La promesa de la IA en las escuelas abre una trampa: puede ampliar la brecha en lugar de cerrarla

¿Puede una máquina hacer de maestro? Me lo pregunté hace poco viendo cómo se promocionan cursos de matemática con inteligencia artificial aplicada a raíz cuadrada, y la respuesta corta parece ser que no, o al menos no todavía. Wayne Holmes, investigador del UCL Knowledge Lab de la University College London, viene estudiando el tema desde hace años y su mirada es bastante menos optimista que la de los vendedores de soluciones mágicas.

No es lo mismo que una calculadora

Una de las comparaciones más escuchadas en las reuniones de padres es la de la calculadora: como aquella herramienta no mató la matemática, la IA tampoco va a matar el aprendizaje. Holmes la descarta de un plumazo. Una calculadora, si uno aprieta los botones correctos en el orden correcto, devuelve siempre la respuesta correcta. La IA generativa, en cambio, te tira una respuesta que puede ser cierta o no, y el alumno muchas veces no tiene cómo distinguirlo. Es como pedirle la receta de un guiso a alguien que a veces cocina con la cantidad exacta de sal y a veces le hecha un puñado a ojo: a veces sale bien, a veces no, y no sabés cuál es cuál hasta probarlo.

El investigador agregó que, en el fondo, lo que termina pasando es que la IA se cuela como reemplazo del docente en los lugares donde ya faltan docentes, que suelen ser los barrios con menos recursos. En las escuelas privadas de prestigio, la publicidad no pasa por las computadoras que tienen sino por los profesores que contratan. Cuando la brecha entre esos dos mundos se agranda, dijo Holmes, se debilita la base de la democracia, porque la educación es el piso sobre el que se construye la participación ciudadana. Es una frase fuerte, pero tiene lógica: si solo acceden a un buen maestro los que pueden pagarlo, el resto queda a merced de una pantalla.

El problema de la estandarización

Hay un segundo punto, más sutil, que me parece clave. La IA generativa escribe eligiendo las palabras más probables según los miles de millones de textos con los que fue entrenada. Eso significa que las miradas deminorías, las perspectivas críticas o las ideas incómodas tienden a quedar afuera. Holmes lo probó en carne propia: cuando les preguntó a varias herramientas qué problemas tenía el llamado aprendizaje personalizado, todas le contestaron lo mismo, que el único problema era lo difícil de implementarlo. Ninguna puso en duda si el enfoque sirve o no. Es lo que pasa cuando le preguntás a una IA receta cómo mejorar un plato y te da solo los consejos del libro de cocina más vendido: te quedás con el gusto promedio, no con el mejor.

Frente a la pregunta de qué haría si hoy le tocara armar una escuela desde cero, Holmes fue directo: no metería ninguna de las herramientas que están dando vuelta en el mercado. Y acá viene lo que más me importa a mí, como alguien que mira la tecnología desde la vereda del usuario común: la IA puede ser útil como apoyo, como un buscador mejorado o como asistente del docente, pero no como reemplazo del maestro. Si nos dejamos llevar por la promesa de que una aplicación compensa la falta de presupuesto educativo, lo que vamos a conseguir es una educación más cara en algunos lugares y más pobre en otros. La tecnología, en este caso, no viene a achicar la brecha, viene a hacerla más profunda.