suma y en qué condiciones termina restando. Mientras tanto, en las aulas de la Argentina y de toda la región, la discusión recién empieza.